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受遗传算法中变异机制的启发,提出一种引入变异因子的改进量子粒子群算法（MQPSO）,粒子以不同的概率在种群最优解的位置附近进行变异。在典型函数的测试中,MQPSO算法的收敛精度要好于QPSO算法。应用于电厂主汽温控制系统PID参数优化,仿真结果表明,系统获得了较好的控制效果。
基于改进量子粒子群算法的PID参数优化
【摘 要】
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受遗传算法中变异机制的启发,提出一种引入变异因子的改进量子粒子群算法（MQPSO）,粒子以不同的概率在种群最优解的位置附近进行变异。在典型函数的测试中,MQPSO算法的收敛精度
【机 构】
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中石油渤海石油装备制造华油钢管公司,中电投平顶山鲁阳发电有限责任公司
【出 处】
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仪器仪表与分析监测
【发表日期】
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2010年2期
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