粒子群算法(优化算法)毕业设计毕设论文(包括源代码实验数据,截图,很全面的)

基于粒子群算法的控制系统PID 参数优化设计摘 要本文主要研究基于粒子群算法控制系统PID 参数优化设计方法以及对PID 控制的改进。

PID 参数的寻优方法有很多种，各种方法的都有各自的特点，应按实际的系统特点选择适当的方法。

本文采用粒子群算法进行参数优化，主要做了如下工作：其一，选择控制系统的目标函数，本控制系统选用时间乘以误差的绝对值，通过对控制系统的逐步仿真，对结果进行分析。

由于选取的这个目标函数的解析式不能直接写出，故采用逐步仿真来实现；其二，本文先采用工程上的整定方法（临界比例度法）粗略的确定其初始的三个参数p K ，i K ，d K ，再利用粒子群算法进行寻优，得到更好的PID 参数；其三，采用SIMULINK 的仿真工具对PID 参数优化系统进行仿真，得出系统的响应曲线。

从中发现它的性能指标，都比原来有了很大的改进。

因此，采用粒子群算法的优越性是显而易见的。

关键词 目标函数；PID 参数；粒子群算法；优化设计；SIMULINKOptimal design of PID parameter of the control system based on Particle Swarm OptimizationAbstractThe main purpose of this paper is to study the optimal design of PID parameter of the control system based on Particle Swarm Optimization and find a way to improve the PID control. There are a lot of methods of optimization for the parameters of PID, and each of them has its own characteristics. The proper methods need to be selected according to the actual characteristics of the system. In this paper we adopt the Particle Swarm Optimization to tune the parameters. To finish it, the following tasks should be done. First, select the target function of the control system. The target function of the control system should be chosen as the absolute value of the error multiplied by time. Then we simulate the control system gradually, and analyze the results of the process. Because the solution of the target function cannot be worked out directly, this design adopts simulation gradually. Second, this paper adopts the engineering method (the critical ratio method) to determine its initial parameters p K ,i K ,d K , then uses the Particle Swarm Optimization to get a series better PID parameters. Third, this paper uses the tool of SIMULINK to optimize the parameters of PID and gets the response curve of the system. By contrast with the two response curves, it is clearly that the performance has improved a lot than the former one. Therefore, it is obviously to find the advantages in using the Particle Swarm Optimization.Keywords : target function; PID parameters; Particle Swarm Optimization; optimal design; SI MULINK目录1 绪论 (1)1.1 研究背景和课题意义 (1)1.2 基本的PID参数优化方法 (1)1.3 常用的整定方法 (2)1.4 本文的主要工作 (4)2 粒子群算法的介绍 (5)2.1 粒子法思想的起源 (5)2.2算法原理 (5)2.3 算法流程 (6)2.4 全局模型与局部模型 (7)2.5 算法特点 (8)2.6 带惯性权重的粒子群算法 (8)2.7 粒子群算法的研究现状 (9)3 用粒子群方法优化PID参数 (10)3.1 PID控制原理 (10)3.2 PID控制的特点 (11)3.3 优化设计简介 (11)3.4 目标函数选取 (12)3.5 大迟滞系统 (13)3.6 加热炉温度控制简介 (16)3.7 加热炉系统的重要特点 (16)3.8 加热炉的模型结构 (17)4 系统仿真研究 (19)4.1 工程上的参数整定 (19)4.2 粒子群算法参数整定 (20)4.3 结果比较 (21)4.4 P、I、D参数对系统性能影响的研究 (22)4.5 Smith预估补偿器 (24)结论 (26)致谢 (27)参考文献 (28)附录 (29)1 绪论1.1 研究背景和课题意义在现代工业控制领域，PID 控制器由于其结构简单、鲁棒性好、可靠性高等优点得到了广泛应用。

南京邮电大学毕业设计（论文）题目一种改进的粒子群算法专业网络工程学生姓名班级学号指导教师指导单位物联网学院日期：2017年1月15日至2017年6月16日毕业设计（论文）原创性声明本人郑重声明：所提交的毕业设计（论文），是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。

除文中已注明引用的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。

对本研究做出过重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明并表示了谢意。

论文作者签名：日期：年月日摘要粒子群优化（PSO: Particle Swarm Optimization）是在20世纪被引入的一种强大且广泛使用的群优化计算方式，用于解决优化问题。

由于其实施的简单性，PSO 在过去几十年中已经广泛应用于各个领域。

粒子群的个体行为和整体行为互相影响，粒子之间信息互换，群体之间的信息共享，因此可通过粒子的协作对分布式问题进行求解。

粒子群算法具有参数较少、实现容易、寻找能力强的优点。

但是随着当前问题的规模不断增大，粒子群算法常常容易陷入搜索精度不足的问题。

针对上述问题，研究人员提出了许多的优化策略，社会学习机制就是其中的一种。

社会学习机制包含好几种学习机制，即联结，强化和模仿。

在这些机制中，应用最广泛的社会学习机制是模仿。

同样在粒子群算法中粒子与粒子之间的相互学习影响也可以利用这种机制。

粒子通过动态学习自身历史经验和模仿周围粒子的社会经验完成粒子最优解的搜索。

这种基于模仿的社会学习机制可以使得算法的搜索性能更加的强大。

本文将社会学习机制引入PSO，提出了一种基于社会学习的改进的粒子群算法，称为SL-PSO（Social Learning-Particle Swarm Optimization），仿真实验表明所提出的基于整个群体的算法在问题的维度变化的时候具有较好的性能,但是收敛速度慢的问题我们不能忽略。

为了避免出现收敛速度慢的问题，我们需要减少搜索范围，然后将向整个种群中的行为学习改变成向前5个优秀学习的粒子进行学习，并且定义为ISL-PSO(Improved Social Learning-Particle Swarm Optimization)。

粒子群算法的寻优算法摘要：粒子群算法是在仿真生物群体社会活动的基础上，通过模拟群体生物相互协同寻优能力，从而构造出一种新的智能优化算法。

这篇文章简要回顾了粒子群算法的发展历史；引入了一个粒子群算法的实例，对其用MATLAB进行编程求解，得出结论。

之后还对其中的惯性权重进行了延伸研究，对惯性权重的选择和变化的算法性能进行分析。

关键词：粒子群、寻优、MATLAB、惯性权重目录：1.粒子群算法的简介 (2)1.1 粒子群算法的研究背景 (2)1.2 起源 (2)1.3 粒子群理论 (3)2.案例背景 (4)2.1问题描述 (4)2.2 解题思路及步骤 (4)3.MATLAB编程实现 (5)3.1设置PSO算法的运行参数 (5)3.2种群初始化 (5)3.3寻找初始极值 (5)3.4迭代寻优 (6)3.5结果分析 (6)4.惯性权重对PSO算法的影响 (8)4.1惯性权重的选择 (8)4.2惯性权重变化的算法性能分析 (8)5 结论 (10)参考文献： (11)1.粒子群算法的简介粒子群算法（Particle Swarm Optimization）是一种新的智能优化算法。

谈到它的发展历史，就不得不先介绍下传统的优化算法，正因为传统优化算法自身的一些不足，才有新智能优化算法的兴起，而粒子群算法（PSO）就是在这种情况下发展起来的。

1.1 粒子群算法的研究背景最优化是人们在科学研究、工程技术和经济管理等领域中经常遇到的问题。

优化问题研究的主要内容是在解决某个问题时，如何从众多的解决方案中选出最优方案。

它可以定义为：在一定的约束条件下，求得一组参数值，使得系统的某项性能指标达到最优（最大或最小）。

传统的优化方法是借助于优化问题的不同性质，通常将问题分为线性规划问题、非线性规划问题、整数规划问题和多目标规划问题等。

相应的有一些成熟的常规算法，如应用于线性规划问题的单纯形法，应用于非线性规划的牛顿法、共扼梯度法，应用于整数规则的分枝界定法、动态规划等。

摘自：人工智能论坛1. 引言粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。

源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。

系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。

但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。

而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。

详细的步骤以后的章节介绍同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。

目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域2. 背景: 人工生命"人工生命"是来研究具有某些生命基本特征的人工系统. 人工生命包括两方面的内容1. 研究如何利用计算技术研究生物现象2. 研究如何利用生物技术研究计算问题我们现在关注的是第二部分的内容. 现在已经有很多源于生物现象的计算技巧. 例如, 人工神经网络是简化的大脑模型. 遗传算法是模拟基因进化过程的.现在我们讨论另一种生物系统- 社会系统. 更确切的是, 在由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为. 也可称做"群智能"(swarm intelligence). 这些模拟系统利用局部信息从而可能产生不可预测的群体行为例如floys 和boids, 他们都用来模拟鱼群和鸟群的运动规律, 主要用于计算机视觉和计算机辅助设计.在计算智能(computational intelligence)领域有两种基于群智能的算法. 蚁群算法(ant colony optimization)和粒子群算法(particle swarm optimization). 前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟. 已经成功运用在很多离散优化问题上.粒子群优化算法(PSO) 也是起源对简单社会系统的模拟. 最初设想是模拟鸟群觅食的过程. 但后来发现PS O是一种很好的优化工具.3. 算法介绍如前所述，PSO模拟鸟群的捕食行为。

粒子群算法和凸优化算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）和凸优化算法（Convex Optimization）是两种常用的优化算法，它们在不同的问题领域中具有广泛的应用。

本文将对这两种算法进行介绍、比较和分析，希望读者能够清晰地了解它们的优点和局限性，以及在实际应用中如何选择合适的算法。

一、粒子群算法粒子群算法是一种模拟自然界群体行为的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等群体的集体行为规律。

在PSO算法中，每个“粒子”代表问题的一个解，粒子的位置和速度表示解的当前状态和搜索方向。

粒子通过不断调整速度和位置来搜索全局最优解，其更新规则如下：1. 个体最优位置更新：每个粒子根据自身历史最优位置和当前速度，更新自己的位置，保留历史最优位置。

PSO算法的优点在于简单易实现、参数较少、具有较好的收敛性和鲁棒性，适用于多种优化问题。

但也存在一些缺点，如易陷入局部最优解、受参数设定和种群初始化影响较大等问题。

二、凸优化算法凸优化算法是一类专门针对凸优化问题设计的算法，凸优化问题指的是目标函数为凸函数、约束为凸集的优化问题。

凸优化问题具有良好的数学性质，可以通过凸优化算法在有限迭代次数内得到全局最优解。

常见的凸优化算法包括梯度下降法、牛顿法、次梯度法等。

梯度下降法是最为常用的凸优化算法，其更新规则如下：1. 计算目标函数的梯度。

2. 根据梯度方向调整参数，使目标函数值减小。

3. 重复以上步骤，直到满足停止准则。

凸优化算法通常具有较快的收敛速度和较好的数值稳定性，适用于凸优化问题。

但对于非凸优化问题，凸优化算法往往无法得到全局最优解，只能得到局部最优解。

三、粒子群算法与凸优化算法的比较2. 参数设置：PSO算法中需要设置的参数较少，但参数对算法性能的影响较大；凸优化算法通常需要设置学习率、收敛容差等参数，这些参数的选择可能会影响算法的收敛性和稳定性。

毕业论文题目粒子群算法及其参数设置专业信息与计算科学班级计算061学号3060811007学生xx指导教师徐小平2010年I粒子群优化算法及其参数设置专业：信息与计算科学学生： xx指导教师：徐小平摘要粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法，粒子群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。

它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。

论文介绍了粒子群优化算法的基本原理，分析了其特点。

论文中围绕粒子群优化算法的原理、特点、参数设置与应用等方面进行全面综述，重点利用单因子方差分析方法，分析了粒群优化算法中的惯性权值，加速因子的设置对算法基本性能的影响，给出算法中的经验参数设置。

最后对其未来的研究提出了一些建议及研究方向的展望。

关键词：粒子群优化算法；参数；方差分析；最优解IIParticle swarm optimization algorithm and itsparameter setSpeciality: Information and Computing ScienceStudent: Ren KanAdvisor: Xu XiaopingAbstractParticle swarm optimization is an emerging global based on swarm intelligence heuristic search algorithm, particle swarm optimization algorithm competition and collaboration between particles to achieve in complex search space to find the global optimum. It has easy to understand, easy to achieve, the characteristics of strong global search ability, and has never wide field of science and engineering concern, has become the fastest growing one of the intelligent optimization algorithms. This paper introduces the particle swarm optimization basic principles, and analyzes its features. Paper around the particle swarm optimization principles, characteristics, parameters settings and applications to conduct a thorough review, focusing on a single factor analysis of variance, analysis of the particle swarm optimization algorithm in the inertia weight, acceleration factor setting the basic properties of the algorithm the impact of the experience of the algorithm given parameter setting. Finally, its future researched and prospects are proposed.Key word：Particle swarm optimization; Parameter; Variance analysis; Optimal solutionIII目录摘要 (II)Abstract ............................................................................................................................. I II 1.引言. (1)1.1 研究背景和课题意义 (1)1.2 参数的影响 (1)1.3 应用领域 (2)1.4 电子资源 (2)1.5 主要工作 (2)2.基本粒子群算法 (3)2.1 粒子群算法思想的起源 (3)2.2 算法原理 (4)2.3 基本粒子群算法流程 (5)2.4 特点 (6)2.5 带惯性权重的粒子群算法 (7)2.7 粒子群算法的研究现状 (8)3.粒子群优化算法的改进策略 (9)3.1 粒子群初始化 (9)3.2 邻域拓扑 (9)3.3 混合策略 (12)4.参数设置 (14)4.1 对参数的仿真研究 (14)4.2 测试仿真函数 (15)4.3 应用单因子方差分析参数对结果影响 (33)4.4 对参数的理论分析 (34)5结论与展望 (39)致谢 (43)附录 (44)IV11.引言1.1 研究背景和课题意义“人工生命”是来研究具有某些生命基本特征的人工系统。

毕业设计(论文)题目：基于粒子群算法的TSP问题研究院（系）理学院专业信息与计算科学班级姓名xxx学号xxx导师xxx2014年6月毕业设计(论文)题目：基于粒子群算法的TSP问题研究院（系）理学院专业信息与计算科学班级101001姓名xxx学号*********导师xxx2014年6月西安工业大学毕业设计（论文）任务书院（系）理学院专业信息与计算科学班101001 姓名xxx 学号1010011061.毕业设计（论文）题目：基于粒子群算法的TSP问题研究2.题目背景和意义：粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法（Evolutionary Algorithm - EA）。

1995年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出。

PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解。

但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。

旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）是数学领域中著名的优化问题之一，很多现实问题可归结为TSP问题。

粒子群优化算法原理简单，从算法提出的伊始，就被广泛应用于求解各类优化问题。

因此用粒子群算法求解典型的优化问题—TSP问题，具有很高的理论与现实意义。

3.设计(论文)的主要内容（理工科含技术指标）：1）了解粒子群算法的由来，熟练掌握粒子群算法的原理；2）了解TSP问题的本质，知道现实中都有哪些问题可以转化为TSP问题，知道此问题在现实生活中的广泛存在性；3）用粒子群算法求解TSP问题，要求程序实现（可以用数学软件如matlab之类的来实现），并作出理论分析。

4.设计的基本要求及进度安排（含起始时间、设计地点）：第1 周- 第2 周对相关资料进行整理并提交开题报告第2 周- 第8 周深入了解相关内容和理论第9周- 第10 周完成中期报告和外文翻译第11周-第16周对相关内容进行整理，完成毕业设计论文初稿第17周-第18周修改论文，准备答辩5.毕业设计（论文）的工作量要求①实验（时数）*或实习（天数）：②图纸（幅面和张数）*：③其他要求：指导教师签名：年月日学生签名：年月日系（教研室）主任审批：年月日基于粒子群算法的TSP问题研究摘要1995年，肯尼迪（Kennedy）与埃伯哈特（Eberhart）两位学者提出了粒子群算法。

粒子群优化方法范文
具体而言，粒子群优化算法包括以下几个步骤：
1.初始化粒子群：设定种群中粒子的初始位置和初始速度，并为每个粒子随机分配初始解。

2.评估个体适应度：通过适应度函数评估每个粒子的适应度，确定其解的质量。

3.更新粒子速度和位置：根据自身历史最优解和全局历史最优解，调整粒子的速度和位置，并更新粒子自身的最优解。

4.更新全局最优解：根据所有粒子的最优解，更新全局最优解，记录当前到的最佳解。

5.判断终止条件：设定终止条件，例如达到最大迭代次数、适应度值的收敛等，判断是否结束优化。

6.迭代更新：不断重复步骤2至5，直到满足终止条件。

相对于其他优化算法，粒子群优化算法具有以下优点：
1.简单而直观：算法的核心思想易于理解，模拟了生物群体的行为规律。

2.全局能力：粒子群优化算法可以问题的全局最优解，避免陷入局部最优解。

3.并行化和分布式计算：粒子群优化算法的并行化和分布式计算非常容易实现，能够加速求解过程。

然而，粒子群优化算法也存在一些不足之处：
1.对参数的敏感性：算法的性能受到参数设置的影响，不同问题需要不同的参数组合。

2.适应度函数的选取：适应度函数的选择对算法的结果有着重要的影响，需要根据问题的特点进行合理的设计。

3.收敛速度较慢：在寻找复杂问题的最优解时，粒子群优化算法可能需要较长的时间来收敛。

总之，粒子群优化算法是一种有效的全局优化算法，能够在多种问题中找到较优解。

通过合理选择参数和适应度函数，并结合其他优化方法，可以进一步提高算法的性能和收敛速度。

【优秀作业】粒子群优化算法粒子群优化算法一、概述粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的思想来源于对鸟捕食行为的模仿，最初，Reynolds.Heppner 等科学家研究的是鸟类飞行的美学和那些能使鸟群同时突然改变方向，分散，聚集的定律上，这些都依赖于鸟的努力来维持群体中个体间最佳距离来实现同步。

而社会生物学家 E.O.Wilson 参考鱼群的社会行为认为从理论上说，在搜寻食物的过程中，尽管食物的分配不可知，群中的个体可以从群中其它个体的发现以及以往的经验中获益。

粒子群从这种模型中得到启发并用于解决优化问题。

如果我们把一个优化问题看作是在空中觅食的鸟群，那么粒子群中每个优化问题的潜在解都是搜索空间的一只鸟，称之为“粒子”（Particle），“食物”就是优化问题的最优解。

每个粒子都有一个由优化问题决定的适应度用来评价粒子的“好坏”程度，每个粒子还有一个速度决定它们飞翔的方向和距离，它根据自己的飞行经验和同伴的飞行经验来调整自己的飞行。

粒子群初始化为一群随机粒子（随机解），然后通过迭代的方式寻找最优解，在每一次的迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己，第一个是粒子本身所经历过的最好位置，称为个体极值即；另一个是整个群体经历过的最好位置称为全局极值。

每个粒子通过上述的两个极值不断更新自己，从而产生新一代的群体。

二、粒子群算法算法的描述如下：假设搜索空间是维，并且群体中有个粒子。

那么群体中的第个粒子可以表示为一个维的向量，，即第个粒子在维的搜索空间的位置是，它所经历的“最好”位置记作。

粒子的每个位置代表要求的一个潜在解，把它代入目标函数就可以得到它的适应度值，用来评判粒子的“好坏”程度。

整个群体迄今为止搜索到的最优位置记作，是最优粒子位置的索引。

（）为惯性权重（inertia weight），为第个粒子到第代为止搜索到的历史最优解，为整个粒子群到目前为止搜索到的最优解，，分别是第个粒子当前的位置和飞行速度，为非负的常数，称为加速度因子，是之间的随机数。