粒子群算法（PSO）整定pid控制参数，比传统Z-N整定方法要好，内附matlab程序与simulink模型
2022-11-03 10:28:31
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粒子群算法（PSO）正是从生物群体行为中得到启发，将优化问题的每一个可行解看作一个“粒子＂，用速度、位置、适应度三个指标表征该粒子的基本特性，基于PSO算法可以快速搜索最优解。下面是PSO算法和适应度函数，已调试，可以搜索最优解。
2022-11-01 19:22:42
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免疫粒子群混合优化算法整定PID，该方法将免疫算法中的基于浓度的抗体繁殖策略
与粒子群优化算法相结合。对浓度低的粒子进行促进，对浓度高的粒子进行抑制，因而保持了粒子的多样性，克服了PSO 算法易于陷入局部最优点的缺点，寻优速度快。
2022-10-31 14:17:10
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本算法用于matlab编写多目标粒子群算法，经过多次调试，说明详细，可直接使用(For multi-objective particle swarm algorithm)
文件列表：
MOPSO
.....\fitness1.m,1281,2010-11-12
.....\fitness2.m,2061,2012-04-09
.....\myMopso1.m,13346,2012-04-09
2022-10-23 13:38:54
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