一种用于优化PID参数的改进蚁群算法

PID控制由于算法简单,鲁棒性好在工业的过程控制中应用很广泛,但是传统的Z-N算法整定的PID参数却并不是最佳的。蚁群算法作为一种新型的仿生优化算法。该算法具有很多优良的性质,近年来在优化领域中得到了广泛应用。本文提出了一种改进的蚁群算法。通过增加高斯变异这一环节来增强算法的智能性。最后通过仿真实验获得了较好的控制效果。     

基于蚁群算法的数控进给伺服系统PID参数优化

数控机床进给伺服系统的好坏,极大地影响了机床的加工性能。以蚁群系统和蚁群算法为基础提出了将蚁群算法与PID结合起来利用其全局寻优的能力对PID控制器参数进行优化的一种新的设计方法。在简要介绍蚁群算法基本思想的基础上,推导了蚁群算法PID参数优化方法,并给出了新算法的具体实现步骤,最后将该优化方案应用于控制数控机床进给伺服系统中的执行电机。计算机仿真结果表明,与传统的PID控制器相比,这种基于蚁群算法的PID参数优化控制器具有良好的动态和稳态性能。     

基于蚁群算法的改进广义预测控制及参数优化

本文针对大惯性、大迟延的被控对象,设计了一种控制品质更好的改进型广义预测控制,并结合蚁群算法对广义预测控制参数进行优化,结构简单,容易在计算机中实现.仿真结果表明,结合蚁群算法后的改进型广义预测控制明显优于常规PID控制,能够更快、更准确地跟踪设定值,大幅减少调节时间,获得基于常规GPC控制更好的控制效果.     

基于改进的免疫克隆算法的PID参数优化

依据PID控制器的控制原理,结合人工免疫算法和克隆选择原则,提出了一种新的基于周期变异的免疫克隆算法,并基于此算法在线优化PID控制参数,仿真结果表明控制输出能快速平稳地跟随期望输出值,系统响应可以获得良好的实时性、稳定性和较高的控制精度。     

遗传算法与蚁群算法在PID优化中的应用比较

针对控制中PID优化问题,分别用遗传算法和蚁群算法进行了寻优,并进行参数调试比较,得出2种算法都可以进行寻优,但遗传算法操作上要比蚁群算法简单得多,而且收敛速度比蚁群算法快的结论。     

基于改进蚁群算法的装配序列规划

针对装配序列规划问题,分析了基本蚁群系统的不足,提出了面向装配序列规划的改进蚁群算法,来获得最优或次最优的装配序列.改进蚁群算法中,将装配操作约束作为启发式信息引入状态转移概率中,通过获取零部件之间的装配关系设定可行转移范围.通过信息素残留系数的动态变化和影响转移概率的α、β参数的动态设置,提高了蚁群的收敛速度并有效地避免了其陷入局部最优解.通过实例验证了改进算法的有效性.     

两种群智能算法在PID参数优化中的应用分析

PID的参数优化是应用工程中非常关键的一个问题.针对PID的参数优化,分析了两种最常用、经典的群智能算法——粒子群算法和蚁群算法在PID参数优化中的应用.两种群智能算法与PID控制器的结合适用于不同场合,各有优势和不足.两种群智能算法都能够有效地对PID参数进行整定,使得系统得到更好的鲁棒性和精确度.     

基于改进蚁群算法的PID计量精度控制系统研究

蚁群算法作为一种新型的优化算法,具有很强的适应性和鲁棒性,已广泛应用于系统控制、人工智能、模式识别等工程领域.文章以沥青混合料搅拌设备计量精度控制系统为对象,研究了蚁群算法PID计量精度控制易出现的早熟停滞、初期收敛速度较慢等问题,提出了改进方法,建模仿真表明所设计的PID控制器具有良好的控制性能,较好平衡了计量精度与计量速度的矛盾.     

蚁群参数寻优自适应PID控制实验研究

应用蚁群参数寻优自适应PID控制,进行了基于随机激励的非线性结构振动控制实验研究。通过蚁群算法转换、性能指标函数建立、路径构建和信息素更新等详细阐明了蚁群参数寻优PID控制的具体实现步骤。建立基于蚁群寻优PID控制的实验控制系统,对压电作动器和传感器在系统中的优化选位进行了分析。对汽车车身板件振动进行控制实验,对板件分别施加随机持续激励和脉冲激励,观测控制前后的振动情况,验证了控制系统的有效性。     

改进蚁群算法及其仿真

蚁群算法是近几年优化领域中出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其他方法结合。本文提出了一种改进型的蚁群算法,引入了搜索方向,并对信息素的更新方式进行了改进。仿真实验证明,改进后的蚁群算法能够获得较好的控制效果。     

基于改进粒子群算法的PID参数整定

粒子群算法是一种基于群智能的全局寻优方法,方法简单,易于实现,寻优效果好。PID控制因其算法简单、鲁棒性好、可靠性高而被广泛应用于工业控制过程。该文提出了一种改进的PSO算法以提高其优化性能,通过典型测试函数的实验证明了该改进的PSO算法具有较好的优化性能。最后,将改进后的PSO算法应用到PID参数整定中,通过MATLAB仿真证明了该方法的可行性和优越性。     

基于改进粒子群算法的PID参数整定

提出一种改进的粒子群算法,算法中对粒子的进化方程进行了改进,以此来增加种群间信息的共享。通过典型函数的测试,验证了改进粒子群算法具有较好的优化性能。将改进后的算法应用到PID参数整定中,通过MATLAB仿真证明了该方法的可行性和优越性。     

蚁群算法的参数优化配置研究

为寻求蚁群算法各参数的配置关系,本文采用正交试验优化配置算法的参数ao、β0、Kβ,分析了ao和β0,Ka和Kβ,ao和Ka,以及β0和Kβ之间的交互作用对算法的影响,提高了算法的寻优性能.对不同规模的下SP和JSSP基准算例进行求解,证明了本文采用的算法以及优化配置的参数能获得较优求解精度和收敛速度.     

基于改进蚁群算法的立体仓库三维空间路径优化

拣货作业作为在制造企业仓储系统中重要环节,其工作效率直接影响整个仓储系统的运行速度和工作成本.首先基于现有蚁群搜索算法,研究了将原有的二维平面搜索路线空间扩展到三维空间的改进蚁群算法;其次对改进蚁群算法进行仓储三维空间路径优化研究,针对现有仓库货架模型,将蚁群算法中两点间的直线路径转化成水平与垂直的折线路径将概率模型与...     

基于改进蚁群算法的多供应商选择问题求解

为克服传统供应商选择过程中只针对单一物资供应过程和面向单一供应商选择过程的局限性,以质量、成本、交货期和交货提前期为评估指标,以最小化评估指标综合值为目标,建立了针对多品种供应条件下多供应商选择的0-1整数规划模型.基于蚁群算法,构造了适合该模型特征的改进蚁群求解算法,并阐述了其求解过程.通过模拟算例及对比分析表明,该方法是有效、可行的,它可为企业进行多品种供应的多供应商选择问题提供了可参考的模型和求解算法.     

基于蚁群算法PID控制器的自动配料系统研究

针对传统PID配料控制系统精度不高的问题,提出了一种基于蚁群算法PID参数优化控制方法,将蚁群算法能快速稳定找到最优参数解的特点与PID精确调节的特点有机结合起来。在简要介绍蚁群算法原理的基础上,描述了蚁群算法PID参数优化方法,并给出了新算法的具体实现步骤。仿真应用研究表明,该方法比传统的PID控制有更强的灵活性、适应性和鲁棒性,能有效提高系统配料精度,进而验证了该方案的可行性和有效性。     

基于自适应蚁群优化算法的数据挖掘模型研究

在Ant-Miner算法框架中通过对启发式因子、信息素更新及路径选择概率等策略的改进,提出基于自适应蚁群优化算法的分类挖掘模型,并进行实验分析,与基本Ant-Miner算法相比较,表明这一算法在规则质量及运行时间上都有很大的优势.