基于CARLA-PSO组合模型的智能控制器参数学习优化

• 作者: 张明儒 王志良 谷学静 郭宇承
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 连续动作学习强化自动机 粒子群优化算法 智能PID控制器 结晶器液位
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 677-680
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.09.0927

摘要

对连续动作强化学习自动机(CARLA)进行了改进,应用改进后的CARLA结合粒子群优化算法(PSO)优化PID参数.以CARLA为基础,建立了CARLA和PSO的组合优化学习模型CARLA-PSO,该模型包含CARLA学习环路和PSO学习环路两个部分,通过优化策略选择器进行学习环路的选择,通过与环境进行相互作用,获得最优控制.对连铸结晶器液位控制进行了仿真实验,实验结果表明,CARLA-PSO在进行PID参数优化时寻优效率高,全局搜索能力强,能够达到理想的控制效果,具有较好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志良	北京科技大学计算机与通信工程学院	256	3435	32.0	46.0
2	谷学静	华北理工大学电气工程学院	11	14	3.0	3.0
3	张明儒	华北理工大学电气工程学院	2	0	0.0	0.0
4	郭宇承	华北理工大学轻工学院	3	3	1.0	1.0