具有杂交、变异因子的自适应蚁群算法最优PID参数  

Optimized PID Parameter Self-adapted Ant Colony Algorithm with Hybridizing and Aberrance Gene

作　　者：彭沛夫[1] 林亚平[1] 张桂芳[1] 彭理莉[2] 

机构地区：[1]湖南大学软件学院 [2]中南大学信息学院,长沙410012

出　　处：《计算机工程与应用》2006年第6期88-91,共4页Computer Engineering and Applications

摘　　要：以蚁群系统为基础,提出了一种具有杂交、变异因子的自适应蚁群算法优化PID控制参数的方法,该方法克服了一般蚁群算法收敛速度比较慢,容易出现停滞以及全局搜索能力较低的缺点,能够令人满意地实现PID控制参数的优化。仿真实验结果与Z-N法、遗传算法优化的结果进行比较,系统单位阶跃响应的超调量σ和调整时间ts大幅度减少,动态和稳态性能进一步改善,证明该算法具有更新的模拟进化优化方法的有效性。This paper presents a method of optimized PID parameter self-adapted ant colony algorithm with hybridizing and aberrance gene,based on ant colony algorithm.This method overcomes ordinary ant colony algorithm＇s defects of slow convergence speed,easy to get stagnate,and low ability of full search,and can realize the optimization of PID control parameter perfectly.The results of simulation experiments which compare to the result of Z-N optimization and evolution of genetic algorithm optimization, the dynamic access of system stepping reaction unit σ and adjusting time ts decreasing greatly and also,dynamic and steady capacity are greatly improved.So this algorithm is proved to be a practical newer simulate optimized method.

关 键 词：杂交、变异因子 蚁群算法 信息素 PID控制 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程]