题目：遗传算法在汽车主动悬架控制中的应用研究

悬架关系到汽车的多种使用性能，衡量悬架性能好坏的主要指标是汽车行驶的平顺性和操纵稳定性，而这两方面是相互排斥的性能要求。降低悬架系统的弹簧刚度，可以得到较好的舒适性，但此时悬架的整体振动频率，振动幅度都会变得较大，不利于车辆的操作稳定性。加大弹簧的刚度，操作稳定性能够变得较好，但乘坐舒适性又会降低。如何在二者之间取得合理的平衡以达到最好的效果，是悬架控制中最难处理的问题。 遗传算法是借鉴生物界进化规律适者生存，优胜劣汰遗传机制演化而来的随机化搜索方法，主要特点是可以直接对目标数据进行操作，不存在可微和函数连续性的限定；具有并行搜索和全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法广泛应用于搜索，优化，机器学习等领域。 考虑到悬架系统的工作环境具有不确定性，悬架系统需要具有很强的鲁棒性，本论文采用解决鲁棒问题较为成功、也较为完善的H∞控制理论、 H2控制理论并结合遗传算法极强的全局寻优能力，首先建立了汽车主动悬架系统的数学模型，然后分别基于LMI方法以及遗传算法设计H2/H∞混合控制器并进行性能对比分析，研究遗传算法在主动悬架多目标优化问题中的应用效果，并通过仿真实验验证了所提方法的有效性。