Können flexible Randbedingungen in nichtlinearen dynamischen Systemen optimiert werden? Dieser Artikel stellt einen innovativen Algorithmus vor, der entwickelt wurde, um nichtlineare dynamische Systeme zu optimieren, die flexiblen Pfadbeschränkungen unterliegen. Er befasst sich mit Herausforderungen, bei denen herkömmliche Optimierungsmethoden aufgrund der ungenauen Natur dieser Beschränkungen möglicherweise Schwierigkeiten haben. Der Ansatz beinhaltet die Verwischung jeder flexiblen Randbedingung unter Verwendung des Konzepts des Akzeptanzgrades und leitet den Fuzzy-Grad der Zufriedenheit für das Ziel ab. Die numerische Methode der integrierten kontrollierten Zufallssuche für dynamische Systeme (ICRS/DS) wird zur Lösung des resultierenden Fuzzy-Entscheidungsproblems angewendet. Ein numerisches Beispiel demonstriert die Anwendbarkeit und das Potenzial des vorgeschlagenen Algorithmus bei der Bewältigung komplexer Optimierungsherausforderungen. Dies könnte zu Fortschritten in verschiedenen Bereichen beitragen, die ein präzises Management nichtlinearer dynamischer Systeme erfordern.
Dieser Artikel, der im International Journal on Artificial Intelligence Tools veröffentlicht wurde, ist relevant für den Fokus der Zeitschrift auf intelligente Systeme und Rechenmethoden. Er steht im Einklang mit dem Umfang der Zeitschrift, indem er einen neuartigen Algorithmus zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme vorstellt und den praktischen Nutzen von KI-Werkzeugen in dynamischen Systemen demonstriert.