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搜索资源 - pid particle swarm optimization
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《MATLAB智能算法超级学习手册》随书光盘，《MATLAB智能算法超级学习手册》的内容主要包括马尔科夫链模型、层次分析法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、PID控制算法、神经网络算法等。智能算法对于很多初学者而言，有一定的困难，很难理解程序流程、数据的运算过程，因此给实际应用带来困难。本书将围绕智能算法展开综述，深入浅出地介绍和分析各类智能算法，用智能算法解决工程应用问题。-Content " MATLAB super intelligent algorithm to stu
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基于粒子群算法的pid控制，MATLAB仿真-Based on Particle Swarm Optimization pid control, MATLAB simulation
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本程序在matlab环境下，基于粒子群算法对pid控制器进行优化控制,从而完成性能更优-The program in matlab environment, based on particle swarm optimization algorithm pid controller to control, thus completing the better performance
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提高电源的动态响应 非线性和复杂的系统是一个转换器 电力电子的有趣的挑战。摘要介绍了 设计和实现数字PID控制器使用 混沌粒子群优化(复)提振 转换器,提出了自动调优转换器的方法 最优启动响应。当系统启动时,处理器 单元分析了开环启动响应转炉和 在一些迭代使用复准备最佳反应 算法。使用逻辑映射混沌映射序列 增加它的收敛速度和精度。模拟 和实现结果显示提出的效率 方法-Improving dynamic response of DC-DC
converters whi
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实现粒子群算法的PID控制功能，针对具体算例得出运行结果-Particle swarm optimization to achieve PID control functions, specific examples drawn operating results
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除了蚁群算法，可用于PID参数优化的智能算法还有很多，比如遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、人工鱼群算法，等等。-In addition to the ant colony algorithm, can be used to optimize the PID parameters, there are many intelligent algorithms, such as genetic algorithms, simulated annealing algorithm, particle
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利用粒子群算法对 PID 控制器的参数进行优化设计-Using particle swarm optimization algorithm to optimize the parameters of PID controller
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采用粒子群算法解决PID控制器的优化问题，是一种群体只能算法，效果不错-Particle swarm optimization algorithm
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基于粒子群对PID参数的调节，超调亮小，响应时间短-Based on Particle Swarm Optimization of PID parameters, the overshoot is small and the response time is short.
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应用粒子群算法的PID控制器优化设计.见main.m 程序。可以直接应用-Using the particle swarm algorithm of PID controller optimization design
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Tuning of PID Controller Using Particle Swarm
Optimization (PSO)
Tuning of PID Controller Using Particle Swarm
Optimization (PSO)
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基于mapso的鲁棒PID控制算法，针对控制系统的PID优化- Optimal PID Controller Based on Multi-Agent Particle Swarm Optimization Algorithm
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粒子群算法的PID控制器优化设计,主要用粒子群算法去解决控制器问题-Particle Swarm Optimization PID controller design, the main particle swarm algorithm to solve the problem of controller
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小型四旋翼的智能控制。使用基于粒子群的PID控制、基于遗传算法的PID控制，以及BP神经网络控制-小型四旋翼的智能控制。使用基于粒子群的PID控制、基于遗传算法的PID控制，以及BP神经网络控制。Simulation of Intelligent Control for Quadrotor， which based on particle swarm optimization PID control, genetic algorithhm PID control and BP neural ne
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粒子群算法整定PID控制器参数,文件可以运行出图-Particle swarm optimization tunes PID controller parameters
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本文件对PID参数kp,ki,kd进行寻优，以ITAE作为指标函数。
PSO 文件中有详细的参数设置和寻优过程
GA寻优与PSO寻优作为对比出现
figure1展示了随着迭代次数的变化，适应度函数的收敛情况
figure2展示了kp,ki,kd的迭代情况
ht 文件是用来画图的
问题解决思路.pdf 简要介绍了粒子群算法寻优的过程(In this document, the PID parameters KP, Ki, KD are optimized, and ITAE is us
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粒子群智能优化算法在自动控制PID控制上的应用(application of particle swarm optimization algorithm on automation)
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粒子群算法PID，利用粒子群算法优化PID参数，simulink，代码(Particle swarm optimization (PID), using particle swarm optimization (PSO) to optimize PID parameters, Simulink, code)
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通过粒子群算法实现pid参数的自整定。内容涵盖matlab程序和SIMUILINK仿真。已调试。(PID parameter tuning of particle swarm optimization)
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