学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

改进型蜂群算法及其对PID参数优化的研究

作　者: 周淮香
导　师: 孔峰
学　校: 广西工学院
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 蜂群算法 免疫算法 PID控制 参数优化 MATLAB仿真
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 236次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


蜂群算法(本文中也称之为标准蜂群算法)作为一种启发式群智能全局优化算法,其基本思想来源于对蜜蜂采蜜行为的模拟。经过大量的科学研究和工程实践,人们发现蜂群算法不仅可以用于简单、非线性函数的求解,也可以用于组合问题的优化。尽管蜂群算法具有原理简单,容易实现等优点,但其易陷入局部最小值及收敛速度慢的缺点是不可忽视的。为了更好的拓展算法的应用领域,使其应用具有实际意义,故针对算法本身存在的这些问题进行研究和改进。首先,本文对蜂群算法进行了系统分析,并与遗传算法和粒子群算法在优化PID参数方面进行了比较。其次,根据蜂群算法的改进原则,初步分析了目前已出现的改进型蜂群算法,如基于Boltzmann选择策略的人工蜂群算法、具有禁忌策略的蜂群算法、自适应搜索空间的混沌蜂群算法以及基于遗传交叉因子的改进蜂群优化算法等。在前人的基础上,本文提出了新的改进型蜂群算法—免疫蜂群算法(Artificial Immune Bee Colony Optimization,简称AIBCO),该算法引入了免疫算法中的抗体繁殖策略和抗体浓度调节机制,在进化的过程中动态的调整种群的多样性和算法的收敛速度,避免算法陷入局部最小值。并通过对四个标准测试函数的优化来验证免疫蜂群算法的性能,以及改进后是否能克服原蜂群算法所存在的缺点。最后,文章具体叙述了免疫蜂群算法应用于PID参数优化整定中的步骤,通过MATLAB的仿真实验结果证明该优化算法在PID参数优化方面的可行性及有效性。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章 绪论  8-17
  1.1 研究背景及意义  8-9
  1.2 智能优化算法  9-14
    1.2.1 进化算法  9-12
    1.2.2 群智能算法  12-14
  1.3 蜂群算法国内外研究现状  14-15
  1.4 本文研究意义和主要研究内容  15-16
  1.5 章节安排  16-17
第二章 标准蜂群算法  17-25
  2.1 蜜蜂采蜜的生物学机理  17-19
  2.2 蜂群算法的实现  19-20
  2.3 蜂群算法和其他进化算法的比较  20-23
    2.3.1 实验对象的选取和参数的设定  20-21
    2.3.2 系统性能比较  21-22
    2.3.3 MATLAB 仿真图  22-23
    2.3.4 结论  23
  2.4 蜂群算法改进的一般原则  23
  2.5 蜂群算法有待改进的问题  23-25
第三章 免疫算法  25-32
  3.1 引言  25-26
  3.2 免疫算法（Immune algorithm）  26-28
  3.3 免疫算法（IA）的框架图  28-29
  3.4 免疫算法（IA）的应用领域  29-30
  3.5 免疫算法（IA）与其他算法的比较  30-32
第四章 改进型蜂群算法  32-49
  4.1 基于Boltzmann 选择策略的人工蜂群算法  32
  4.2 具有禁忌策略的蜂群算法  32-34
  4.3 基于遗传交叉因子的改进蜂群优化算法  34-35
  4.4 自适应搜索空间的混沌蜂群算法  35
  4.5 基于免疫机制改进的蜂群算法  35-49
    4.5.1 免疫蜂群算法（AIBCO）的步骤  36-38
    4.5.2 免疫蜂群算法（AIBCO）的框架图  38-39
    4.5.3 免疫蜂群算法（AIBCO）的性能分析  39-49
第五章 改进型蜂群算法对PID 参数的优化  49-57
  5.1 PID 控制  49-52
    5.1.1 PID 控制的种类  49-50
    5.1.2 PID 控制的基本原理  50-51
    5.1.3 控制系统的性能评价指标  51-52
  5.2 免疫蜂群算法对PID 参数的优化  52-54
    5.2.1 适应度函数设计  52-53
    5.2.2 描述免疫蜂群算法优化问题PID 增益参数  53
    5.2.3 免疫蜂群算法优化PID 参数的步骤  53-54
  5.3 MATLAB 仿真  54-57
第六章 总结和展望  57-59
  6.1 全文总结  57-58
  6.2 对未来的展望  58-59
参考文献  59-62
发表论文和参加科研情况说明  62-63
致谢  63

相似论文

  1. 船用舵机电液伺服单元单神经元PID控制,U666.152
  2. 涵道式无人飞行器系统的建模与控制策略研究,V249.122
  3. 半导体激光器温度控制系统的研究,TP273
  4. 压电驱动微工作台的控制与校正技术研究,TP273
  5. 基于模糊整定PID的海浪运动模拟试验台控制系统设计,TP273.4
  6. 莴笋渗透脱水传质动力学及渗后热风干燥特性研究,TS255.52
  7. 基于免疫机制蚁群算法的电力系统无功优化研究,TP18
  8. 多层共挤流涎成形过程温度控制技术研究,TQ320.721
  9. 基于重型机床大型零件铣削加工性能及参数优化的研究,TG54
  10. 基于控制方法的粒子群算法改进及应用研究,TP301.6
  11. 电渣炉过程控制系统的设计及优化控制,TP273
  12. 工业锅炉水位控制系统的研究,TP273
  13. 移动机器视觉定位导航和自主避障系统的研究,TP242
  14. 最优分数阶PID控制器的设计与研究,TP13
  15. 汽车起动机性能高精度高稳定测试方法研究及应用,U467
  16. 遗传算法的若干改进及其在支持向量机中的应用研究,TP18
  17. 基于CAN总线的比例流量阀控制器的电路设计及仿真,TP273.5
  18. 基于电液比例阀控缸位置系统的控制策略及性能研究,TH137.52
  19. 基于直线电机的机器视觉高速定位系统,TM33
  20. 无线传感器网络节点三维定位算法研究,TN929.5
  21. 车载“动中通”卫星通信地球站伺服控制系统的研究与设计,TN927.21

中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
© 2012 www.xueweilunwen.com