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将基于混合差分策略的改进差分进化优化算法应用在PID控制器在线优化中。MDE( 改进差分
进化算法)结合了差分策略DE / rand /1的多样性和DE /best/1的高收敛速度的优点, 算法的寻优性能远超过两
种策略单独作用时的性能。此方法充分利用了差分进化的进化寻优优势与PID控制器的简单方便, 让控制器
在系统运行过程中进行自我设计和优化。-Th is pape r presen ts a new m ethod a m odified d ifferential evo lution algor ithm s(MDE) fo r the the
on line optim ization of PID Contro ller, whereDE/rand /1 and DE /best/1 run currently. MDE comb ined ba th them er its
of the high convergence rate me rit of the DE /best/1 and the mu ltiplic ity of DE /rand/,l the algor ithm optim ization perform
ance for surpasses the tw o strateg ies aoplicd individually.
进化算法)结合了差分策略DE / rand /1的多样性和DE /best/1的高收敛速度的优点, 算法的寻优性能远超过两
种策略单独作用时的性能。此方法充分利用了差分进化的进化寻优优势与PID控制器的简单方便, 让控制器
在系统运行过程中进行自我设计和优化。-Th is pape r presen ts a new m ethod a m odified d ifferential evo lution algor ithm s(MDE) fo r the the
on line optim ization of PID Contro ller, whereDE/rand /1 and DE /best/1 run currently. MDE comb ined ba th them er its
of the high convergence rate me rit of the DE /best/1 and the mu ltiplic ity of DE /rand/,l the algor ithm optim ization perform
ance for surpasses the tw o strateg ies aoplicd individually.
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改进差分进化算法及其应用_王艳宜.pdf