基于改进粒子群算法的PID控制器参数自整定

• 作者: 徐福缘 胡伟
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 粒子群算法 遗传算法 PID参数优化 混沌
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 1791-1794
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.05.050

摘要

针对标准粒子群算法寻优精度不高、易出现早熟收敛等缺陷,提出一种自适应混沌移民变异粒子群算法IPSO.该算法通过引入基因距离来反映粒子间合作与竞争的隐性知识,使粒子种群的多样性得到量化,采取自适应混沌移民变异策略对陷入聚集区域的粒子进行处理,使之获得继续搜索的能力,从而防止算法过早陷入局部最优.仿真结果表明,IPSO算法在PID控制器参数寻优问题上具有遗传算法和标准粒子群算法无法比拟的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐福缘	上海理工大学管理学院	304	3963	32.0	48.0
2	胡伟	上海理工大学管理学院	16	159	6.0	12.0