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题名基于混合粒子群算法的PID参数寻优
被引量：9
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作者
曹志松
朴英
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机构
北京清华大学航天航空学院
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出处
《微计算机信息》
北大核心
2007年第31期1-2,30,共3页
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文摘
提出一种将单纯形法SM与粒子群算法PSO结合的混合粒子群算法HPSO。通过对3种常用测试函数进行优化和比较,结果表明HPSO比PSO和SM都更容易找到全局最优解。然后用HPSO优化算法对某涡扇发动机PID控制中的参数进行优化并将结果与混合遗传算法HGA的结果进行比较,结果表明HPSO在找寻最优解效率上好于HGA。且算法实现简单,具有很高的可靠性,是一种PID控制参数寻优的有效方法。
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关键词
粒子群优化算法
单纯形算法
航空发动机
PID控制
遗传算法
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Keywords
particle swarm opfimization（PSO）,simplex aigorithm（SM）, aeroengine,PID control, genetic aigorithm（GA）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名线性规划的约束条件“滚雪球”算法
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作者
唐建国
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机构
湖南科技学院数学与计算科学系
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出处
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2006年第4期135-143,共9页
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基金
湖南省自然科学基金(03JJY3014)资助
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文摘
为使线性规划的每个约束条件部分或全部地拥有原整个约束条件所包含的信息,将线性规划的约束条件“滚雪球”后得到与原约束条件等价的新约束条件,对新约束条件所构成的线性规划采用目标函数最速递减算法.有一定规模的随机数值算例显示了该算法只需进行m(约束条件数)次迭代即可求得最优解.
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关键词
线性规划
单纯形方法
对偶单纯形方法
目标函数最速递减算法
约束条件“滚雪球”算法
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Keywords
linear programing
simplex aigorithm
dual simplex aigorithm
fast decreasing algorithm of objective function
algorithm of restrained conditions ＂roiling snowball＂
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分类号
O221.1
[理学—运筹学与控制论]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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