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改进遗传算法在PID优化中的应用
被引量：
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作者
秦福高
毛莺池
石玉
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第17期149-151,共3页
现有的比例积分微分（PID）优化设计算法难以兼顾系统对快速性、稳定性和鲁棒性的要求。为此,提出一种改进的Pareto遗传算法。该算法采用新的拥挤距离计算算法,改进非支配性的比较算法,引入双重精英机制,提高进化效率和解的质量,并且解...
现有的比例积分微分（PID）优化设计算法难以兼顾系统对快速性、稳定性和鲁棒性的要求。为此,提出一种改进的Pareto遗传算法。该算法采用新的拥挤距离计算算法,改进非支配性的比较算法,引入双重精英机制,提高进化效率和解的质量,并且解的多样性好。将该算法应用于PID多目标优化设计,仿真结果表明,决策者可根据当前工作需求在所得的Pareto解集中选择最优的满意解。
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关键词
最优解
遗传算法
双重精英机制
比例积分微分控制器
多目标优化
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题名
改进遗传算法在PID优化中的应用
被引量：
4
1
作者
秦福高
毛莺池
石玉
机构
常州工学院计算机信息工程学院
河海大学计算机及信息工程学院
南京航空航天大学自动化学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第17期149-151,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目（60501022）
文摘
现有的比例积分微分（PID）优化设计算法难以兼顾系统对快速性、稳定性和鲁棒性的要求。为此,提出一种改进的Pareto遗传算法。该算法采用新的拥挤距离计算算法,改进非支配性的比较算法,引入双重精英机制,提高进化效率和解的质量,并且解的多样性好。将该算法应用于PID多目标优化设计,仿真结果表明,决策者可根据当前工作需求在所得的Pareto解集中选择最优的满意解。
关键词
最优解
遗传算法
双重精英机制
比例积分微分控制器
多目标优化
Keywords
optimal solution
genetic algorithm
double elitism mechanism
Proportion Integration Differentiation（PID） controller
multi-objective optimization
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进遗传算法在PID优化中的应用
秦福高
毛莺池
石玉
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
4
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