三端口柔性多状态开关多模式平滑切换控制策略 被引量：1

1

作者 张錾 李岚 +3 位作者 霍群海 李宁宁 王文勇 韦统振 《现代电力》 北大核心 2024年第4期775-785,共11页

光伏整县推进和电动汽车快速发展造成配电网末端电压偏高等电能质量问题,基于区域柔性互联的柔性多状态开关(flexible multi-state switch,FMSS)技术成为解决方案之一。针对柔性多状态开关PQ模式与VF模式间切换的波动及冲击性问题,提出... 光伏整县推进和电动汽车快速发展造成配电网末端电压偏高等电能质量问题,基于区域柔性互联的柔性多状态开关(flexible multi-state switch,FMSS)技术成为解决方案之一。针对柔性多状态开关PQ模式与VF模式间切换的波动及冲击性问题,提出在状态跟随控制器之后添加惯性环节,并改进相位预同步环节,可实现FMSS并离网工作模式的平滑切换。针对FMSS直流母线控制端的馈线故障导致系统运行崩溃问题,提出一种引入权值调节的控制策略,可实现系统稳定运行情况下,有功控制和直流母线电压控制的平滑切换。在MATLAB/Simulink环境下搭建了三端口FMSS仿真模型,对提出的控制策略进行了仿真验证,仿真结果实现了任意馈线故障下三端口FMSS无缝转供电功能。最后搭建物理实验平台,进一步验证了所提平滑切换策略的有效性。 展开更多

关键词 柔性多状态开关 工作模式切换 平滑切换 惯性环节 改进预同步控制器 权值调节

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基于改进PSO-SVM的薄壁件铆接质量检测 被引量：1

2

作者 郝伟光 李芳 +1 位作者 闫俊伟 郝博 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第10期132-137,142,共7页

针对传统铆接几何公差质量检测极易造成错检、漏检等问题,提出了基于改进PSO-SVM的铆接质量检测方法。采用惯性权重自适应调整的策略,并选择合适的学习因子,有效提高了检测准确性;针对小样本提出最小二乘SVM算法,提高计算速度获得最优解... 针对传统铆接几何公差质量检测极易造成错检、漏检等问题,提出了基于改进PSO-SVM的铆接质量检测方法。采用惯性权重自适应调整的策略,并选择合适的学习因子,有效提高了检测准确性;针对小样本提出最小二乘SVM算法,提高计算速度获得最优解;利用改进PSO优化最小二乘SVM的惩罚因子参数值和核函数参数值。并以制孔和铆接后的6061铝合金板模拟飞机薄壁件铆接样本,使用搭配远心镜头的CCD相机采集图像并建立数据集,验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 粒子群优化 最小二乘支持向量机 惯性权重自适应调整 制孔及铆接质量检测

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一种自适应粒子群优化算法及其仿真研究 被引量：124

3

作者 韩江洪 李正荣 魏振春 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期2969-2971,共3页

分析了粒子群优化(PSO)算法易于发生早熟收敛的原因。在此基础上提出的自适应粒子群优化(APSO)算法根据群体早熟收敛程度和个体适应值自适应地调整粒子的惯性权重,使群体在进化过程中始终保持惯性权重的多样性,在算法的全局收敛性和收... 分析了粒子群优化(PSO)算法易于发生早熟收敛的原因。在此基础上提出的自适应粒子群优化(APSO)算法根据群体早熟收敛程度和个体适应值自适应地调整粒子的惯性权重,使群体在进化过程中始终保持惯性权重的多样性,在算法的全局收敛性和收敛速度之间做了一个很好的折衷。对两个经典函数仿真的结果表明APSO算法能够有效地避免PSO算法的早熟收敛问题,而且具有较快的收敛速度。 展开更多

关键词 粒子群优化 早熟收敛 惯性权重 自适应参数调整

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云自适应粒子群算法 被引量：46

4

作者 韦杏琼 周永权 +1 位作者 黄华娟 罗德相 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期48-50,76,共4页

文中提出了云自适应粒子群优化(CAPSO)算法,根据粒子适应度值把种群分为三个子群,分别采用不同的惯性权重生成策略,由X条件云发生器自适应调整普通子群粒子的惯性权重,由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向性特点,使惯性权重既具有传统... 文中提出了云自适应粒子群优化(CAPSO)算法,根据粒子适应度值把种群分为三个子群,分别采用不同的惯性权重生成策略,由X条件云发生器自适应调整普通子群粒子的惯性权重,由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向性特点,使惯性权重既具有传统的趋势性,满足快速寻优能力,又具有随机性,在提高收敛速度和保持种群多样性之间做了一个很好的权衡。通过典型函数优化实验表明,与标准粒子群算法相比,CAPSO具有较高的计算精度和较快的收敛速度。 展开更多

关键词 粒子群优化 惯性权重 自适应参数调整 云理论

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一种自适应模拟退火粒子群优化算法 被引量：79

5

作者 闫群民 马瑞卿 +1 位作者 马永翔 王俊杰 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期120-127,共8页

为了提高粒子群算法的寻优速度和精度,避免陷入局部优解,提出一种自适应模拟退火粒子群优化算法。采用双曲正切函数来控制惯性权重系数,进行非线性自适应变化;利用线性变化策略控制社会学习因子和自我学习因子,达到改变不同阶段寻优重... 为了提高粒子群算法的寻优速度和精度,避免陷入局部优解,提出一种自适应模拟退火粒子群优化算法。采用双曲正切函数来控制惯性权重系数,进行非线性自适应变化;利用线性变化策略控制社会学习因子和自我学习因子,达到改变不同阶段寻优重点的目的;引入模拟退火操作,根据种群的初始状态设置一个温度,根据米特罗波利斯准则和温度指导种群以一定的概率接受差解,保证了算法跳出局部最优解的能力。为验证这种算法的效果,选择7种典型测试函数与已有文献中提出的5种粒子优化算法进行对比实验,根据寻优结果的平均值、标准差以及迭代次数等数据,证明文中所提算法在迭代精度、收敛速度以及稳定性上都有很大的提升,有效地弥补了经典粒子群算法的缺陷。 展开更多

关键词 粒子群优化 模拟退火 惯性权重系数 自适应调整策略

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一种动态调整惯性权重的粒子群优化算法 被引量：56

6

作者 董红斌 李冬锦 张小平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第2期98-102,139,共6页

针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖于参数的选取等缺点,提出了一种非线性指数惯性权重粒子群优化算法(Exponential Inertia Weight in Particle Swarm Optimization,EIW-PSO)。在每次迭代的过程中,采用粒子... 针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖于参数的选取等缺点,提出了一种非线性指数惯性权重粒子群优化算法(Exponential Inertia Weight in Particle Swarm Optimization,EIW-PSO)。在每次迭代的过程中,采用粒子最大适应值和最小适应值的指数函数来动态调整算法中的惯性权重,更有利于算法在寻优过程中跳出局部最优;同时,引入随机因子以确保种群的多样性,使粒子更快地收敛到全局最优位置。为了验证该算法的寻优性能,通过8个基准测试函数将标准PSO、线性递减惯性权重LDIW-PSO、均值自适应惯性权重MAW-PSO在不同维度和种群规模下进行测试比较。实验结果表明,提出的EIW-PSO算法具有更快的收敛速度和更高的求解精度。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 动态调整 惯性权重 指数函数

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自适应粒子群优化算法及其在测试数据生成中的应用研究 被引量：22

7

作者 史娇娇 姜淑娟 +1 位作者 韩寒 王令赛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1555-1559,共5页

针对粒子群算法易陷入局部最优解及搜索精度低的问题,本文提出一种约简的自适应粒子群优化算法并应用于测试数据的自动生成.首先对粒子群进化方程约简,提出无速度项的粒子群进化方程;然后,对约简后的方程提出基于惯性权重的自适应调整方... 针对粒子群算法易陷入局部最优解及搜索精度低的问题,本文提出一种约简的自适应粒子群优化算法并应用于测试数据的自动生成.首先对粒子群进化方程约简,提出无速度项的粒子群进化方程;然后,对约简后的方程提出基于惯性权重的自适应调整方案,将惯性权重直接作用于粒子的位置,并根据粒子的适应度及聚集度将种群划分为三部分.实验表明,该方法可以有效地提高自动生成测试数据的效率. 展开更多

关键词 粒子群算法 测试数据自动生成 进化方程约简 惯性权重 自适应调整方案 粒子聚集度

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基于logistic映射的自适应变尺度混沌粒子群算法 被引量：29

8

作者 曾艳阳 冯云霞 赵文涛 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第10期2241-2246,共6页

为克服粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)存在的缺陷,提出基于Logistic映射的自适应变尺度混沌粒子群优化算法(Adaptive Chaos PSO,ACPSO)。采用混沌方法对粒子进行初始化;根据不同状态下粒子适应值的大小对惯性权重采... 为克服粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)存在的缺陷,提出基于Logistic映射的自适应变尺度混沌粒子群优化算法(Adaptive Chaos PSO,ACPSO)。采用混沌方法对粒子进行初始化;根据不同状态下粒子适应值的大小对惯性权重采取不同的调整方法;异步变化的学习因子使粒子随着迭代步数的增加,避免粒子发生早熟收敛现象;当粒子陷入局部最优时,对部分较优粒子采用变尺度混沌局部优化策略。为了检验算法的有效性,将该算法与3种有代表性的算法进行比较,结果表明该算法收敛速度快,求解精度高。 展开更多

关键词 粒子群优化 变尺度 混沌优化 自适应 学习因子 惯性权重

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基于惯性权重对数递减的粒子群优化算法 被引量：37

9

作者 戴文智 杨新乐 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第17期14-19,52,共7页

针对粒子群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了基于惯性权重对数递减的粒子群算法,并引入对数调整因子,对数调整因子的不同取值保证了算法搜索成功率。选取八种典型函数分别进行给定迭代次数和给定精度的仿真实验,并与标准PS... 针对粒子群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了基于惯性权重对数递减的粒子群算法,并引入对数调整因子,对数调整因子的不同取值保证了算法搜索成功率。选取八种典型函数分别进行给定迭代次数和给定精度的仿真实验,并与标准PSO算法、惯性权重线性递减PSO算法、惯性权重高斯函数递减PSO算法进行比较。测试结果表明,该策略可以简便高效地提高算法的全局收敛性和收敛速度,并且具有较好的稳定性。求解大多数优化问题时,即使不引入对数调整因子新算法就可以获得较好的效果。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 惯性权重 对数递减 对数调整因子

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结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法 被引量：16

10

作者 王永贵 林琳 刘宪国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第2期364-368,共5页

传统K-means算法对初始聚类中心选择较敏感,结果有可能收敛于一般次优解,为些提出一种结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。设计了自调整惯性权值策略,根据最优适应度值的变化率动态调整惯性权值。两子群分别采用基于不同惯性权... 传统K-means算法对初始聚类中心选择较敏感,结果有可能收敛于一般次优解,为些提出一种结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。设计了自调整惯性权值策略,根据最优适应度值的变化率动态调整惯性权值。两子群分别采用基于不同惯性权值策略的粒子群算法进化,子代间及子代与父代信息交流,共享最优粒子,替换最劣粒子,完成进化,该算法命名为双粒子群算法。将能平衡全局与局部搜索能力的双粒子群算法与高效的K-means算法结合,每个粒子是一组聚类中心,类内离散度之和的倒数是适应度函数,用K-means算法优化新生粒子,即为结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。实验结果表明,该算法相对于K-means、PSO等文本聚类算法具有更强鲁棒性,聚类效果也有明显的改善。 展开更多

关键词 双粒子群 自调整惯性权值 信息交流 K-MEANS算法 文本聚类

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动态改变惯性权重的新模式粒子群算法 被引量：10

11

作者 杜江 袁中华 王景芹 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第2期60-66,共7页

针对标准粒子群算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优、收敛精度不高和收敛成功率低的不足,提出了一种改进的粒子群算法.通过算法所处的迭代阶段和粒子的分布情况动态改变惯性权重的值,并根据每个粒子的更新情况调整其飞行的起点.最... 针对标准粒子群算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优、收敛精度不高和收敛成功率低的不足,提出了一种改进的粒子群算法.通过算法所处的迭代阶段和粒子的分布情况动态改变惯性权重的值,并根据每个粒子的更新情况调整其飞行的起点.最后4个测试函数仿真结果表明,在求解复杂优化问题时,改进后算法的收敛精度和收敛成功率均有明显提高. 展开更多

关键词 群体智能 粒子群算法 惯性权重 动态调整 新模式

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改进粒子群算法及其在PID整定中的应用 被引量：56

12

作者 杨智 陈颖 《控制工程》 CSCD 北大核心 2016年第2期161-166,共6页

针对工业过程中的PID参数整定难问题,提出一种基于个性化惯性权重的粒子群算法,应用于对PID参数的优化整定中。该改进算法采用一种新型的惯性权重调整策略,以粒子群中个体粒子自身的进化经验为参考,利用Sigmoid函数对每个粒子的惯性权... 针对工业过程中的PID参数整定难问题,提出一种基于个性化惯性权重的粒子群算法,应用于对PID参数的优化整定中。该改进算法采用一种新型的惯性权重调整策略,以粒子群中个体粒子自身的进化经验为参考,利用Sigmoid函数对每个粒子的惯性权值分别进行自适应的调整,使得粒子能依照自身位置的优劣被赋予不同的进化分工,从而提升了算法对种群多样性的控制能力及算法的寻优能力。将该算法应用于PID控制器的参数优化,以实数编码的形式直接生成与PID参数组相对应的粒子群,并把控制系统的综合性能指标作为评价粒子群的适应度函数。最后以一个高阶AVR系统为例,进行了仿真,结果表明该策略能够取得较好的控制效果。 展开更多

关键词 粒子群优化 PID参数整定 个性化惯性权重 高阶AVR系统

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融合隶属度函数的自适应惯性权重模式的粒子群优化算法 被引量：10

13

作者 毛焕宇 王文东 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第1期277-283,共7页

粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的性能极大地依赖于其惯性权重参数的选择策略。当在一次迭代中更新粒子速度时,PSO忽略了粒子间的差异,在所有粒子上应用了相同的惯性权重。针对这一问题,提出一种自适应惯性权重的粒子群算... 粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的性能极大地依赖于其惯性权重参数的选择策略。当在一次迭代中更新粒子速度时,PSO忽略了粒子间的差异,在所有粒子上应用了相同的惯性权重。针对这一问题,提出一种自适应惯性权重的粒子群算法PSO-AIWA,有效合理地均衡PSO的全局搜索和局部搜索能力。根据当前粒子与全局最优粒子间的差异,算法可以通过基于粒子间距的隶属度函数动态调整粒子的惯性权重,使得每次迭代中,粒子可以根据当前状态在每个维度上的搜索空间内选择合适的惯性权重进行状态更新。在6种基准函数下进行了算法的性能测试,结果表明,与随机式惯性权重PSO算法与线性递减惯性权重PSO-LDIW算法相比,该算法可以获得更好的粒子分布和收敛性。 展开更多

关键词 粒子群优化 惯性权重 收敛性 自适应调整

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增加算子扰动项的粒子群优化算法研究 被引量：6

14

作者 刘文婧 王建国 吕达 《机械设计与制造》 北大核心 2017年第4期226-228,232,共4页

为了提高粒子群算法的稳定性,改善陷入局部最优的弊端,提出了一种增加算子扰动且对惯性权重进行正弦调整的粒子群优化算法。该方法首先利用差分方程对粒子的速度与位置变化过程进行深入分析,然后找到粒子群算法收敛的约束条件,进而获得... 为了提高粒子群算法的稳定性,改善陷入局部最优的弊端,提出了一种增加算子扰动且对惯性权重进行正弦调整的粒子群优化算法。该方法首先利用差分方程对粒子的速度与位置变化过程进行深入分析,然后找到粒子群算法收敛的约束条件,进而获得改进后的惯性权重。最后在粒子群算法的速度公式中引入算子扰动项,其对粒子施加扰动,能够有效的抑制算法陷入局部最优问题,使算法在迭代后期也拥有一定的搜索能力。利用4个典型测试函数对算法进行验证,实验结果表明改进的惯性权重及速度更新公式使得该算法具备了较快的收敛速度和较佳的全局收敛性能,与标准粒子群算法相比,改进后的粒子群算法收敛精度高、鲁棒性强。 展开更多

关键词 粒子群算法 算子扰动 惯性权重 正弦调整 差分方程

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基于局部搜索惯性权重的粒子群优化算法 被引量：3

15

作者 陈国强 李旻 张新刚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第3期857-858,908,共3页

粒子群优化算法的性能主要受其中参数的影响,尤其是惯性权重的影响,选择合理的ω能够平衡算法的全局和局部搜索能力。根据当前粒子的函数值调整学习因子,利用局部搜索的方法确定惯性权重,提高了算法的鲁棒性能。最后对一些标准测试函数... 粒子群优化算法的性能主要受其中参数的影响,尤其是惯性权重的影响,选择合理的ω能够平衡算法的全局和局部搜索能力。根据当前粒子的函数值调整学习因子,利用局部搜索的方法确定惯性权重,提高了算法的鲁棒性能。最后对一些标准测试函数进行验证,实验分析表明该算法具有优越性能。 展开更多

关键词 粒子群优化 局部搜索 参数调整 惯性权重

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具有动态步长和发现概率的布谷鸟搜索算法 被引量：7

16

作者 刘景森 刘晓珍 李煜 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期289-298,共10页

为了进一步改善算法搜索过程中存在的求解精度偏低、收敛速度缓慢等现象,提出具有动态步长和发现概率的布谷鸟搜索算法。该算法通过引入步长调整因子动态约束每一代种群的莱维移动步长,使算法的莱维飞行机制具有自适应性。在发现概率上... 为了进一步改善算法搜索过程中存在的求解精度偏低、收敛速度缓慢等现象,提出具有动态步长和发现概率的布谷鸟搜索算法。该算法通过引入步长调整因子动态约束每一代种群的莱维移动步长,使算法的莱维飞行机制具有自适应性。在发现概率上,使用具有均匀分布和F分布特性的随机惯性权重,改变发现概率的固定取值,加强种群的多样性,保持算法全局搜索、局部探索之间的平衡状态。通过实验证明,所提算法具有良好的可行性,其寻优结果、收敛速度均有提高。 展开更多

关键词 布谷鸟搜索算法 步长调整因子 莱维飞行 自适应 随机惯性权重

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一种基于均值的云自适应粒子群算法 被引量：11

17

作者 刘洪霞 周永权 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2011年第5期97-101,共5页

本文基于云理论把粒子群分为三个种群,用云方法修改粒子群算法中惯性权重,同时修改速度更新公式中"认知部分"和"社会部分",引入"均值"的概念,提出了一种基于均值的云自适应粒子群算法。该方法的最大优点... 本文基于云理论把粒子群分为三个种群,用云方法修改粒子群算法中惯性权重,同时修改速度更新公式中"认知部分"和"社会部分",引入"均值"的概念,提出了一种基于均值的云自适应粒子群算法。该方法的最大优点是克服了粒子群算法在迭代后期,当一些粒子的个体极值对应的适应度值与全局极值对应的适应度值相差明显时,不能收敛到最优解的缺点。数值实验结果表明,该算法经过较少的迭代次数,就能找到最优解,且平均运算时间减少,降低了算法的平均时间代价。 展开更多

关键词 粒子群优化 均值 云理论 自适应惯性权重调整

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多策略融合粒子群算法及其收敛性分析 被引量：2

18

作者 叶洪涛 皮倩瑛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第24期171-177,共7页

针对使用经典线性递减策略来确定惯性权重的粒子群优化算法在实际运算过程中与粒子寻优的非线性变化特点不匹配的问题,提出一种改进的粒子群算法。该算法采用多次随机初始化的策略初始种群位置,再对惯性权重引入随机因子,使其基于粒子... 针对使用经典线性递减策略来确定惯性权重的粒子群优化算法在实际运算过程中与粒子寻优的非线性变化特点不匹配的问题,提出一种改进的粒子群算法。该算法采用多次随机初始化的策略初始种群位置,再对惯性权重引入随机因子,使其基于粒子适应度大小来动态调节惯性权重,更好地引导粒子进行搜索,提高算法的收敛精度,并证明其能以概率1全局收敛。为了验证该算法的寻优性能,通过8个经典测试函数将标准粒子群算法、惯性权重递减的粒子群算法及提出的改进算法在不同维度下进行测试比较。结果表明,该算法的寻优精度更高。 展开更多

关键词 粒子群算法 初始化策略 动态调节 惯性权重

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权重自适应调整的混沌量子粒子群优化 被引量：5

19

作者 程伟 陈森发 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第9期46-48,共3页

针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数收敛速度慢、易陷入局优的问题,利用混沌算子的遍历性提出了基于惯性权重自适应调整的混沌量子粒子群优化算法。该算法在运行过程中根据粒子适应值的优劣情况,相应采取不同的惯性权重策略,以... 针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数收敛速度慢、易陷入局优的问题,利用混沌算子的遍历性提出了基于惯性权重自适应调整的混沌量子粒子群优化算法。该算法在运行过程中根据粒子适应值的优劣情况,相应采取不同的惯性权重策略,以调节粒子的全局搜索和局部搜索能力。对几个典型函数的测试结果表明,该算法在收敛速度和精度上有大幅度的提高,且有很强的避免陷入局优的能力,性能远远优于一般的粒子群算法和量子粒子群算法。 展开更多

关键词 群体智能 粒子群优化 量子粒子群优化 惯性权重自适应调整

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基于改进粒子群算法的PID控制参数优化 被引量：57

20

作者 张继荣 张天 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第4期1035-1040,共6页

针对粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)后期易陷入局部最优解这一缺陷,提出一种惯性权重余弦调整的粒子群优化算法(IWCPSO)。在迭代过程中对惯性权重引入余弦变化,改善迭代后期的不足,提高算法的精度。在matla... 针对粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)后期易陷入局部最优解这一缺陷,提出一种惯性权重余弦调整的粒子群优化算法(IWCPSO)。在迭代过程中对惯性权重引入余弦变化,改善迭代后期的不足,提高算法的精度。在matlab 2016仿真环境下,与Ziegler-Nichols(ZN)公式法和惯性权重正弦调整的粒子群优化算法(SIPSO)在PID控制参数优化方面的应用效果对比得出该算法是一种使得PID控制系统响应函数性能指标更好,整定结果更精确的算法。 展开更多

关键词 惯性权重 余弦调整 粒子群 优化算法 PID控制器参数整定

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