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【精品课设】不同优化算法整定PID控制参数 0FOA.m为测试方案，主要是实现FOA算法的基本分析-在这里不予以给出 1FOA.m为果蝇优化算法，用于整定一阶带时延的传递函数PID控制参数 2IFOA.m为自适应果蝇优化算法，用于整定一阶带时延的传递函数PID控制参数 3PSO.m为粒子群优化算法，用于整定一阶带时延的传递函数PID控制参数 4Z-N.m为确定边界法，用于整定一阶带时延的传递函数PID控制参数 5Traditional.m为传统的PID控制，用于一阶带时延的传递函数PID控制 6GA.m为遗传优化算法，用于整定一阶带时延的传递函数PID控制参数 7NSGA_2.m为多目标遗传优化算法，用于整定一阶带时延的传递函数PID控制参数 Figure文件夹为各个算法整定的阶跃响应输出、最佳指标对比输出 shuju文件夹为Figure所需要的数据mat文件 ———————————————— 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42249050/article/details/117749030?spm=1001.2014.3001.5502

有关蚁群优化算法收敛性分析的研究还很少,不利于进一步改进其算法.为此, 较详细地分析了用蚁群优化算法求解TSP问题的收敛性,证明了当0

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