基于含神经元网络的智能控制系统和填充函数法的混合优化算法  

Hybrid Optimization Algorithm Based on Intelligent Control system with Neural Network and Filled Function Method

作　　者：陈学杰[1] 吕柏权[1] 武冬冬[1] 

机构地区：[1]上海大学机电与自动化学院,上海200072

出　　处：《工业控制计算机》2014年第7期45-47,共3页Industrial Control Computer

摘　　要：针对反馈控制系统优化算法和填充函数法的早熟收敛问题,提出了一种基于含神经元网络的智能控制系统和填充函数法的混合优化算法(MPIDNN-FF)。该算法结合了神经元网络、智能控制系统优化算法和填充函数法。该算法在搜索过程中不但可以在线实时地修正PID等参数,而且不容易陷入局部最优点,从而得到的全局最优值更加精确。Concerning the premature convergence problem in many optimization algorithms,a hybrid optimization algorithm based on intelligent control system with neural network and the filled function method is proposed in this paper.The algorithm combines neural network,intelligent control system optimization algorithm and the filled function method.It can modify PID parameters online,and the process is not easy to fall into local optimum,can get the more precise global optimal value.

关 键 词：填充函数法 早熟收敛 神经元网络 全局最优值 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP273.5[自动化与计算机技术—控制科学与工程]