【摘 要】
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基于对粒子群算法(PSO)的收敛性分析,对粒子群算法做出改进.主要解决粒子群算法的早熟、不收敛等问题,并成功将算法应用于控制过程中不稳定对象的比例、积分、微分(PID)参数
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
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基于对粒子群算法(PSO)的收敛性分析,对粒子群算法做出改进.主要解决粒子群算法的早熟、不收敛等问题,并成功将算法应用于控制过程中不稳定对象的比例、积分、微分(PID)参数调节,取得较好效果.与修改前的粒子群算法相比,该算法不易早熟,算法结束时所有粒子均位于同一坐标下.经过12个测试函数测试,该算法的优化结果相较遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、萤火虫算法(FA)、差分进化算法(DE)和混合萤火虫算法(HFA)更接近全局最优,且多次运行偏差较小.
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