Resultados del Concurso de Ingeniería de Control 2012 y Convocatoria 2013

Este trabajo ha sido realizado parcialmente gracias al apoyo del Ministerio de Ciencia e Innovacion (Gobierno de España) mediante la Acciones Complementarias DPI2010-12026-E y DPI2011-15857-E, y la Universitat Politecnica de València a ` traves de la beca UPV-FPI-2010/19.Blasco, X.; Reynoso Meza, G.; García Nieto, S. (2013). Resultados del Concurso de Ingeniería de Control 2012 y Convocatoria 2013. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial (RIAI). 10(2):240-244. https://doi.org/10.1016/j.riai.2013.03.015S240244102Blasco, X., García-Nieto, S., & Reynoso-Meza, G. (2012). Control autónomo del seguimiento de trayectorias de un vehículo cuatrirrotor. Simulación y evaluación de propuestas. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, 9(2), 194-199. doi:10.1016/j.riai.2012.01.001García-Nieto, S., Blasco, X., Sanchiz, J., Herrero, J., Reynoso-Meza, G., Martínez, M., 2012. Trackdrone lite. Riunet: http://hdl.handle.net/10251/16427.Messac, A. (1996). Physical programming - Effective optimization for computational design. AIAA Journal, 34(1), 149-158. doi:10.2514/3.13035Sanchis, J., Martínez, M. A., Blasco, X., & Reynoso-Meza, G. (2010). Modelling preferences in multi-objective engineering design. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 23(8), 1255-1264. doi:10.1016/j.engappai.2010.07.00

Multi-Objective Optimization for Wind Estimation and Aircraft Model Identification

In this paper, a novel method for aerodynamic model identification of a micro-air vehicle is proposed. The principal contribution is a technique of wind estimation that provides information about the existing wind during flight when no air-data sensors are available. The estimation technique employs multi-objective optimization algorithms that utilize identification errors to propose the wind-speed components that best fit the dynamic behavior observed. Once the wind speed is estimated, the flight experimentation data are corrected and utilized to perform an identification of the aircraft model parameters. A multi-objective optimization algorithm is also used, but with the objective of estimating the aerodynamic stability and control derivatives. Employing data from different flights offers the possibility of obtaining sets of models that form the Pareto fronts. Deciding which model best adjusts to the experiments performed (compromise model) will be the ultimate task of the control engineer.The authors would like to thank the Spanish Ministry of Innovation and Science for providing funding through grant BES-2012-056210 and projects TIN-2011-28082 and ENE-25900. We also want to acknowledge the Generalitat Valenciana for financing this work through project PROMETEO/2012/028.Velasco Carrau, J.; García-Nieto Rodríguez, S.; Salcedo Romero De Ávila, JV.; Bishop, RH. (2015). Multi-Objective Optimization for Wind Estimation and Aircraft Model Identification. Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 39(2):372-389. https://doi.org/10.2514/1.G001294S37238939

Fuzzy Linear Physical Programming for Multiple Criteria Decision-Making Under Uncertainty

This paper presents a newly developed fuzzy linear physical programming (FLPP) model that allows the decision maker to introduce his/her preferences for multiple criteria decision making in a fuzzy environment. The major contribution of this research is to generalize the current models by accommodating an environment that is conducive to fuzzy problem solving. An example is used to evaluate, compare and discuss the results of the proposed model

AMOBH: Adaptive Multiobjective Black Hole Algorithm

This paper proposes a new multiobjective evolutionary algorithm based on the black hole algorithm with a new individual density assessment (cell density), called “adaptive multiobjective black hole algorithm” (AMOBH). Cell density has the characteristics of low computational complexity and maintains a good balance of convergence and diversity of the Pareto front. The framework of AMOBH can be divided into three steps. Firstly, the Pareto front is mapped to a new objective space called parallel cell coordinate system. Then, to adjust the evolutionary strategies adaptively, Shannon entropy is employed to estimate the evolution status. At last, the cell density is combined with a dominance strength assessment called cell dominance to evaluate the fitness of solutions. Compared with the state-of-the-art methods SPEA-II, PESA-II, NSGA-II, and MOEA/D, experimental results show that AMOBH has a good performance in terms of convergence rate, population diversity, population convergence, subpopulation obtention of different Pareto regions, and time complexity to the latter in most cases

Unmanned Aerial Vehicles Modelling and Control Design. A Multi-Objective Optimization Approach

[ES] Aquesta tesi presenta els resultats de la feina de recerca dut a terme sobre el modelatge i el disseny de controladors per a micro-aeronaus no tripulades mitjançant tècniques d'optimització multi-objectiu. Dos principals camps d'estudi estan presents al llarg d'ella. D'una banda, l'estudi de com modelar i controlar plataformes aèries de petita envergadura. I, de l'altra, l'estudi sobre l'ús de tècniques heurístiques d'optimització multi-objectiu per aplicar en el procés de parametrització de models i controladors en micro-aeronaus no tripulades. S'obtenen com a resultat principal una sèrie d'eines que permeten prescindir d'experiments en túnels de vent o de sensòrica d'alt cost, passant directament a la utilització de dades de vol experimental a la identificació paramètrica de models dinàmics. A més, es demostra com la utilització d'eines d'optimització multi-objectiu en diferents fases de desenvolupament de controladors ajuda a augmentar el coneixement sobre la plataforma a controlar i augmenta la fiabilitat i robustesa dels controladors desenvolupats, disminuint el risc de passar de les fases prèvies de el disseny a la validació en vol real.[CA] Esta tesis presenta los resultados del trabajo de investigación llevado a cabo sobre el modelado y el diseño de controladores para micro-aeronaves no tripuladas mediante técnicas de optimización multi-objetivo. Dos principales campos de estudio están presentes a lo largo de ella. Por un lado, el estudio de cómo modelar y controlar plataformas aéreas de pequeña envergadura. Y, por otro, el estudio sobre el empleo de técnicas heurísticas de optimización multi-objetivo para aplicar en el proceso de parametrización de modelos y controladores en micro-aeronaves no tripuladas. Se obtienen como resultado principal una serie de herramientas que permiten prescindir de experimentos en túneles de viento o de sensórica de alto coste, pasando directamente a la utilización de datos de vuelo experimental en la identificación paramétrica de modelos dinámicos. Además, se demuestra como la utilización de herramientas de optimización multi-objetivo en diferentes fases del desarrollo de controladores ayuda a aumentar el conocimiento sobre la plataforma a controlar y aumenta la fiabilidad y robustez de los controladores desarrollados, disminuyendo el riesgo de pasar de las fases previas del diseño a la validación en vuelo real.[EN] This thesis presents the results of the research work carried out on the modelling and design of controllers for micro-unmanned aerial vehicles by means of multi-objective optimization techniques. Two main fields of study are present throughout it. On one hand, the study of how to model and control small aerial platforms. And, on the other, the study on the use of heuristic multi-objective optimization techniques to apply in the process of models and controllers parameterization in micro-unmanned aerial vehicles. The main result is a series of tools that make it possible manage without wind tunnel experiments or high-cost air-data sensors, going directly to the use of experimental flight data in the parametric identification of dynamic models. In addition, a demonstration is given on how the use of multi-objective optimization tools in different phases of controller development helps to increase knowledge about the platform to be controlled and increases the reliability and robustness of the controllers developed, reducing the risk of hoping from the initial design phases to validation in real flight.Velasco Carrau, J. (2020). Unmanned Aerial Vehicles Modelling and Control Design. A Multi-Objective Optimization Approach [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/156034TESI

Otimização dos parâmetros laser na texturização de anéis de pistão com cobertura em PVD através da utilização do DOE.

A utilização do laser na texturização de superfícies tem ganhado destaque nos últimos anos devido às exigências cada vez maiores por aplicações para redução de desgaste e lubrificação em componentes mecânicos. A utilização do laser tem emergido como uma opção tecnológica devido à facilidade e interação nos mais diversos tipos de materiais, onde a exigência por geometrias e formas diferenciadas podem fazer diferença e influenciar diretamente na qualidade da aplicação para se atingir efeitos da gravação em superfícies diversas. No entanto, visando garantir a qualidade final da aplicação, é importante que o procedimento de gravação empregado seja bem ajustado, para que as texturas sejam realizadas com a geometria desejada, apresentando ao mesmo tempo bons índices de produtividade. Nesse contexto, os estudos referentes à otimização dos parâmetros laser em anéis de aço inox com cobertura em PVD - Nitreto de Cromo (CrN), (tecnologia utilizada para deposição de material cerâmico sobre uma superfície metálica), tem como finalidade alterar as propriedades mecânicas do material de modo a obter maior resistência ao desgaste. Buscou-se identificar a combinação ótima dos parâmetros que oferecessem os melhores resultados quanto à geometria da textura, garantindo ao mesmo tempo bons níveis de qualidade. As respostas analisadas incluíram a largura, comprimento e profundidade das ranhuras, e a combinação destas três respostas, representam as características geométricas das ranhuras. Os parâmetros utilizados para a otimização foram: Desfocagem em relação à peça, o percentual de potência do laser fixado em 100%, a velocidade de aplicação e a frequência de sobreposição dos pulsos. Para a obtenção dos resultados ótimos, utilizou-se um método experimental em duas fases. Inicialmente, empregou-se a Metodologia de Superfície de Resposta para o planejamento dos experimentos, coleta dos dados e análise dos efeitos dos parâmetros. A otimização do processo foi realizada e os resultados mostram que todos os parâmetros analisados foram considerados significativos, sendo que o grau de importância entre eles varia de acordo com as respostas de interesse permitindo assim que os resultados fossem alcançados

Método dos Polinômios Canônicos e misturas para otimização multi-objetivo

A otimização de processos com múltiplas respostas geralmente envolve um conjunto de procedimentos empregados para a modelagem, formulação e solução do problema de otimização. Se as múltiplas respostas apresentam diferentes graus de importância, pesos podem ser atribuídos, de forma que o ponto de ótimo priorize as respostas mais importantes. Nesse contexto, verifica-se que poucos estudos da literatura fazem uso de um método sistemático para a alocação dos pesos e estes, muitas vezes, acabam sendo atribuídos utilizando a experiência e o julgamento dos tomadores de decisão como um dos principais critérios. Sendo assim, este trabalho foi desenvolvido com o objetivo de propor uma nova abordagem, denominada Método dos Polinômios Canônicos de Misturas, para a identificação de pesos ótimos na otimização de processos com múltiplas respostas. Tal estratégia baseia-se na execução de experimentos de misturas para os problemas multi-objetivo nos quais os pesos são tratados como os componentes dessa mistura. Os pesos ótimos são então determinados a partir da modelagem e minimização de um polinômio canônico para a função erro percentual global, calculada como o somatório das diferenças das soluções Pareto-ótimas em relação aos seus alvos. Para demonstrar a funcionalidade do método proposto, o procedimento de identificação dos pesos ótimos foi aplicado na otimização da soldagem com arame tubular empregada em uma operação de revestimento de chapas de aço carbono com aço inoxidável. Dois cenários de otimização foram estabelecidos, o primeiro tratando as respostas de maneira independente e otimizando somente o perfil geométrico do cordão de revestimento, e o segundo considerando as múltiplas respostas correlacionadas para a otimização da geometria do cordão, da produtividade e da qualidade superficial do processo. A soldagem foi ajustada por quatro variáveis de entrada e, ao todo, oito respostas foram analisadas. Para a formulação dos problemas de otimização, utilizou-se a Metodologia de Superfície de Resposta na modelagem das funções objetivo e estas foram matematicamente programadas empregando o Método do Critério Global e o Erro Quadrático Médio Multivariado Ponderado nos respectivos cenários. Dessa forma, o Método dos Polinômios Canônicos de Misturas foi desenvolvido e aplicado satisfatoriamente, conduzindo os resultados ótimos para a condição mais eficiente na qual o erro global entre as múltiplas respostas foi o menor possível

Evolutionary Algorithms for PID controller tuning: Current Trends and Perspectives

[ES] Los controladores PID continúan siendo una solución fiable, robusta, práctica y sencilla para el control de procesos. Actualmente constituyen la primera capa de control de la gran mayoría de las aplicaciones industriales. De ahí que un número importante de trabajos de investigación se han orientado a mejorar su rendimiento y prestaciones. Las líneas de investigación en este campo van desde nuevos métodos de ajuste, pasando por nuevos tipos de estructura hasta metodologías de diseño integrales. Particularizando en el ajuste de parámetros, una de las formas de obtener una solución novedosa consiste en plantear un problema de optimización, el cual puede llegar a ser no-lineal, no-convexo y con restricciones. Dado que los algoritmos evolutivos han mostrado un buen desempeño para solucionar problemas complejos de optimización, han sido utilizados en diversas propuestas relacionadas con el ajuste de controladores PID. Este trabajo muestra un revisión de estas propuestas y las prestaciones obtenidas en cada caso. Así mismo, se identifican algunas tendencias y posibles líneas de trabajo futuras.[EN] PID controllers are a reliable, robust, practical and easy to implement control solution for industrial processes. They provide the first control layer for a vast majority of industrial applications. Owing to this, several researches invest time and resources to improve their performance. The research lines in this field scope with new tuning methods, new types of structures and integral design methods. For tuning methods, improvements could be fulfilled stating an optimization problem, which could be non-linear, non-convex and highly constrained. In such instances, evolutionary algorithms have shown a good performance and have been used in various proposals related with PID controllers tuning. This work shows a review of these proposals and the benefits obtained in each case. Some trends and possible future research lines are also identified.Este trabajo ha sido realizado parcialmente gracias al apoyo del Ministerio de Economía y Competitividad (Gobierno de España) mediante los proyectos TIN2011 - 28082, ENE2011- 25900; la Generalitat Valenciana mediante la iniciativa GV/2012/ 073 y la Universitat Politècnica de València a travès de la beca FPI-2010/19 y la iniciativa de investigacion PAID-06-11.Reynoso Meza, G.; Sanchís Saez, J.; Blasco Ferragud, FX.; Martínez Iranzo, MA. (2013). Algoritmos Evolutivos y su empleo en el ajuste de controladores del tipo PID: Estado Actual y Perspectivas. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 10(3):251-268. https://doi.org/10.1016/j.riai.2013.04.001OJS251268103Algoul, S., Alam, M. S., Hossain, M. A., & Majumder, M. A. A. (2010). Multi-objective optimal chemotherapy control model for cancer treatment. Medical & Biological Engineering & Computing, 49(1), 51-65. doi:10.1007/s11517-010-0678-yKiam Heong Ang, Chong, G., & Yun Li. (2005). PID control system analysis, design, and technology. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 13(4), 559-576. doi:10.1109/tcst.2005.847331Åström, K. J., & Hägglund, T. (2001). The future of PID control. Control Engineering Practice, 9(11), 1163-1175. doi:10.1016/s0967-0661(01)00062-4Åström, K.J., Hägglund, T., 2005. Advanced PID Control. ISA - The Instrumentation, Systems, and Automation Society, Research Triangle Park, NC 27709.ÅSTRÖM, K. J., PANAGOPOULOS, H., & HÄGGLUND, T. (1998). Design of PI Controllers based on Non-Convex Optimization. Automatica, 34(5), 585-601. doi:10.1016/s0005-1098(98)00011-9Avigad, G., Moshaiov, A., Brauner, N., (2003). june Towards a general tool for mechatronic design. In: Control Applications, 2003. CCA 2003. Proceedings of 2003 IEEE Conference on. Vol. 2. pp. 1035-1040 vol.2.Hultmann Ayala, H. V., & dos Santos Coelho, L. (2012). Tuning of PID controller based on a multiobjective genetic algorithm applied to a robotic manipulator. Expert Systems with Applications, 39(10), 8968-8974. doi:10.1016/j.eswa.2012.02.027Behbahani, S., & de Silva, C. W. (2008). System-Based and Concurrent Design of a Smart Mechatronic System Using the Concept of Mechatronic Design Quotient (MDQ). IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 13(1), 14-21. doi:10.1109/tmech.2007.915058Beyer, H.-G., & Sendhoff, B. (2007). Robust optimization – A comprehensive survey. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 196(33-34), 3190-3218. doi:10.1016/j.cma.2007.03.003Bingül, Z., & Karahan, O. (2011). A Fuzzy Logic Controller tuned with PSO for 2 DOF robot trajectory control. Expert Systems with Applications, 38(1), 1017-1031. doi:10.1016/j.eswa.2010.07.131Biswas, A., Das, S., Abraham, A., & Dasgupta, S. (2009). Design of fractional-order PIλDμ controllers with an improved differential evolution. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 22(2), 343-350. doi:10.1016/j.engappai.2008.06.003Blasco, X., Herrero, J. M., Sanchis, J., & Martínez, M. (2008). A new graphical visualization of n-dimensional Pareto front for decision-making in multiobjective optimization. Information Sciences, 178(20), 3908-3924. doi:10.1016/j.ins.2008.06.010Bonissone, P., Subbu, R., & Lizzi, J. (2009). Multicriteria decision making (mcdm): a framework for research and applications. IEEE Computational Intelligence Magazine, 4(3), 48-61. doi:10.1109/mci.2009.933093Caballero, J. A., & Grossmann, I. E. (2007). Una revisión del estado del arte en optimización. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, 4(1), 5-23. doi:10.1016/s1697-7912(07)70188-7Coello, C., 2000. Handling preferences in evolutionary multiobjective optimization: a survey. In: Evolutionary Computation, 2000. Proceedings of the 2000 Congress on. Vol. 1. pp. 30-37 vol.1.Coello Coello, C. A. (2002). Theoretical and numerical constraint-handling techniques used with evolutionary algorithms: a survey of the state of the art. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 191(11-12), 1245-1287. doi:10.1016/s0045-7825(01)00323-1Coello Coello, C. A. (2006). Evolutionary multi-objective optimization: a historical view of the field. IEEE Computational Intelligence Magazine, 1(1), 28-36. doi:10.1109/mci.2006.1597059Coello, C., 2011. An introduction to multi-objective particle swarm optimizers. In: Gaspar-Cunha, A., Takahashi, R., Schaefer, G., Costa, L. (Eds.), Soft Computing in Industrial Applications. Vol. 96 of Advances in Intelligent and Soft Computing. Springer Berlin /Heidelberg, pp. 3-12, 10,1007/978 − 3 − 642 − 20505 − 71.Cordón, O. (2011). A historical review of evolutionary learning methods for Mamdani-type fuzzy rule-based systems: Designing interpretable genetic fuzzy systems. International Journal of Approximate Reasoning, 52(6), 894-913. doi:10.1016/j.ijar.2011.03.004Corne, D.W., Knowles, J.D., 2007. Techniques for highly multiobjective optimisation: some nondominated points are better than others. In: Proceedings of the 9th annual conference on Genetic and evolutionary computation. GECCO ‘07. ACM, New York, NY, USA, pp. 773-780.Cruz, C., González, J. R., & Pelta, D. A. (2010). Optimization in dynamic environments: a survey on problems, methods and measures. Soft Computing, 15(7), 1427-1448. doi:10.1007/s00500-010-0681-0Das, S., Maity, S., Qu, B.-Y., & Suganthan, P. N. (2011). Real-parameter evolutionary multimodal optimization — A survey of the state-of-the-art. Swarm and Evolutionary Computation, 1(2), 71-88. doi:10.1016/j.swevo.2011.05.005Das, R. T., Ang, K. K., & Quek, C. (2010). A synergy of econometrics and computational methods (GARCH-RNFS) for volatility forecasting. IEEE Congress on Evolutionary Computation. doi:10.1109/cec.2010.5586324Das, S., Suganthan, P., 2011. Problem definitions and evaluation criteria for cec 2011 competition on testing evolutionary algorithms on real world optimization problems. Tech. rep., Jadavpur university and Nanyang Technological University.Deb, K. (2000). An efficient constraint handling method for genetic algorithms. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 186(2-4), 311-338. doi:10.1016/s0045-7825(99)00389-8Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., & Meyarivan, T. (2002). A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2), 182-197. doi:10.1109/4235.996017Dixon, R., & Pike, A. W. (2006). Alstom Benchmark Challenge II on Gasifier Control. IEE Proceedings - Control Theory and Applications, 153(3), 254-261. doi:10.1049/ip-cta:20050062Eiben, A. E., & Schippers, C. A. (1998). On Evolutionary Exploration and Exploitation. Fundamenta Informaticae, 35(1-4), 35-50. doi:10.3233/fi-1998-35123403Elgammal, A. A. A., & Sharaf, A. M. (2012). Self-regulating particle swarm optimised controller for (photovoltaic–fuel cell) battery charging of hybrid electric vehicles. IET Electrical Systems in Transportation, 2(2), 77. doi:10.1049/iet-est.2011.0021Fazendeiro, P., de Oliveira, J. V., & Pedrycz, W. (2007). A Multiobjective Design of a Patient and Anaesthetist-Friendly Neuromuscular Blockade Controller. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 54(9), 1667-1678. doi:10.1109/tbme.2007.895109Fazzolari, M., Alcala, R., Nojima, Y., Ishibuchi, H., & Herrera, F. (2013). A Review of the Application of Multiobjective Evolutionary Fuzzy Systems: Current Status and Further Directions. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 21(1), 45-65. doi:10.1109/tfuzz.2012.2201338Figueira, J., Greco, S., Ehrgott, M., 2005. Multiple criteria decision analysis: State of the art surveys. Springer international series.Fleming, P. ., & Purshouse, R. . (2002). Evolutionary algorithms in control systems engineering: a survey. Control Engineering Practice, 10(11), 1223-1241. doi:10.1016/s0967-0661(02)00081-3Fonseca, C. M., & Fleming, P. J. (1998). Multiobjective optimization and multiple constraint handling with evolutionary algorithms. I. A unified formulation. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans, 28(1), 26-37. doi:10.1109/3468.650319Gaing, Z.-L. (2004). A Particle Swarm Optimization Approach for Optimum Design of PID Controller in AVR System. IEEE Transactions on Energy Conversion, 19(2), 384-391. doi:10.1109/tec.2003.821821Goldberg, D., 1989. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison-Wesley, Reading, MA.Hajiloo, A., Nariman-zadeh, N., & Moeini, A. (2012). Pareto optimal robust design of fractional-order PID controllers for systems with probabilistic uncertainties. Mechatronics, 22(6), 788-801. doi:10.1016/j.mechatronics.2012.04.003Herreros, A., Baeyens, E., & Perán, J. R. (2002). Design of PID-type controllers using multiobjective genetic algorithms. ISA Transactions, 41(4), 457-472. doi:10.1016/s0019-0578(07)60102-5HUANG, L., WANG, N., & ZHAO, J.-H. (2008). Multiobjective Optimization for Controller Design. Acta Automatica Sinica, 34(4), 472-477. doi:10.3724/sp.j.1004.2008.00472Inselberg, A. (1985). The plane with parallel coordinates. The Visual Computer, 1(2), 69-91. doi:10.1007/bf01898350Iruthayarajan, M. W., & Baskar, S. (2009). Evolutionary algorithms based design of multivariable PID controller. Expert Systems with Applications, 36(5), 9159-9167. doi:10.1016/j.eswa.2008.12.033Kamath, S., George, V. I., & Vidyasagar, S. (2009). A comparative study of different types of controllers used for blood glucose regulation system. The Canadian Journal of Chemical Engineering, 87(5), 812-817. doi:10.1002/cjce.20219Kaveh, P., & Shtessel, Y. B. (2008). Blood glucose regulation using higher-order sliding mode control. International Journal of Robust and Nonlinear Control, 18(4-5), 557-569. doi:10.1002/rnc.1223Kollat, J. B., & Reed, P. (2007). A framework for Visually Interactive Decision-making and Design using Evolutionary Multi-objective Optimization (VIDEO). Environmental Modelling & Software, 22(12), 1691-1704. doi:10.1016/j.envsoft.2007.02.001Konak, A., Coit, D.W., Smith, A.E., 2006. Multi-objective optimization using genetic algorithms: A tutorial. Reliability Engineering & System Safety 91 (9), 992-1007, special Issue - Genetic Algorithms and Reliability.Koza, J. R., Keane, M. A., & Streeter, M. J. (2003). What’s AI done for me lately? Genetic programming’s human-competitive results. IEEE Intelligent Systems, 18(3), 25-31. doi:10.1109/mis.2003.1200724Koza, J., Poli, R., 2005. Genetic programming. In: Burke, E.K., Kendall, G. (Eds.), Search Methodologies. Springer US, pp. 127-164, 10.1007/0-387-28356-0 5.Lamanna, R., Vega, P., Revollar, S., & Alvarez, H. (2009). Diseño Simultáneo de Proceso y Control de una Torre Sulfitadora de Jugo de Caña de Azúcar. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, 6(3), 32-43. doi:10.1016/s1697-7912(09)70262-6Lee, C.-H., & Chang, F.-K. (2010). Fractional-order PID controller optimization via improved electromagnetism-like algorithm. Expert Systems with Applications, 37(12), 8871-8878. doi:10.1016/j.eswa.2010.06.009PID control system analysis and design. (2006). IEEE Control Systems, 26(1), 32-41. doi:10.1109/mcs.2006.1580152Lin, C.-M., Li, M.-C., Ting, A.-B., & Lin, M.-H. (2011). A robust self-learning PID control system design for nonlinear systems using a particle swarm optimization algorithm. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2(4), 225-234. doi:10.1007/s13042-011-0021-4Lotov, A., Miettinen, K., 2008. Visualizing the Pareto frontier. In: Branke, J., Deb, K., Miettinen, K., Slowinski, R. (Eds.), Multiobjective Optimization. Vol. 5252 of Lecture Notes in Computer Science. Springer Berlin /Heidelberg, pp. 213-243.Luyben, W. L. (1986). Simple method for tuning SISO controllers in multivariable systems. Industrial & Engineering Chemistry Process Design and Development, 25(3), 654-660. doi:10.1021/i200034a010Mallipeddi, R., Suganthan, P., 2009. Problem definitions and evaluation criteria for the CEC 2010 competition on constrained real-parameter optimization. Tech. rep., Nanyang Technological University, Singapore.Marler, R. T., & Arora, J. S. (2004). Survey of multi-objective optimization methods for engineering. Structural and Multidisciplinary Optimization, 26(6), 369-395. doi:10.1007/s00158-003-0368-6Mattson, C.A., Messac, A., 2005 Pareto frontier based concept selection under uncertainty, with visualization. Optimization and Engineering 6, 85-115, 10.1023/B:OPTE. 0000048538.35456.45.Menhas, M. I., Fei, M., Wang, L., & Qian, L. (2012). Real/binary co-operative and co-evolving swarms based multivariable PID controller design of ball mill pulverizing system. Energy Conversion and Management, 54(1), 67-80. doi:10.1016/j.enconman.2011.10.001Menhas, M. I., Wang, L., Fei, M., & Pan, H. (2012). Comparative performance analysis of various binary coded PSO algorithms in multivariable PID controller design. Expert Systems with Applications, 39(4), 4390-4401. doi:10.1016/j.eswa.2011.09.152Messac, A. (1996). Physical programming - Effective optimization for computational design. AIAA Journal, 34(1), 149-158. doi:10.2514/3.13035Mezura-Montes, E., & Coello Coello, C. A. (2011). Constraint-handling in nature-inspired numerical optimization: Past, present and future. Swarm and Evolutionary Computation, 1(4), 173-194. doi:10.1016/j.swevo.2011.10.001Mezura-Montes, E., Reyes-Sierra, M., & Coello, C. A. C. (2008). Multi-objective Optimization Using Differential Evolution: A Survey of the State-of-the-Art. Studies in Computational Intelligence, 173-196. doi:10.1007/978-3-540-68830-3_7Oh, S.-K., Kim, W.-D., & Pedrycz, W. (2012). Design of optimized cascade fuzzy controller based on differential evolution: Simulation studies and practical insights. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 25(3), 520-532. doi:10.1016/j.engappai.2012.01.002Pan, I., Das, S., & Gupta, A. (2011). Tuning of an optimal fuzzy PID controller with stochastic algorithms for networked control systems with random time delay. ISA Transactions, 50(1), 28-36. doi:10.1016/j.isatra.2010.10.005Rao, J. S., & Tiwari, R. (2009). Design optimization of double-acting hybrid magnetic thrust bearings with control integration using multi-objective evolutionary algorithms. Mechatronics, 19(6), 945-964. doi:10.1016/j.mechatronics.2009.06.011Reynoso-Meza, G., Blasco, X., & Sanchis, J. (2009). Diseño Multiobjetivo de controladores PID para el Benchmark de Control 2008–2009. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, 6(4), 93-103. doi:10.1016/s1697-7912(09)70112-8Reynoso-Meza, G., Sanchis, J., Blasco, X., Herrero, J., september 2011a. Handling control engineer preferences: Getting the most of PI controllers. In: Emerging Technologies Factory Automation (ETFA), 2011 IEEE 16th Conference on. pp. 1-8.Reynoso-Meza, G., Sanchis, J., Blasco, X., Herrero, J., june 2011b. Hybrid DE algorithm with adaptive crossover operator for solving real-world numerical optimization problems. In: Evolutionary Computation (CEC), 2011 IEEE Congress on. pp. 1551-1556.Reynoso-Meza, G., Blasco, X., Sanchis, J., March 2012a. Optimización evolutiva multi-objetivo y selección multi-criterio para la ingeniería de control. In: X Simposio CEA de Ingeniería de Control.Reynoso-Meza, G., García-Nieto, S., Sanchis, J., Blasco, X., 2012b. Controller tuning using multiobjective optimization algorithms: a global tuning framework. IEEE Transactions on Control Systems Article in press.Reynoso-Meza, G., Sanchis, J., Blasco, X., & Herrero, J. M. (2012). Multiobjective evolutionary algorithms for multivariable PI controller design. Expert Systems with Applications, 39(9), 7895-7907. doi:10.1016/j.eswa.2012.01.111Reynoso-Meza, G., Blasco, X., Sanchis, J., & Herrero, J. M. (2013). Comparison of design concepts in multi-criteria decision-making using level diagrams. Information Sciences, 221, 124-141. doi:10.1016/j.ins.2012.09.049Romero-Pérez, J. A., Arrieta, O., Padula, F., Reynoso-Meza, G., Garcia-Nieto, S., & Balaguer, P. (2012). Estudio comparativo de algoritmos de auto-ajuste de controladores PID. Resultados del Benchmark 2010-2011 del Grupo de Ingeniería de Control de CEA. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, 9(2), 182-193. doi:10.1016/j.riai.2012.02.009Roy, R., Hinduja, S., & Teti, R. (2008). Recent advances in engineering design optimisation: Challenges and future trends. CIRP Annals, 57(2), 697-715. doi:10.1016/j.cirp.2008.09.007Sanchis, J., Martínez, M. A., Blasco, X., & Reynoso-Meza, G. (2010). Modelling preferences in multi-objective engineering design. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 23(8), 1255-1264. doi:10.1016/j.engappai.2010.07.005Santana-Quintero, L. V., Montaño, A. A., & Coello, C. A. C. (2010). A Review of Techniques for Handling Expensive Functions in Evolutionary Multi-Objective Optimization. Evolutionary Learning and Optimization, 29-59. doi:10.1007/978-3-642-10701-6_2Saridakis, K. M., & Dentsoras, A. J. (2008). Soft computing in engineering design – A review. Advanced Engineering Informatics, 22(2), 202-221. doi:10.1016/j.aei.2007.10.001Shi, L., & Rasheed, K. (2010). A Survey of Fitness Approximation Methods Applied in Evolutionary Algorithms. Evolutionary Learning and Optimization, 3-28. doi:10.1007/978-3-642-10701-6_1Panda, S. (2011). Multi-objective PID controller tuning for a FACTS-based damping stabilizer using Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 33(7), 1296-1308. doi:10.1016/j.ijepes.2011.06.002Skogestad, S. (2003). Simple analytic rules for model reduction and PID controller tuning. Journal of Process Control, 13(4), 291-309. doi:10.1016/s0959-1524(02)00062-8Storn, R., & Price, K. (1997). Journal of Global Optimization, 11(4), 341-359. doi:10.1023/a:1008202821328Tan, W., Liu, J., Fang, F., & Chen, Y. (2004). Tuning of PID controllers for boiler-turbine units. ISA Transactions, 43(4), 571-583. doi:10.1016/s0019-0578(07)60169-4Tan, W. W., Lu, F., Loh, A. P., & Tan, K. C. (2005). Modeling and control of a pilot pH plant using genetic algorithm. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 18(4), 485-494. doi:10.1016/j.engappai.2004.11.006Vilanova, R., & Alfaro, V. M. (2011). Control PID robusto: Una visión panorámica. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, 8(3), 141-158. doi:10.1016/j.riai.2011.06.003Xue, Y., Li, D., & Gao, F. (2010). Multi-objective optimization and selection for the PI control of ALSTOM gasifier problem. Control Engineering Practice, 18(1), 67-76. doi:10.1016/j.conengprac.2009.09.004Zamani, M., Karimi-Ghartemani, M., Sadati, N., & Parniani, M. (2009). Design of a fractional order PID controller for an AVR using particle swarm optimization. Control Engineering Practice, 17(12), 1380-1387. doi:10.1016/j.conengprac.2009.07.005Zhang, J., Zhuang, J., Du, H., & Wang, S. (2009). Self-organizing genetic algorithm based tuning of PID controllers. Information Sciences, 179(7), 1007-1018. doi:10.1016/j.ins.2008.11.038Zhao, S.-Z., Iruthayarajan, M. W., Baskar, S., & Suganthan, P. N. (2011). Multi-objective robust PID controller tuning using two lbests multi-objective particle swarm optimization. Information Sciences, 181(16), 3323-3335. doi:10.1016/j.ins.2011.04.003Zhou, A., Qu, B.-Y., Li, H., Zhao, S.-Z., Suganthan, P. N., & Zhang, Q. (2011). Multiobjective evolutionary algorithms: A survey of the state of the art. Swarm and Evolutionary Computation, 1(1), 32-49. doi:10.1016/j.swevo.2011.03.00