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基于遗传算法（GA）设计了pid控制器，仿真结果良好。-based on genetic algorithm (GA) pid controller design, simulation good results.
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对4个参数优化的基本遗传算法程序，适用于PID控制器-four parameters of the basic genetic optimization algorithm procedures applicable to the PID controller
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改进的遗传算法程序用于优化PID控制器中的两个参数-improved genetic algorithm optimization procedures for the PID controller two parameters
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采用遗传算法直接优化数字PID控制器参数,并控制一个带时延的系统,仿真结果表明遗传算法收
敛较快,得到的PID控制器控制效果明显优于传统的PID控制。
-Optimize the use of genetic algorithms directly figure PID controller parameters and control a system with time delay, simulation results show that the rapid convergence
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利用遗传算法优化pid控制器三个参数的matlab程序-The use of genetic algorithm to optimize the three parameters of pid controller matlab program
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< 控制系统计算机辅助设计--MATLAB语言与应用>>系统地介绍了国际控制界最流行的控制系统计算机辅助设计语言MATLAB，侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、数学问题的MATLAB求解、线性系统计算机辅助分析、控制系统与其他复杂系统的Simulink建模，控制系统的计算机辅助设计方法，包括串联控制器、状态反馈控制器、多变量系统频域设计、PID控制器设计、最优控制器设计、LQG/LTR控制器设计、H2=H1 最优控制、分数阶控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制、遗传
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Position Control of DC Motor Using Genetic Algorith Based PID Controller using Genetic algorithm
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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
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a design methodology is introduced that
blends the classical PID and the fuzzy controllers in an
intelligent way and thus a new intelligent hybrid
controller has been achieved. Basically, in this design
methodology, the classical PID and fuzz
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人工神经网络(Artificial Neural Network)是从生理角度对智能的模拟，具有极
高的学习能力和自适应能力，能够以任意精度逼近任意函数，完成对系统的仿真；
而遗传算法是对自然界生物进化过程的模拟，具有极强的全局寻优能力，这两种
算法都是当下研究较多的智能方法。将这两种方法与常规的 PID 控制相结合，
构成智能 PID 控制器，使其具有参数自整定、自适应的能力，以适应复杂环境
下的控制要求，这一思路对提高控制效果具有很好的现实意义。
-Artificia
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遗传算法是1962年由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法[1-3]，
在自动控制领域中得到了越来越广泛的应用。该文引入了“稳定区域算法”求取闭环系统稳定的PID控制器参数区间，并以此算法的计算结果限定进
化算法的参数寻优区间，通过仿真试验取得了令人满意的控制效果。-Genetic Algorithms is proposed by the University of Michigan’s Professor
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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.
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PID controller design using Genetic algorithm
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PID controller design using Genetic algorithm
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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
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一篇基于遗传编码算法的PID控制器的设计，讲的很详细，适合新手学习-A PID controller design based on genetic coding algorithm, speak in great detail, suitable for beginners to learn
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本程序在matlab环境下，基于量子遗传算法对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 quantum genetic algorithm to optimize control of pid controller, thus completing the better performance
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应用于基因算法来调整最佳的PID控制器,程序结果含系统响应与收敛-Genetic algorithm is applied to adjust the optimal PID controller, the program results including system response and convergence
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matlab code for 2 area system with pid controller and thisnwill compares genetic algorith and pso algorithm
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蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。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 algori
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