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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应
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使用基本粒子群算法整定的PID控制，供学习者参考。-The use of elementary particle swarm optimization algorithm-tuning PID control for the learner information.
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究。
PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。
同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练
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用遗传算法或粒子群算法优化一个自动控制结构，运行结果和仿真结构都比较满意。-Using genetic algorithms or particle swarm optimization to optimize an automatic control structure, are more satisfied with the results and simulation structure.
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已知控制对象和目标函数，用粒子群算法对系统进行辨识的matlab程序。-Known control object and the objective function, particle swarm optimization (pso) algorithm for system identification of matlab program.
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设计了改进后的粒子群算法PSO在自抗扰控制器参数整定中的程序，并在主气温控制系统中得到验证，结果良好。-Design an improved particle swarm optimization PSO in ADRC parameter tuning the program, and in the main climate control system has been validated with good results.
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针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题进行了研究,依据模糊控制规则,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模糊路径规划算法.首先建立水下水平面内路径规划的模糊规则,并应用A/B模型进行静态和动态障碍物的避障.同时考虑到模糊边界的选择具有很大的随意性,所生成的路径并非最优,利用PSO算法进行模糊集合的优化,使得最终生成的路径最优.应用设计的粒子群优化模糊(PSO-fuzzy)算法针对动静态障碍物进行了避障路径规划,仿真结果验证了所设计的方法的有效性.-The study was conducte
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燃料电池(fuel cell power train)能量管理策略，采用模糊控制、粒子群优化-The fuel cell (fuel cell power train) energy management strategy, fuzzy control, particle swarm optimization
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粒子群优化算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．
PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。-The basic idea of Particle Swarm Optimization (PSO) is to find the optimal solution by cooperating and sharing information among individuals.
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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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