基于自适应选择策略的人工蜂群算法

由于适应度比例选择法在进化过程中使得蜜源的多样性受限和早熟收敛.因此,按照蜜源当前的性状提出了一种基于自适应选择策略的蜂群算法(SABC)来动态地调节选择压力,使算法的全局搜索和局部搜索能力达到平衡.从测试函数的仿真结果表明:改进的人工蜂群算法很大地提高了蜂群算法的寻优能力,在收敛速度和精度上优于基本蜂群算法.     

改进粒子群的模糊神经PID控制研究与应用

设计一款电子负载用于对稳压电源进行检测。在硬件方面,对DSP控制器的选择、电子负载各芯片的选取、键盘及显示电路的设计进行了详细的介绍;在软件方面,针对模糊神经PID控制算法易陷入局部极值和迭代过久的缺点,加入了改进的粒子群算法,并且在神经网络在线调整时加入训练参数,对算法进行了改进,提高了算法的效率。将设计好的电子负载对稳压电源源效应进行检测,取得了较好的结果。