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运用常规的PID控制算法很难达到人们所要求的控制效果。采用改进的BP神经网络算法进行改进具有以任意精度逼近非线性函数的能力，而且通过它的自身的学习，可以找到某一最优控制率下的PID控制器参数，使其具有更好的鲁棒性和自适应的能力。-Using conventional PID control algorithm is difficult to live up to the required control effect. The improved BP neural network algorit
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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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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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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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基于遗传算法的LQR控制器优化设计。
代表乘坐舒适性的车身垂向加速度等。-Optimal Design of LQR Controller Based on Genetic Algorithm.
On behalf of the comfort of the body vertical acceleration and so on.
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Abstract:
Voltage and reactive power control is a fundamental issue in all-electric shipboard power systems (SPS). However, coordination between generation and propulsion management to match reactive power is poor in current SPS designs. This paper
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