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pso_pid
- 这是个利用粒子群算法(PSO)优化PID控制器参数的matlab程序，其中选取的性能指标为ITAE。-this is the use of particle swarm algorithm (PSO) PID controller optimized parameters of Matlab procedures, these performance indicators selected for ITAE.
swarm
- 粒子群算法详细的程序，埃及人wael korani写的采用粒子群算法（pso）代码调用simulink模型优化pid参数，与大家共享-PID and State Feedback Control of DC Motors
AchievePIDparametreBaseOnPSO
- 利用粒子群优化算法来求解PID参数的一个好例子-get PID parameters based on PSO
PSO
- 基于粒子群算法的PID控制算法MATLAB源程序-PID control algorithm based on particle swarm optimization algorithm
PSO_PID
- 免疫粒子群算法用于PID整定。采用线性惯性系数，自适应交叉变异方法-AI-pso for PID tune.Using a linear inertial coefficient, adaptive crossover and mutation methods
PSO
- 粒子群算法 代码全 PSO PID优化 优化效果好-PID PSO
pso--PID
- 基于粒子群算法的PID控制器优化设计，紧供新手学习-PID controller based on particle swarm optimization design
PSO
- 基于粒子群算法的pid控制，MATLAB仿真-Based on Particle Swarm Optimization pid control, MATLAB simulation
PSO
- 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
HPSO_PID_control
- 粒子群算法求解PID控制，希望对大家有所帮助-PSO optimization PID control, we hope to help
qpso-pid-pso-matlab-src
- pso-pid量子粒子群算法qpso的matlab代码以及pid控制器在matlab中的仿真程序-Pso- pid quantum particle swarm optimization (qpso matlab code and pid controller in matlab simulation program
pso
- 资料包括PSO，PSO-PID,PSO-AM,PSO-BP,FOA.通过粒子群能够很好的解决优化问题，对于学习PSO的初学者有很大的帮助，另外提供一个果蝇算法，望比对学习。-Data including PSO and PSO- PID, PSO- AM, PSO and BP, FOA.
PSO&GA
- 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)
tunning PID by PSO
- 粒子群优化算法在实际中的仿真应用的额 的的额额额额额(The amount of simulation application of the particle swarm optimization algorithm in practice)
PSO-PID参数
- 利用标准粒子群算法优化PID参数，用以控制直流电机模型(The standard particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to optimize the PID parameters to control the DC motor model)
AIPSO
- 免疫粒子群混合优化算法整定PID，该方法将免疫算法中的基于浓度的抗体繁殖策略 与粒子群优化算法相结合。对浓度低的粒子进行促进，对浓度高的粒子进行抑制，因而保持了粒子的多样性，克服了PSO 算法易于陷入局部最优点的缺点，寻优速度快。(PID paramaters optimization by AIPSO)
PSO
- 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)
PSO的PID控制器
- 针对一般的粒子群优化(PSO)学习算法中存在的容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺点,对改进型PSO算法进行研究。由于惯性权重系数ω对算法是否会陷入局部最优起到关键的作用,因此,通过改变惯性权重ω的选择,对惯性权重系数采取线性减小的方法,引入改进型的PSO算法。采用改进的PSO算法对PID控制器进行参数优化并把得到的最优参数应用于控制系统中进行仿真。仿真实验结果表明:改进型PSO算法不会陷入局部最优,能得到全局最优的PID控制器的参数,并使得控制系统的性能指标达到最优,控制系统具有较好的鲁棒性。(
粒子群算法优化pid源码 matlab仿真
- 粒子群算法（PSO）整定pid控制参数，比传统Z-N整定方法要好，内附matlab程序与simulink模型(Particle swarm optimization (PSO) is better than traditional Z-N tuning method in tuning PID control parameters. It includes matlab program and Simulink model.)