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基于指导变异蚁群算法的PID控制器优化
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摘要
蚁群算法是意大利学者Dorigo于1991年提出的一种模拟进化算法,蚁群算法提出后却在组合优化中获得广泛的应用,如调度、二次分配和网络路由等,本文将蚁群算法进行改进并应用于PID控制器优化,得到了良好效果。
作者
秦映波
机构地区
广东省华南理工大学广州学院计算机工程学院
出处
《计算机光盘软件与应用》
2012年第10期210-211,共2页
Computer CD Software and Application
关键词
蚁群算法
指导变异
PID
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
引文网络
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矫习恩,戚淑芬.
利用改进的遗传算法实现PID参数寻优[J]
.青岛科技大学学报(自然科学版),2005,26(3):249-252.
被引量:1
二级参考文献
5
1
陶永华 尹怡欣 葛芦生.新型PID控制及其应用[M].北京:机械工业出版社,2000..
2
胡寿松.自动控制原理[M].北京:国防工业出版社,1994..
3
Goldberg D E. Genetic algorithms in search, optimization and machine learning[M]. New York: Addtion-wesley Publishing Company, 1989.
4
陈国良.遗传算法及应用[M].北京:人民邮电出版社,1996..
5
杨智民,王旭,庄显义.
遗传算法在自动控制领域中的应用综述[J]
.信息与控制,2000,29(4):329-339.
被引量:62
1
胡振宇,吴晓玲.
浅谈指导变异蚁群算法[J]
.电脑知识与技术,2012,8(6X):4407-4409.
2
吴冬晖,马良.
最大团问题的改进遗传算法求解[J]
.计算机应用,2008,28(12):3072-3073.
被引量:4
3
李克文,房士义.
基于改进遗传算法有时延约束的选播QoS路由算法[J]
.计算机工程与设计,2008,29(15):3874-3877.
4
向伟铭,向峥嵘,陈庆伟.
基于遗传算法的切换控制器设计与优化[J]
.动力学与控制学报,2007,5(1):58-61.
5
童成意.
基于免疫网络的粒子群算法及其性能分析[J]
.数字技术与应用,2013,31(9):110-113.
被引量:1
6
童成意.
基于免疫网络粒子群的混沌系统自抗扰优化控制策略[J]
.中国科技纵横,2013(20):39-41.
7
闭应洲,陆建波,丁立新,元昌安.
基于有导向变异算子的GM-EA算法[J]
.计算机应用研究,2010,27(4):1249-1251.
被引量:5
8
黄二虎,苏杰.
基于粒子群算法的自适应控制系统的应用研究[J]
.电力科学与工程,2012,28(5):33-36.
被引量:1
9
翟梅梅.
基于蚁群算法的改进遗传算法[J]
.安徽理工大学学报(自然科学版),2009,29(3):58-63.
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Charlie Osborne.
东芝发布迄今最小的嵌入式NAND闪存[J]
.投资与合作,2014,0(11):90-90.
计算机光盘软件与应用
2012年 第10期
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