• sistemi controllo stocastico ottimizzazione

Nel presente lavoro sono stati studiati diversi algoritmi di ottimizzazione, applicati alla risoluzione di problemi di controllo robusto.

Il problema, in generale, consiste nella determinazione dei valori dei guadagni che forniscono prestazioni e robustezza soddisfacenti.

In particolare sono stati analizzati e, ove possibile, perfezionati, algoritmi stocastici di tipo Particle Swarm e Genetico.

Nella prima parte viene presentato il problema del controllo robusto, seguendo l'approccio H_\infty, illustrandone le problematiche e i vantaggi; infine viene introdotta la fitness function, funzione di merito che deve essere massimizzata dall'algoritmo di ottimizzazione.

Nella seconda parte della tesi vengono illustrate le suddette metodologie stocastiche, le migliorie e le varianti che sono state formulate, e i risultati di prove estensive condotte per indentificare l'influenza, sul buon funzionamento dell'algoritmo, dei vari parametri in gioco.

Nella terza parte sono illustrati alcuni esempi di ottimizzazione, esponendo i risultati dei diversi approcci.