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.