文献类型：期刊文章

作　　者：王齐[1] 陈娟[1] 李全善[2] 刘继超[3]

机构地区：[1]北京化工大学信息科学与技术学院,北京100029 [2]北京世纪隆博科技有限责任公司,北京100029 [3]燕京理工学院,河北三河065201

出　　处：《南京理工大学学报》

基　　金：国家自然科学基金(21376014)

年　　份：2017

卷　　号：41

期　　号：4

起止页码：519-525

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了解决生物地理学优化(Biogeography-based optimization,BBO)算法在收敛过程容易陷入早熟的问题,提出了一种改进的生物地理学优化(Improved biogeography-based optimization,I-BBO)算法。该算法是在生物地理学的基础上,引入了人工驯养的概念,把人工驯化与生物地理学算法相结合,解决了BBO算法在后期存在搜索动力不足的问题。仿真实验表明:I-BBO算法提高了物种的多样性,增强了算法的搜索能力,加快了寻优速度。将该文提出的I-BBO算法应用到比例积分微分(Proportion integration differentiation,PID)控制器的参数整定中,通过两个例子的仿真,结果表明,I-BBO算法在优化PID控制器参数上比原有的BBO算法更加迅速。

关 键 词：人工驯养 生物地理学 优化算法 参数优化

分 类 号：TP273.24]