[发明专利]一种基于教学策略改进的教与学算法及充液航天器优化滑模控制方法

摘要

本发明提出了一种基于教学策略改进的教与学算法及充液航天器优化滑模控制方法。本发明参考具体的教学过程，通过分组学习和教师深度互学，对教与学算法中的教学策略做出合乎实际的调整，提出了基于教学策略改进的教与学算法(SMTLBO)，并针对充液航天器这样的内部具有高度非线性和高耦合性的典型欠驱动系统，引入中间变量对系统进行解耦，构建时变滑模面，将系统状态变量作为SMTLBO算法输入，利用SMTLBO动态的计算得到当前时刻的滑模面参数，实现了滑模面参数的动态调整，所设计的滑模控制器可以保证充液航天器系统的稳定。

主权项

1.一种基于教学策略改进的教与学算法，其特征在于：包括步骤：1)初始化班级：在搜索空间中随机生成班级中的每个学员生成方法按如下公式进行：其中，和分别表示为每一维的上界和下界，其中，i＝1,2,…,d2)将班级全员平均分成num个小组，对第k个小组进行适应值评估，选取适应值最优的个体作为第k个小组的教师个体则第k组成员中个体i的教学过程如式(2)和式(3)表示：式中：和分别表示k组第i个学员学习前、后的值；k＝1,2,…,mum；其中，为第k个小组的平均值，TF_i^k＝1+rand(0,0.5)为教师的教学因子，r_i^k＝rand(0.5,1)为学生的学习步长；3)对于学员从组内随机选出一名员分析自己与之间的差异进行学习调整；其中，为学习调整之后学员的值，为学习调整之前学员的值；4)对于教师个体随机选取另外一名教师个体进行学习调整；4.1)令k＝1，对于教师个体随机选取另外一名教师个体4.2)令y＝1，用的第y维分量替代的第y维分量，产生试验解，若试验解的适应值优于则替代它；4.3)令y＝y+1，重复步骤4.2)直到y＝d为止，则该次互学结束；4.4)令k＝k+1，重复步骤4.2)和4.3)直到k＝num，则所有教师的学习交流结束；4.5)比较所有教师的适应值大小，将适应值最优的教师作为全局最优解X_best；5)全员自学：对于任一个体Xⁱ，其自学过程的操作步骤如下：式中，randn为标准正态分布，式中，X^U,X^L分别表示种群实际个体的最大值和最小值；T为允许最大迭代次数，t为当前迭代次数；6)判断是否满足终止条件，若满足，则终止算法并输出最优解；否则跳转至步骤2)，继续迭代计算。