基于动态邻域和自适应惯性权重的微粒群算法

针对微粒群优化解决复杂优化问题时易陷入局部收敛、效率不高的缺点,提出一种基于动态邻域和自适应惯性权重的微粒群优化算法.通过定义动态邻域及其最优维值,提出种群个体的动态邻域最优维值学习策略,使微粒跟踪个体极值和邻域的最优维值进行搜索,以增加学习样本的多样性,避免局部收敛;提出一种基于个体适应度的惯性权重动态调整方法,提高算法的寻优效率.通过优化5个典型测试函数验证了本文所提方法的有效性.     

一种采用变异算子的自适应微粒群算法

为了提高微粒群算法优化高维目标的性能,采用了个体惯性权重自适应调整的微粒群算法,其中每个微粒拥有属于个体的惯性权重。通过对每个微粒的适应值进行评价对惯性权重动态和自适应,以加快其收敛速度并逃离局部最优。为了增强搜索性能,基于高斯变异和随机变异的变异算子被引入。该方法以及其他3种不同微粒群优化算法对4个经典函数在100、200和400维数下进行仿真的结果比较证明此算法在解决高维数目标时具有良好性能。     

利用T-S模糊自适应PSO算法优化PID参数

针对微粒群优化算法存在的早熟问题,提出了一种基于T-S模型的模糊自适应PSO算法（T-SPSO算法）。算法依据种群当前最优性能指标和惯性权重值所制定T-S规则,动态自适应惯性权重取值,改善了PSO算法的收敛性。将该算法应用于PID控制器的参数整定,可得到更优的控制器参数。仿真结果验证了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。     

一种采用改进CPSO算法的PID参数整定方法

为提高控制系统的性能,提出了一种采用改进混沌粒子群(CPSO)算法的PID参数整定方法。该算法将混沌搜索应用到粒子群算法的粒子位置和速度初始化、惯性权重优化、随机常数以及局部最优解邻域点的产生的全过程,使其不仅具有全局寻优能力,而且具有持续与精细的局部搜索能力。3种典型控制系统的PID参数整定实验结果验证了所提方法的有效性,其性能明显优于常规方法。     

基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数整定

针对标准粒子群优化算法优化PID控制器参数存在的早熟以及陷入局部最优等问题,引入粒子二阶振荡环节、反向学习、自适应惯性权重,并结合设计的惯性权重动态调整策略、粒子越界随机反射墙,提出一种新型分阶段迭代的改进粒子群优化算法。在6个标准测试函数上进行测试,其性能相比于一些已有的改进粒子群优化算法更加优秀。将这些算法用于自动电压调节器系统的PID控制器参数整定,仿真结果表明,所提出的改进粒子群优化算法整定的PID控制器的控制效果更好。     

基于改进粒子群算法的PID控制器参数优化

粒子群优化算法是一种性能优越的寻优算法,但由于早熟问题,影响了算法性能的发挥,同时PID控制器是一类广泛使用的控制器,其参数的选取可等效为优化问题,在标准微粒子群算法的基础上,分析了惯性权重对不同粒子的影响,提出了一种基于适应度值的多惯性权重动态调整机制,同时针对标准微粒子群算法易陷入局部最优的特点,引入混沌扰动机制,利用混沌的遍历性、随机性来改善种群的多样性,并将该方法用于PID控制器参数整定,仿真结果表明了方法的有效性和优越性。     

基于改进粒子群算法的PID参数优化与仿真

提出了一种基于改进的粒子群优化（PSO）算法的PID控制器参数整定方法。该方法采用了PSO的惯性权值自适应调整机制和粒子种群的动态更新策略,用以加速优化算法的收敛和维持群体的多样性。与常规的PSO算法相比,该方法简单易行,更容易找到全局最优解,优化效率和性能明显提高。将该算法应用非最小相位、一阶滞后等系统的PID控制器参数的优化,能够使控制系统获得较好的动态特性和很强的鲁棒性。仿真实验表明了所提出算法的有效性和优越性。     

基于HS-PSO算法的PID控制器参数自整定

针对粒子群算法(PSO)算法局部搜索能力差的问题,提出一种对PID控制器参数进行自整定的基于和声搜索(HS)的改进粒子群优化算法(HS-PSO).通过引入种群进程因子对惯性权重进行自适应调节以提高PSO算法的收敛速度.另外在PSO进化过程中每代产生的最优个体以新陈代谢方式进入和声记忆库中并进行和声搜索,以克服粒子群优化...     

基于决策思想的微粒群三维定位算法研究

为了进一步提高微粒群定位算法的收敛速度和定位精度,提出了一种采用个体决策思想的微粒群三维定位算法,首先对每个微粒进行评价并分配不同的惯性权重,然后利用个体历史位置及其适应值信息进一步优化每个微粒的个体历史最优位置,弥补了微粒群算法对个体历史经验信息利用不足的缺陷.仿真结果表明,改进算法能够以更高的精度和较少的迭代次数定位未知节点,与标准微粒群定位算法和典型的定位算法相比表现出了较好的性能.     

用正弦函数描述非线性惯性权重的微粒群算法

为改进标准微粒子群算法,提出了一种用Sin函数非线性描述惯性权重动态调整微粒群的方法。由于原算法存在早熟收敛和搜索效率低,提出改进基本微粒群算法的惯性权重参数,将微粒群算法中的惯性权重用正弦函数来描述,通过对粒子位置和速度进行自适应非线性调整,使算法在前期阶段具有较快的收敛速度,在算法后期局部搜索能力也不错,减少了微粒陷入局部极值的机会,使结果收敛于全局最优解,为了验证算法的有效性,采用Shaffer’s F6和Levy No.5函数进行测试,实验结果表明,新方法具有比较好的效果。