基于鱼群算法和Hopfield网络的PID参数寻优

• 作者: 汪蓓蕾
• 来源期刊: 南京信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: PID参数寻优 人工鱼群算法 Hopfield神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 页码范围: 179-182
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2476字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7070.2009.02.018

摘要

提出1种融合了人工鱼群算法与Hopfield神经网络的PID参数优化算法.该算法前期利用鱼群算法快速随机的群体性全局搜索能力生成问题较优的可行解域,后期利用Hopfield神经网络硬件易实现简单快速的优点得到最优解,有效弥补了Hopfield网络对初始值过于依赖容易陷入局部极值的缺陷.将该算法用于某发动机PID控制中的参数寻优,结果表明新混合算法的整定效果好于Hopfield神经网络,且该算法简单易实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪蓓蕾	南京信息工程大学信息与控制学院	1	3	1.0	1.0