作者：张凯; 宋锦春; 李松; 时佳粒子群优化分类学习结构设计pid液压矫直机
摘要：在处理工程控制及设计中含有多参数,多约束的单目标优化问题时,为了获得更好的优化解,提出一种分类学习的粒子群优化算法。它根据每个粒子的函数适应值,将群体分为优势群体、中层群体和劣势群体三类,分别采取不同的学习方法和学习方向。优势群体继续保持自身的学习速度和学习方向;中层群体采取互相学习的策略;劣势群体采取加强向优势群体学习的策略。其优势在于不受函数连续、可导形式的制约。数值试验结果表明,相比于近年提出的一些改进粒子群算法,这种算法在处理含有单峰,多峰,离散,动态问题的函数时,具有良好的收敛性能。结合工程实例,在处理压力容器结构设计以及液压矫直机PID控制的参数优化问题时,此算法能够获得使系统性能更佳的参数组合。
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