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熵极大自适应变异粒子群优化算法及其应用

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粒子群优化(PSO)算法是一种基于群体智能的全局优化算法,而自适应变异的粒子群优化(AMPSO)算法是为了克服一般的粒子群优化算法的早熟收敛问题而提出的.采用基于熵极大的初始化方法,增强初始化粒子群的多样性,通过典型测试函数对其性能进行分析,说明了算法的有效性.将熵极大自适应变异粒子群优化算法应用于PID参数设计,通过与遗传(GA)算法、基本AMPSO算法设计的数值仿真结果进行比较,进一步说明了该算法的可行性、有效性和应用价值.

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来源
《2007中国控制与决策学术年会》|2007年|371-374|共4页
会议地点无锡
作者
高宪文; 张大勇;
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作者单位

中国自动化学会;

中国航空学会;

中国系统仿真学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动控制理论;算法理论;
关键词
PID控制; 自适应变异; 粒子群优化算法; 熵极大; 群体智能;

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