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针对标准风驱动优化算法容易收敛到局部最优和未成熟收敛的问题,提出了一种多种群风驱动优化算法,并将其用于PID控制器的参数整定.该算法将PID控制器的比例、积分和微分参数作为空气微团的位置矢量,以ITAE指标作为算法的适应度函数,通过多个种群协同搜索,寻求解空间中适应度值最小的位置.通过实验仿真,并与基于标准风驱动优化算... 相似文献
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基于维度分区的果蝇优化新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高果蝇算法的收敛稳定性,提出了一种基于维度分区的果蝇优化新算法。将果蝇种群均分为两组:跟随果蝇和搜索果蝇。跟随果蝇在全局最优果蝇附近实现精细化局部搜索,而搜索果蝇则将位置向量的每个维度搜索范围划分为若干个区间,通过比较各个区间的最优位置来更新果蝇位置。为加快算法收敛速度,若某搜索果蝇在连续若干次迭代过程中 均 表现最差,则在当前最优果蝇位置附近产生该果蝇的新位置。针对8种典型函数的仿真实验表明:与传统算法相比, 所提算法所需参数较少,收敛稳定性高,并且在收敛精度及收敛速度等方面具有明显优势。 相似文献
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针对传统果蝇优化算法(FOA)收敛精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出了一种迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法(FOAMR)。在该算法中,引入了果蝇群体速度进化因子和聚集度因子,并将迭代步进值表示为以上2个参数的函数同时定义自适应调整因子。在每次迭代时,算法根据当前果蝇群体速度进化因子和聚集度因子动态调整步进值的大小并通过自适应调整因子动态调整搜索距离的大小。对典型函数的测试结果表明,FOAMR比FOA具有更好的全局搜索能力,同时收敛速度、收敛精度明显提高。 相似文献
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针对果蝇优化算法( FOA)收敛速度快但寻优精度低的缺点,为了改善果蝇算法的优化性能,提出一种混合果蝇优化算法( HFOA)。HFOA采用分段优化的思想,在优化过程后期采用收敛稳定性较好的粒子群优化( PSO)算法优化果蝇算法中果蝇个体飞行距离和味道浓度的判定值,采用误差性能指标积分准则ITAE作为适应度函数,并将优化方案应用于一类不稳定系统的PID控制。Matlab仿真验证表明:HFOA计算高效,具有良好的稳定性,收敛精度高,进而验证了HFOA应用于PID控制参数优化是可行而有效的。 相似文献
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为了解决基本果蝇优化算法(FOA)因固定搜索步长而对比例积分微分(PID)参数整定收敛精度不高且搜寻效率低的问题,将Logistic(t)的变换函数lgt(t)引入FOA中。由该变换函数确定自适应步长,提出一种动态步长果蝇优化算法(DSFOA)。DSFOA中果蝇个体搜索步长会随着迭代次数的增加而动态地变化。该算法在迭代前期使用大步长,具有更高的全局搜索效率;在迭代后期使用小步长,具有较强的局部寻优能力。这可以提高收敛精度,实现对全局搜索和局部搜索过程的优化。二阶系统仿真测试结果表明,相比于FOA,DSFOA寻优过程产生的PID参数使系统性能更优,能快速、有效地搜索到PID最优参数且鲁棒性好。该结果验证了DSFOA的有效性与合理性。 相似文献
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针对基本果蝇优化算法在寻优过程中种群多样性降低导致算法易陷入早熟收敛的问题,提出了基于序列二次规划(SQP)局部搜索的多子群果蝇优化算法(MFOA-SQP)。新算法将果蝇种群均匀划分为多个子群,并引入粒子群算法中的惯性权重和学习因子,协同调节果蝇移动方向和步长;每隔一定迭代次数重新划分子群,避免种群单一化,使算法更易跳出局部最优;对子群最优个体进行SQP搜索,提高局部寻优性能。通过6个测试函数和优化广义回归神经网络对银行客户进行分类的实验结果表明,算法在寻优精度和速度方面性能优越,能够有效提高广义回归神经网络的分类准确率。 相似文献
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针对传统果蝇优化算法在进行优化时所存在的寻优精度偏低和收敛速度较慢的问题,提出了一种新的改进果蝇优化算法。该算法在迭代过程中将每次迭代所得最优值的变化率作为下一次果蝇种群飞行距离变化的参考依据。动态改变果蝇种群每次飞行的距离,能够有效地权衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力。将该改进算法在函数优化中与原果蝇算法和另外两种果蝇改进算法进行仿真对比,结果表明,所提出的改进算法在收敛精度、收敛速度以及稳定性方面具有明显优势。 相似文献
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针对基本果蝇优化算法收敛精度不高、容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于混合策略改进的果蝇优化算法(MSFOA)。受鲸鱼捕食猎物的启发,在对个体历史最优位置的更新中,采用新的组合搜索的方法,加快果蝇搜索迭代速度;在更新后的位置公式中引入自适应权重系数,提高算法的优化精度;当达到局部收敛状态时,结合多尺度高斯变异算子解决局部最优的限制。采用6个测试函数的仿真结果表明,MSFOA算法相比其它算法具有更快的收敛速度和较高的寻优精度。 相似文献
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由于传统果蝇优化算法(FOA)具有寻优精度低和易陷入局部极小点的缺点,提出了一种具有不同飞行半径的分群搜索策略,使得在搜索区间内果蝇的种群多样性大大增加;同时在果蝇个体的飞行距离与方向的步长函数上,针对不同的果蝇子群引入了不同的函数,该类函数具有周期震荡性质,可以很好地避免果蝇群陷入局部极小点而无法求得最优解。通过对8个测试函数的仿真实验,验证了这些策略能够有效地提高搜索精度、收敛速度和稳定性。 相似文献
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针对水面无人艇(USV)的航迹控制问题,提出了一种由视线导向法和多种群遗传算法整定的PID航向控制器组成的航迹跟踪控制方法.该方法采用多种群遗传算法克服了传统遗传算法容易陷入局部最优的问题,增强了算法的全局寻优能力;并根据模型特点改进了适应度函数,使得对控制器性能的评价更加合理.与标准遗传算法和粒子群算法的对比仿真表明,多种群遗传算法在PID参数整定方面寻优能力更强、稳定性更高;同时,整定出的PID控制器针对不同的模型参数,均表现出收敛速度快、无超调、无稳态误差的优良特性.航迹仿真结果表明,设计的航迹控制方法能够有效跟踪给定航迹. 相似文献
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为了提高系统的控制性能,解决单一控制方法不足,将分数阶PID算法与滑模变结构算法相结合,同时为了规避分数阶PID的滑模变结构算法手动调节参数的复杂性以及不确定性,采用粒子群算法对其参数进行优化,完善分数阶PID的滑模变结构控制器,提高其控制精度.并将新型算法应用于单相全桥逆变器,通过Matlab仿真并与分数阶PID滑模变结构控制函数(PID-SMC)及滑模变结构控制(SMC)方法相比较,研究结果表明,粒子群算法整定参数收敛速度快,较短时间内可以找出最优解,整定后的算法静态误差小,上升速度快,抑制系统抖振能力强,具有较强的鲁棒性. 相似文献