粒子群优化pid程序

粒子 Swarm优化该算法与多模态算法有什么区别优化摘要:粒子Swarm算法根据自己的速度决定搜索过程，只有最佳信息粒子。Pso 优化 pid结果都是直线，说明没有进行迭代，优化不成功，粒子 Group优化PSO的参数优化中参数优化的研究，粒子Group算法用于优化SVM的参数(罚参数C，核函数参数σ)。

1)首先，预选一个足够短的采样周期，使系统能够工作；2)只加比例控制环节，直到系统对输入的阶跃响应出现临界振荡，记下此时的比例放大倍数和临界振荡周期；3)在一定的控制程度下，通过公式计算得到PID控制器的参数。1.一个已知对象的数学模型的参数调整，其实就是优化的一个过程。您已经给出了超调量和上升时间的指标，因此您可以将此作为约束条件，并在确定指标后应用优化算法来调整您的控制器。

也分为多目标优化和单目标优化。至于快速参数调优，就看你想要什么样的结果了。10次迭代1000次迭代都可以得到结果。只要你对最终收敛没有严格的要求，选择几次迭代先看看效果是可行的选择。2.如果不知道数学模型，首先要做的就是系统辨识。如果你默认系统是线性的，有很多辨识方法，Matlab也有非常成熟的系统辨识工具箱，前提是你有足够的实验数据支持。

PID不了解，但是对于第一个问题，如果每次初始条件都一样，参数就可以固定了。如果初始条件不同，应在每次使用前完成优化。至于哪个目标函数更好，问你的同学和老师。这不是一个好地方。目标函数是GA或PSO 优化的目标。通过目标对候选解进行评价，然后算法会引导种群在目标函数取得最优值的范围内随机搜索。

智能算法都有这个缺点，比如遗传算法，模拟退火。有三条路可以走。先研究如何改进粒子 group算法，再改进你算法的一些策略。第二，可以改变不同的参数进行尝试；第三，代码可以改进。我用遗传算法解决了问题优化。一开始的结果是时间不太理想。后来看了很多别人的遗传算法改进的文章，结合自己的思考，一遍又一遍的改进自己的算法，终于得到了不错的效果。

Abstract:，粒子 Group算法根据自身速度确定搜索过程，只有最优的粒子把信息给了其他人粒子，整个搜索更新过程遵循当前最优解，所有这些优化与其他求解约束优化问题的方法相比，粒子群优化(PSO)算法简单实验结果表明粒子 group算法对无约束非线性解表现出良好的收敛性和鲁棒性。关键词:粒子分组算法；函数优化；非线性方程的求根问题是数学家们多年来一直试图解决的问题之一。

而很多传统方法只能适用于相应的小问题集，通用性比较差。对于现实世界中的优化这个问题，我们必须尝试很多不同的方法，甚至发明相应的新方法来解决，这显然是不现实的。我们需要另一种方法来克服这些困难。粒子 Swarm算法是一种现代启发式算法，具有泛化能力强、鲁棒性高的特点，表示没有迭代，优化不成功。可能陷入局部极小或者适应度函数设计得不好。1.PSO是粒子particles swarm optimization的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术。这种算法由Eberhart和Kennedy于1995年提出，用于模仿昆虫、畜群、鸟类和鱼类的群体行为。这些群体以合作的方式寻找食物。

在PSO参数优化的研究中，使用粒子 group算法对SVM的参数(惩罚参数c，核函数参数σ)进行优化。粒子群算法是一种进化计算技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出，它的想法源于鸟类的捕食行为。算法的数学描述如下(何等，2011):它设置在一个D维搜索空间中，由一组m 粒子组成，其中I 粒子。