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J-GLOBAL ID：201702215681718645   整理番号：17A1395376

改良された花火アルゴリズムとその応用PIDパラメータチューニング【Powered by NICT】

Improved fireworks algorithm and its application in PID parameters tuning

著者 (4件)： Yin Xiaomeng (National Key Laboratory of Science and Technology on Multispectral Information Processing, School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Li Xinmin (Beijing Aerospace Automatic Control Institute, Beijing 100854, China) ,  Liu Lei (National Key Laboratory of Science and Technology on Multispectral Information Processing, School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Wang YongJi (National Key Laboratory of Science and Technology on Multispectral Information Processing, School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 9841-9846  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,改良された花火アルゴリズムは,PID制御システムの性能最適化を提案した。遺伝子変異(FWAGM)花火アルゴリズムと呼ぶこの新しいアルゴリズムは,適応花火アルゴリズム(AFW),花火爆発プロセスにヒントを得たものであると適応型局所探索能力を持つに基づいている。しかし,AFWにおけるGauss変異は局所最適に避けるために効率的ではない。FWAGMにおいて,多様な変異スパークを生成する全世代におけるより良い個体を用いて遺伝的突然変異操作を紹介した。FWAGMはMATLABソフトウェアでPID制御性能の最適化に適用した。結果はFWAGMはAFWと遺伝的アルゴリズム(GA)よりも良好な制御性能を得ることができることを示した。新しいアルゴリズムは,発見的探索効率を改善し,制御性能最適化と他の最適化問題の両者に対して明らかな利点を有することが分かった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化 ,  近傍探索法 ,  最適化問題 ,  突然変異 ,  遺伝的アルゴリズム ,  変異 ,  *アルゴリズム ,  ソフトウェア ,  遺伝
準シソーラス用語： 制御性能 ,  MATLAB ,  性能最適化 ,  PID制御 ,  *パラメータチューニング ,  *花火 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 花火 ,  アルゴリズム ,  応用 ,  PID ,  パラメータチューニング