基于自适应蚁群遗传混合算法的PID参数优化

被引：26

作者：

王晓瑜 ^{[1
,2
]}

原思聪 ^{[1
]}

李曼 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安建筑科技大学机电工程学院

[2] 西安外事学院工学院

来源：

计算机应用研究 | 2015年 / 32卷 / 05期

关键词：

PID控制器; 交叉因子; 蚁群遗传混合算法; 自适应; 信息素;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

针对遗传算法易重复迭代、蚁群算法易陷入停滞的缺点,提出基于自适应蚁群遗传混合算法的PID参数优化。先用遗传算法获得PID参数的初值,再用改进后的蚁群算法自适应调整路径选择概率和信息素更新规则,最终搜索出PID参数的最优值。仿真结果表明,对于给定的被控对象,相比于GA和ACS算法,该算法搜索出的Kkp、Kki、Kkd最优,系统响应时间短,动态性和稳定性佳,说明该方法整定出的PID参数值具有最优性。对于其他的控制对象和过程也具有参考价值。

引用

页码：1376 / 1378+1382 +1382

页数：4

共 9 条

[1]

蚁群算法在PID控制器参数优化中的应用研究 [J].