[发明专利]控制系统的控制参数向量的搜索方法和装置

权利要求书

1.一种控制系统的控制参数向量的搜索方法，其特征在于，包括：

获取所述控制系统的第一控制参数向量以及第一运行状态，所述第一控制参数向量为N维向量，所述第一控制参数向量包含P维的第一子控制参数向量和M维的第二子控制参数向量，所述第一子控制参数向量与所述第二子控制参数向量之间存在相关关系，且所述第一子控制参数向量与所述第二子控制参数向量中的参数不同，所述第一运行状态为所述控制系统在所述第一控制参数向量下的运行状态，P＜N，M＜N，N、M、P均为大于0的正整数；

基于所述相关关系，对所述第一控制参数向量进行降维处理，得到降维后的第一控制参数向量，所述降维后的第一控制参数向量为M维向量；

将所述降维后的第一控制参数向量以及所述第一运行状态添加至第一数据集，得到第二数据集，所述第一数据集包括第二控制参数向量以及第二运行状态，所述第二控制参数向量为M维向量，所述第二运行状态为所述控制系统在所述第二控制参数向量下的运行状态；

基于所述第二数据集以及预设的采集函数，得到第三控制参数向量，所述第三控制参数向量为M维向量。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相关关系包括所述第一子控制参数向量中的每一维参数，与所述第二子控制参数向量中的一维或多维参数之间的相关关系。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述第三控制参数向量进行维度恢复处理，得到恢复后的第三控制参数向量，所述恢复后的第三控制参数向量为N维向量；

获取所述控制系统在所述恢复后的第三控制参数向量下的第三运行状态；

根据所述恢复后的第三控制参数向量以及第三运行状态，对仿真控制系统进行训练，所述仿真控制系统用于描述所述控制系统在不同的控制参数向量下的运行状态。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二数据集以及预设的采集函数，得到第三控制参数向量，包括：

通过求解所述采集函数的最大化问题，确定所述第三控制参数向量，所述采集函数基于相关项在控制参数的预设范围内，搜索与所述第一数据集以及所述第二数据集中控制参数向量的相关性最低的控制参数向量。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采集函数为α_t(x)：

α_t(X)＝β_t(X)+e·η_t(X)，X_min＜X＜X_max，

其中，X表示所述第二数据集中的控制参数向量，t表示当前训练所述仿真控制系统的迭代次数，e为常数，β_t(X)表示基于最大值熵搜索算法搜索所述控制系统的控制参数向量时使用的采集函数，相关项η_t(X)表示所述第一数据集的第一相关系数与所述第二数据集的第二相关系数之间的变化，所述第一相关系数为所述第一数据集中控制参数的第一子控制参数向量，与所述第一数据集中控制参数的第二子控制参数向量之间的相关系数，所述第二相关系数为所述第二数据集中控制参数的第一子控制参数向量，与所述第二数据集中控制参数的第二子控制参数向量之间的相关系数，X_min表示所述控制系统中控制参数向量的取值范围的最小值，X_max表示所述控制系统中控制参数向量的取值范围的最大值。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述相关项η_t(x)为：

其中，E表示数学期望，d表示所述第一数据集中每维子参数的总数，X'表示所述降维后的第一控制参数向量，y表示所述第一运行状态，r(j,k|D_t)表示所述第一数据集中的第j个维度的参数与第k个维度的参数之间的相关系数，r(j,k|D_t∪(X',y))表示所述第二数据集中的第j个维度的参数与第k个维度的参数之间的相关系数，j的取值从N到1递减，且k的取值从1到N递增。