检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:彭沛夫[1] 胡斌[2] 张桂芳[2] 彭理莉[2]
机构地区:[1]湖南师范大学物理与信息科学学院,中国长沙410081 [2]中南大学信息工程学院,中国长沙410012
出 处:《湖南师范大学自然科学学报》2006年第1期41-46,共6页Journal of Natural Science of Hunan Normal University
基 金:湖南省自然科学基金资助项目(03JJy3089)
摘 要:蚁群算法是一种启发式算法,在解决组合优化类问题方面具有突出的适用特征,但由于蚁群算法按一种固定不变的模式更新信息量,确定每次路径的选择概率,故存在早熟停滞现象,且收敛速度较慢.为了克服这些缺陷,提出了一种基于分布均匀度的自适应蚁群算法优化PID控制的方法,该方法克服了蚁群算法的不足,较好地实现了PID控制参数Kp、Ti、Td的优化,系统单位阶跃响应超调量σ和调整时间ts获得改善,并具有广泛的应用前景.Ant colony algorithm is a way of heuristic, which has the fit character for solving complicated combinatorial optimization problems. However, it has some shortcomings such as low convergent speed and easier occurring of stagnation behavior, because it ascertains the selective probability of every trail based on the change information with a stable mode. We present a way of PID control of the ant colony algorithm based on equilibrium of distributing, which overcomes the shortcomings of the ant colony algorithm, finishes optimizing the PID control parameters Kp, Td, Ti and improves the overshoot of step response to the system a and the adjusted time t3. The algorithm has a wide foreground in application.
分 类 号:TP273.1[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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