充分搜索多策略花授粉算法在PID参数优化中的应用
Application of Multi-strategy Flower Pollination Algorithm under Exhaustive Search in PID Parameter Optimization作者机构:西安工程大学理学院陕西西安710048
出 版 物:《计算机技术与发展》 (Computer Technology and Development)
年 卷 期:2024年第34卷第7期
页 面:147-153页
学科分类:08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:陕西省自然科学基础研究计划(2023-JC-YB-064)
主 题:花授粉算法 PID控制器 参数优化 权重学习 翻筋斗探索策略
摘 要:PID控制器广泛应用于工业领域,结构简单,控制效果良好,参数对控制器起到了绝对作用。花授粉算法是一种应用广泛的元启发算法,但存在易陷入局部最优、迭代后期收敛速度慢、寻优精度差等不足。用加入随机扰动的反双曲正切函数充分搜索策略的转换概率替换原本的固定概率,平衡全局搜索和局部搜索;在异花授粉中引入新型动态因子,改变母系花粉位置的影响;在自花授粉阶段提出权重学习策略,让花粉向优秀花粉方向聚拢;引入翻筋斗探索策略,加大种群多样性。在此基础上提出充分搜索下多策略花授粉算法(MSFPA),对比分析了花授粉算法(FPA)、粒子群算法(PSO)、差分进化算法(DE)和象群算法(EHO)对9个测试函数的仿真实验,结果表明MSFPA算法收敛速度快,性能更优。将MSFPA算法应用于PID参数优化中,经过优化的系统超调量较小,且调整时间较短,有较强的稳定性。