本文選題：花授粉算法 + 監(jiān)測鄰域��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2017年01期

【摘要】：為改善花授粉算法后期收斂緩慢和容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),提出一種基于監(jiān)測鄰域改進(jìn)花授粉算法的方法。引入監(jiān)測鄰域,對鄰域中粒子,利用適應(yīng)度指數(shù)定標(biāo)來確定不同的選中概率,選擇部分花粉粒子進(jìn)行變異,提高粒子種群的多樣性和算法的效率。仿真實(shí)驗(yàn)中,選擇兩個典型函數(shù)對改進(jìn)算法進(jìn)行檢驗(yàn),驗(yàn)證了該算法改進(jìn)的合理有效,運(yùn)用改進(jìn)花授粉算法、基本花授粉、Z-N法及云自適應(yīng)粒子群算法進(jìn)行PID控制器參數(shù)整定比較,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)花授粉算法尋優(yōu)能力優(yōu)于其它算法。
[Abstract]:In order to improve the disadvantage of slow convergence and easy to fall into local optimum in the late stage of the pollination algorithm, a method based on monitoring the neighborhood to improve the algorithm is proposed. Monitoring neighborhood is introduced to determine different selection probability of particles in neighborhood by fitness index calibration. Some pollen particles are selected for mutation to improve the diversity of particle population and the efficiency of the algorithm. In the simulation experiment, two typical functions are selected to test the improved algorithm, which proves that the improved algorithm is reasonable and effective, and the improved pollination algorithm is used. The parameter tuning of pid controller based on basic pollination Z-N method and cloud adaptive particle swarm optimization algorithm is compared. The simulation results show that the improved algorithm is superior to other algorithms.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)電氣工程與控制科學(xué)學(xué)院;
【基金】：江蘇省普通高校研究生創(chuàng)新計(jì)劃基金項(xiàng)目(SJLX_0334) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃基金項(xiàng)目(kyzz_0042)
【分類號】：TP273;TP18

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本文編號：2010348