Uma abordagem evolutiva para o problema de custo médio a longo prazo com saltos não-observados

Neste artigo propomos uma adaptação de um algoritmo baseado na evolução biológica para a obtenção do controle ótimo do problema do custo médio a longo prazo para sistemas lineares com saltos markovianos. Não há na literatura um método que forneça, comprovadamente, o controle ótimo do problema, nem estudos comparativos de diferentes métodos. O algoritmo empregado diferencia-se dos algoritmos genéticos básicos por substituir os operadores evolutivos por um sorteio de acordo com uma distribuição probabilística. Comparamos o algoritmo proposto com um método bastante utilizado para esta classe de problema, levando em consideração a relação entre os custos obtidos, o tempo de CPU e a quantidade de problemas em que o critério de parada estabelecido foi atingido.

Identificação determinística por subespaços

Neste artigo é apresentada uma visão geral sobre o problema de identificação por subespaços em malha aberta. Existem diversos algoritmos que solucionam este problema (MOESP, DSR, N4SID, CVA). Baseado nos métodos MOESP e N4SID os autores apresentam um algoritmo alternativo para identificar sistemas determinísticos operando em malha aberta. Dois processos simulados, um SISO e um MIMO são usados para mostrar o desempenho deste algoritmo.