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针对传统控制方法存在的问题，提出一种基于罚函数粒子群优化算法的μ定结构控制器优化设计方法。以直流电机模型为控制对象，针对经典定结构控制结构-PID结构，应用罚函数粒子群算法设计满足μ指标的控制器，并通过实例将其与H∞-PID控制器进行比较。结果表明，μ-PID控制器的标称及鲁棒性能均优于H∞-PID控制器。
跟随变异粒子扰动变化的惯性权重PSO算法
变异粒子 惯性权重 粒子群算法
2015/11/2
针对困扰粒子群算法“早熟”和收敛慢的2大难题，提出了一种跟随变异粒子扰动变化的惯性权重策略，将粒子群体一致性变化趋势与粒子变异操作相关联，以此来增加粒子的多样性；根据粒子变异程度的大小对惯性权重作出相应调整，使粒子在提高全局寻优能力的同时，又很好地改善了收敛精度和收敛速度，避免因惯性权重单边非线性变化而导致粒子群全局寻优能力稳定性不佳的问题。仿真对比表明，改进的算法较好地避开了局部最优解的干扰问题...
基于智能粒子群(PSO)算法对戴高乐航母舰载机舰面布放调度问题的解决方法进行了研究。首先,分析了舰载机舰面布放调度的必备条件,包括设置舰面战位;测量计算舰载机由各个停机战位分别到2个准备战位的近似移动距离;分析了舰载机正常的出动流程;设计了不同数量舰载机的出动时间计算公式等。其次,将舰载机舰面布放调度问题转换为带有约束条件的多目标函数求最小解问题,并给出了数学模型。再次,分析PSO算法本身的特点、...