改进生物地理学优化算法及其在PID控制器参数中的优化

• 作者: 刘继超 李全善 王齐 陈娟
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工驯养 生物地理学 优化算法 参数优化
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 519-525
• 页数: 7页
• 分类号: TP273.24
• 字数: 4840字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2017.41.04.018

摘要

为了解决生物地理学优化(Biogeography-based optimization,BBO)算法在收敛过程容易陷入早熟的问题,提出了一种改进的生物地理学优化(Improved biogeography-based optimization,I-BBO)算法.该算法是在生物地理学的基础上,引入了人工驯养的概念,把人工驯化与生物地理学算法相结合,解决了BBO算法在后期存在搜索动力不足的问题.仿真实验表明:I-BBO算法提高了物种的多样性,增强了算法的搜索能力,加快了寻优速度.将该文提出的I-BBO算法应用到比例积分微分(Proportion integration differentiation,PID)控制器的参数整定中,通过两个例子的仿真,结果表明,I-BBO算法在优化PID控制器参数上比原有的BBO算法更加迅速.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈娟	北京化工大学信息科学与技术学院	60	316	11.0	15.0
2	李全善		6	12	3.0	3.0
3	王齐	北京化工大学信息科学与技术学院	3	4	1.0	2.0