周刘喜
- 作品数：7 被引量：39H指数：5
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- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于差分进化算法的PID优化设计被引量：4
- 2007年
- 利用差分进化算法采用随机收缩因子,以提高算法的全局搜索能力和收敛速度的特性,通过在适应度函数中引入超调量、上升时间和系统累积绝对误差,可以使优化后的PID控制器性能达到满意程度.仿真结果表明该PID控制器的性能优于常规方法获得的PID控制器.
- 周刘喜张兴华李纬
- 关键词：差分进化PID控制
- 一种PID参数整定的粒子群优化算法被引量：10
- 2007年
- 提出了一种PID控制器参数整定的粒子群优化算法。该方法首先通过定义一个包含系统超调量、上升时间和稳态误差指标项的适应度函数,并根据系统的实际控制要求对各指标项适当加权。之后由带收缩因子的粒子群算法对PID进行多目标寻优,从而实现PID控制器的自动参数整定。仿真结果表明,该方法优化得到PID控制器的综合性能优于常规方法得到的PID控制器。
- 张兴华李纬周刘喜
- 关键词：PID控制器粒子群算法多目标优化参数整定
- 粒子群优化中最大速度选择被引量：5
- 2007年
- 文中研究了粒子群优化中最大速度与优化性能的关系,选择了四个具有非对称初始化设置的基准函数作为测试函数。实验结果表明把最大速度设定在动态范围内的一个较小区间,粒子群优化性能最佳。为了便于描述,引进了最佳速度因子u,分析并测试了不同参数下u对优化性能的影响,为最大速度的选择提供了有效的指导。仿真结果表明,最佳速度因子u是优化过程中的一个特征参数,它随着粒子维数的升高而有所增加,对粒子的个数和初始化范围并不敏感。
- 孙传峰周刘喜
- 关键词：粒子群优化
- 一种改进的多目标粒子群优化算法被引量：9
- 2009年
- 提出一种改进的多目标粒子群优化算法,该算法采用精英归档策略,由档案库中的非劣解提供粒子速度更新时的全局最优位置,根据Pareto支配关系来更新粒子的个体最优位置。使用非劣解目标的线密度度量非劣解前端的均匀性,通过删除小密度的非劣解提高非劣解前端的均匀性。针对多目标进化算法理论型指标的不足,设计了应用型评价指标。标准函数的仿真实验结果表明,所提算法能够获得大量的非劣解,快速地收敛于Pareto最优解前端,且分布比较均匀。
- 周刘喜张兴华李纬
- 关键词：粒子群多目标进化算法PARETO最优精英策略
- 基于多目标粒子群优化算法的输电网规划被引量：6
- 2008年
- 输电网规划是一个离散型、非线性、多目标的混合整数规划问题,难于求解.提出一种多目标粒子群优化算法用来求解输电网规划问题.在输电网规划模型中考虑了建设投资费用、运行费用及网损费用等3方面的因素.多目标粒子群优化算法基于Pareto支配关系来更新粒子的个体极值,并采用了精英归档技术,粒子的全局极值由档案库中的非劣解提供.使用Matlab7.1对Garver-6节点系统进行仿真计算,结果表明:与传统的单目标遗传算法相比,多目标粒子群优化算法获得的规划方案总费用更低,该方法可以提高输电网规划的经济性水平.
- 周刘喜张兴华李纬
- 关键词：多目标粒子群优化输电网规划多目标规划
- PID控制器的粒子群多目标优化设计被引量：8
- 2007年
- 提出一种基于粒子群优化算法的PID控制器设计方法,该方法定义一个包含系统超调量、上升时间和稳态误差指标项的适应度函数,根据控制系统的实际要求对各指标项进行适当加权.采用带收缩因子的粒子群算法对PID进行多目标寻优,实现了PID控制器的自动参数整定.应用该方法得到的PID控制器综合性能优于常规方法得到的PID控制器.
- 张兴华周刘喜
- 关键词：粒子群算法PID控制器多目标优化参数整定
- 具有主从结构的粒子群优化算法被引量：1
- 2007年
- 提出了一种具有主从结构的粒子群优化算法,该算法实现了惯性权重、加速因子、最大速度等系统参数与目标函数的同步优化。将主程序的一个粒子作为子程序的一组系统参数,在该组控制参数下使用基本的粒子群算法对子程序的目标函数进行优化,并把子程序优化所得的全局最优值返回主程序作为主程序的一个适应值,同时使用基本的粒子群算法对主程序的适应度函数进行优化。实验结果表明,该算法的优化性能较基本的粒子群算法有了显著提高。该方法对于粒子群算法的参数选择具有指导意义。
- 孙传峰周刘喜
- 关键词：粒子群参数选择优化算法全局优化
