基于增量式PID的改进粒子群算法

• 作者: 江辉 罗伟原 黄纯
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 粒子群 全局最优 增量式PID 随机因子
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 35-39
• 页数: 5页
• 分类号: TP302.7
• 语种: 中文

摘要

基于粒子群优化(PSO)算法的简单模型和增量式PID控制原理,引入PID增量算子和4个新随机因子,对标准粒子群优化(SPSO)算法进行了扩展.扩展粒子群算法(EPSO)提升了粒子自身认知能力和社会认知能力,增加了粒子共享的信息量,粒子在运动过程中更加智能化.4个新随机因子的引入,提高了种群的多样性,一定程度上克服了PSO容易陷入局部最优的缺陷,提高了PSO算法全局搜索能力.对6个常用目标函数进行优化仿真,结果表明EPSO算法较SPSO算法收敛速度显著加快,且不易陷入局部极值点.SPSO算法是EPSO算法的一种特殊情形;EPSO算法作为SPSO的扩展,可应用于所有SPSO求解的优化问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄纯	湖南大学电气与信息工程学院	141	2658	28.0	46.0
2	罗伟原	湖南大学电气与信息工程学院	2	12	2.0	2.0
3	江辉	深圳大学电子科学与技术学院	20	170	7.0	12.0