搜索资源列表
SocialEvolutionaryProgramming
- 社会演化算法是一种新型的进化算法。这是基于社会演化算法的PID控制器参数整定的程序。学习遗传算法和进化算法的都有借鉴作用- Social Evolutionary Programming (SEP) to solve this problem. SEP is developed from Genetic Algorithm (GA), inherits the advantage of GA and other algorithms, and has better convergence rat
PIDZHENGDING
- 关于PID控制的整定方法，采用遗传算法。-Tuning of PID control method, using genetic algorithms.
GeneticWavelet
- 提出了一种基于遗传算法和小波神经网络的 PI 参数整定方法。首先 ,利用具有自然进化的遗传算法对小波神经网络的初始权值进行优化训练 ,解决了控制器网络初始权系数对控制效果产生的影响 其次 ,利用小波神经网络对PID参数进行在线调节 最后将此算法运用到电机控制系统的 P I D参数寻优中。-A new-type controller based on genetic algorithm andwavelet neural net work was presented.The genetic alg
Genarate
- 遗传算法实现PID参数优化,genmain.m为主函数，其余为被调用函数。-Genetic algorithm to realize PID parameters optimization
11pid_gaf
- 很好的源码，遗传算法解决pid，值得一看-Good source of genetic algorithm to solve pid, worth a visit
yichanPID
- 结合经典PID理论和遗传算法，设计遗产算法PID系统，并进行仿真-Combination of theory and genetic algorithms classical PID, PID algorithm design legacy systems, and simulation
ga5
- 应用遗传算法优化控制器的pid参数，为matlab程序，chap5.m为适应度函数。-Genetic algorithm optimization controller pid parameters for the matlab program, chap5.m for the fitness function.
ga_pid_main
- 基于遗传算法的PID整定，不需给出调节器初始函数和复杂的规则-Based on genetic algorithm PID tuning, no regulator is given the initial function and complex rules
SGAPID
- 简单遗传算法实现PID 代码有完整注释 可以在MATLAB上运行-Simple genetic algorithm PID a complete code to run in MATLAB comments
1
- 基于遗传算法的PID算法参数研究 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变,为了防止繁
rw4r23er
- 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变,为了防止繁殖和交叉丢失重要的遗传信息 它对
34523-
- 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变,为了防止繁殖和交叉丢失重要的遗传信息 它对
YICHUAN
- 通过遗传算法对PID参数进行了优化，得到了良好控制效果-Using genetic algorithm to optimize the PID parameters to get a good control effect
yichuanhexiaobo
- 遗传算法和神经网络结合对PID控制,有很好的效果-yichuansuanfa he shenjingwangluo jiehe dui PIDkkongzhi
comparision_GA_pid_pid
- 遗传算法优化PID参数，利用遗传算法原来优化参数得到良好控制效果-GA algorithm optimization parameter
prims_matlab
- prims算法遗传算法 PID 控制，多变量解耦 PID 控制，几种先进的PID 控制，灰色 PID 控制，伺服系统 PID 控制，PID 实时控制，每种方法都通过 MATLAB 仿真程序进行了说明。本书各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己需要选择学习。本书适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员阅读，也可作为大专院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表、计算机应用等专业的教学参考-prims genetic algorithms desc
GA_INVERTED-PENDULUM-CONTROL-MATLAB
- 遗传算法对PID参数寻优实现倒立摆控制。-these programms fulfil the GA methods to find the global optima of the control parameters for a pid controller of an inverted pendulum.
Intelligent-controller
- PID控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐，整定时需要控制对象的精确数学模型，而且整定往往是针对某一种具体工况进行的，缺乏自学习和自适应能力。模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点，具有函数逼近功能，具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力。借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计，借助于BP算法对局部性参数进行优化，将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程，构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器-Intelligent controller ba
gaPID
- 采用遗传算法优化传统PID控制，选取了合适的优化函数，采用实数编码-Genetic algorithm to optimize the traditional PID control, select the appropriate optimization function using real-coded
ACO_NEW
- 蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。-Ant colony algorithm is a simulated evolutionary algorithm, preliminary studies show that the algorithm has many excellent properties f