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文檔簡介
1、本文主要研究了一種新的啟發(fā)式搜索算法——微粒群算法。微粒群算法是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的一種新的智能優(yōu)化方法。本文對PSO進行了改進，引入了“分群”和“災變”思想，使得算法更好的協(xié)調全局與局部搜索能力，增強算法了跳出局部最優(yōu)點的能力，有利于算法更快的尋找到全局最優(yōu)點。文中將微粒群算法應用到水火電力系統(tǒng)的短期有功負荷分配這個電力系統(tǒng)的傳統(tǒng)優(yōu)化難題中。通過具體算例驗證了改進PSO算法的有效性，而且其收斂速度比
2、遺傳算法（GA）快，求解精度比普通的PSO和GA的高。同時本文也將微粒群算法應用到了PID控制器的參數(shù)優(yōu)化，基于典型問題的仿真結果證明了PSO算法的有效性，其性能優(yōu)于遺傳算法。同時本文亦將PSO算法應用到水輪機PID調節(jié)器的參數(shù)優(yōu)化中，通過仿真證明了PSO算法優(yōu)于傳統(tǒng)的經驗公式。此外本文建立了一個基于半實物仿真和快速原型化思想的智能控制試驗平臺，利用模塊化的編程軟件快速地實現(xiàn)控制算法，然后通過半實物仿真來驗證算法、調整參數(shù)。本文利用該
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