Optimisation métaheuristique pour la conception de lois de commande

Pour l’optimisation et la synthèse de lois de commande, une approche
classique est généralement utilisée : elle consiste à simplifier un
modèle du système à des fins de calcul de la loi. Parallèlement, les
spécifications et les contraintes du cahier des charges sont reformulées
pour pouvoir exprimer le problème de commande à l’aide d’un problème
d’optimisation soluble. Cette approche peut atteindre ses limites
lorsque le système à piloter ou les contraintes à respecter deviennent
complexes, ou lorsque l’on cherche à satisfaire des spécifications et à
optimiser le fonctionnement du système. La méthodologie proposée ici
évite toute reformulation du problème de commande et s’attache à
résoudre le problème initial à l’aide d’algorithmes stochastiques, les
métaheuristiques. Illustrant chaque thème par des cas concrets, cet
ouvrage traite de la régression symbolique de fonctions, de
l’optimisation du réglage de correcteurs proportionnels intégraux
dérivés, de l’optimisation du réglage de correcteurs H∞ avec contrainte
d’ordre et de la commande prédictive de systèmes hybrides.