【摘 要】
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针对标准粒子群算法优化多变量系统的解耦控制时存在陷入非全局最优值的问题,设计出一种基于自适应变异的粒子群算法优化多变量系统解耦控制器的方法。该方法以标准粒子群算
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针对标准粒子群算法优化多变量系统的解耦控制时存在陷入非全局最优值的问题,设计出一种基于自适应变异的粒子群算法优化多变量系统解耦控制器的方法。该方法以标准粒子群算法为基础,在种群进化过程中引入变异操作,对不同进化程度的粒子以不同的概率进行更新,其中没有达到个体最优的粒子以随机的大概率进行位置与速度的初始化,对已经早熟的粒子以一定的小概率更新进化路径,以此来提高种群搜索全局最小值的能力。种群寻到最优值的状态就是控制器效果最好的状态,利用新的网络模型即可解决上述问题。经过对比仿真,验证了该方法的可行性。
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