针对电动调节阀控制系统在实际生产过程中存在的非线性、多扰动等问题,提出一种基于改进蚁群算法优化单神经元PID(proportional integral derivative)的控制方法并将其应用于阀门开度控制中。该方法利用单神经元网络的自学习和自适应能...针对电动调节阀控制系统在实际生产过程中存在的非线性、多扰动等问题,提出一种基于改进蚁群算法优化单神经元PID(proportional integral derivative)的控制方法并将其应用于阀门开度控制中。该方法利用单神经元网络的自学习和自适应能力,实现PID控制参数的在线整定,并采用改进的蚁群优化算法优化单神经元PID中的学习速率和神经元比例系数,有效克服了单神经元PID中的学习速率和神经元比例系数因经验设定而无法达到预期控制效果的不足。仿真对比结果显示,相比于传统PID、单神经元PID以及基于蚁群优化算法优化单神经元PID 3种控制方法,本文提出的控制方法超调量分别减少了10.2%、6.1%和1.8%,同时调节时间也相应缩短了0.22、0.07、0.03 s,并且表现出更强的自适应和抗干扰能力,能够使阀门开度控制更加稳定可靠。展开更多
为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的服务质量(quality of service,QoS)组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,...为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的服务质量(quality of service,QoS)组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。展开更多
文摘针对电动调节阀控制系统在实际生产过程中存在的非线性、多扰动等问题,提出一种基于改进蚁群算法优化单神经元PID(proportional integral derivative)的控制方法并将其应用于阀门开度控制中。该方法利用单神经元网络的自学习和自适应能力,实现PID控制参数的在线整定,并采用改进的蚁群优化算法优化单神经元PID中的学习速率和神经元比例系数,有效克服了单神经元PID中的学习速率和神经元比例系数因经验设定而无法达到预期控制效果的不足。仿真对比结果显示,相比于传统PID、单神经元PID以及基于蚁群优化算法优化单神经元PID 3种控制方法,本文提出的控制方法超调量分别减少了10.2%、6.1%和1.8%,同时调节时间也相应缩短了0.22、0.07、0.03 s,并且表现出更强的自适应和抗干扰能力,能够使阀门开度控制更加稳定可靠。
文摘为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的服务质量(quality of service,QoS)组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。
