文章 2024-12-02 来自:开发者社区

基于大爆炸优化算法的PID控制器参数寻优matlab仿真

1.课题概述基于大爆炸优化算法的PID控制器参数寻优matlab仿真。对比优化前后的PID控制输出。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型版本:MATLAB2022a it=1; while steps>=range2 % 输出迭代信息 it % 生成新种群 for i=1:Npop x(:,i)=...

基于大爆炸优化算法的PID控制器参数寻优matlab仿真
文章 2024-08-03 来自:开发者社区

基于GA遗传优化的PID控制器最优控制参数整定matlab仿真

1.程序功能描述 通过遗传优化算法,将PID控制器的kp,ki,kd三个参数作为遗传算法的优化变量,将PID控制器的输出误差作为遗传算法的目标值。通过迭代优化,输出控制器最优状态下对应的控制参数kp,ki,kd,即最后的参数整定结果。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 while gen < MAXGEN; gen ...

基于GA遗传优化的PID控制器最优控制参数整定matlab仿真
文章 2024-06-29 来自:开发者社区

基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定算法matlab仿真

1.课题概述 基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定。通过PSO不断的优化,使得PID控制器的控制反馈误差逐渐接近0,在完成优化迭代之后,对应的参数,即PID控制器的参数。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型版本:MATLAB2022a ```for jj = 1: Iteration jj for j=1:Npop %速度更新 Vs(j,:) = 0.75*V...

基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定算法matlab仿真
文章 2024-06-10 来自:开发者社区

m基于PSO粒子群优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 Offset Min-Sum(OMS)译码算法是LDPC码的一种低复杂度迭代解码方法,它通过引入偏移量来减轻最小和算法中的量化效应,从而提高解码性能。当应用粒子群优化(PSO)来计算OMS译码算法中的最优偏移参数时,目标是自动找到能够最大化解码性能(如最小化误码率)的偏移量值。 PSO算法由粒子群、个体...

m基于PSO粒子群优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真
文章 2024-06-07 来自:开发者社区

m基于PSO粒子群优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Code, LDPC码)因其优越的纠错性能和近似香农极限的潜力,在现代通信系统中扮演着重要角色。归一化最小和(Normalized Min-Sum, NMS)译码算法作为LDPC码的一种高效软译码方法,通过调整归一化因子来改善其性能。而基于遗传...

m基于PSO粒子群优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真
文章 2024-05-13 来自:开发者社区

m基于遗传优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Codes, LDPC codes)因其优秀的纠错能力和接近香农极限的性能而广泛应用于现代通信系统中。有序统计译码(Ordered Statistics Decoding, OSD)是一种基于概率译码准则的软输入软输出译码方法,它通过排序接收符号的.....

m基于遗传优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真
文章 2024-05-09 来自:开发者社区

m基于遗传优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 遗传优化迭代过程: 误码率对比: 2.算法涉及理论知识概要 低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Code, LDPC码)因其优越的纠错性能和近似香农极限的潜力,在现代通信系统中扮演着重要角色。归一化最小和(Normalized Min-Sum, NMS)译码算法作为LDPC码的一种高效软译码方法,...

m基于遗传优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真
文章 2023-05-10 来自:开发者社区

基于SOA海鸥优化算法的二阶时滞系统PID控制器最优参数计算matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:2.算法涉及理论知识概要 一般来说,海鸥是群居性的,它们用自己的智慧来寻找并攻击猎物。海鸥最重要的是它们的迁徙和攻击行为。迁徙被定义为海鸥从一个地方到另一个地方的季节性迁移,以寻找最丰富食物来源,以提供足够的能量。该行为可描述为: 在迁徙过程中,它们成群结队地迁徙。海鸥的初始位置不同,以避免相互碰撞; 在一个群体中,海鸥可...

基于SOA海鸥优化算法的二阶时滞系统PID控制器最优参数计算matlab仿真
文章 2023-01-19 来自:开发者社区

m基于遗传优化算法的公式参数拟合matlab仿真

1.算法描述遗传算法的原理 遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”,在算法中也即是以二进制编码的串。并且,在执行遗传算法之前,给出一群“染色体”,也即是假设解。然后,把这些假设解置于问题的“环境”中,并按适者生存的原则,从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制,再通过交叉,变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样,一代一代地进化,最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体”上,它就是问题...

m基于遗传优化算法的公式参数拟合matlab仿真
文章 2022-12-07 来自:开发者社区

m基于PSO粒子群优化的Hammerstein模型参数辨识算法matlab仿真,对比LS最小二乘法

1.算法概述 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出,源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发,进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上,利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序...

m基于PSO粒子群优化的Hammerstein模型参数辨识算法matlab仿真,对比LS最小二乘法

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