基于粒子群算法(PSO)的PID控制器优化设计.
基于粒子群优化的光伏系统MPPT控制方法
—265—基于粒子群优化的光伏系统MPPT 控制方法刘艳莉，周 航，程 泽(天津大学电气与自动化工程学院，天津 300072)摘 要：局部遮阴条件下光伏阵列P-V 特性引起的多个极值点使常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法失效。
针对上述问题，提出一种基于粒子群优化算法的控制方法，以解决局部遮阴下的最大功率跟踪问题。
实验结果显示，光伏模板的输出电压被稳定地控制在最大功率点附近，证明算法是有效的。
关键词：最大功率点跟踪；粒子群优化算法；局部遮阴MPPT Control Method of PV System Based on PSOLIU Yan-li, ZHOU Hang, CHENG Ze(School of Electrical Engineering and Automation, Tianjin University, Tianjin 300072)【Abstract 】Under partially shaded conditions, the P-V curve of PV arrays has the characteristics of multi-summit, which makes the Maximum Power Point Tracking(MPPT) failed. Aiming at above problem, this paper proposes a control algorithm based on Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm for solving maximum power point tracking problem. Experimental results show that output voltage of PV system is maintained near maximum power point, and the algorithm is effective.【Key words 】Maximum Power Point Tracking(MPPT); Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm; partially shaded conditions计 算 机 工 程 Computer Engineering 第36卷 第15期Vol.36 No.15 2010年8月August 2010·开发研究与设计技术·文章编号：1000—3428(2010)15—0265—03文献标识码：A中图分类号：TP3931 概述对于户型光伏一体化发电系统，局部遮阴情况是最为普遍和复杂的。
粒子群优化算法（PSO）
粒⼦群优化算法（PSO）1、粒⼦群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒⼦群中的每⼀个粒⼦都代表⼀个问题的可能解，通过粒⼦个体的简单⾏为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。
2、粒⼦群算法最早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出，它的基本概念源于对鸟群觅⾷⾏为的研究。
设想这样⼀个场景：⼀群鸟在随机搜寻⾷物，在这个区域⾥只有⼀块⾷物，所有的鸟都不知道⾷物在哪⾥，但是它们知道当前的位置离⾷物还有多远。
最简单有效的策略？寻找鸟群中离⾷物最近的个体来进⾏搜素。
PSO算法就从这种⽣物种群⾏为特性中得到启发并⽤于求解优化问题。
⽤⼀种粒⼦来模拟上述的鸟类个体，每个粒⼦可视为N维搜索空间中的⼀个搜索个体，粒⼦的当前位置即为对应优化问题的⼀个候选解，粒⼦的飞⾏过程即为该个体的搜索过程．粒⼦的飞⾏速度可根据粒⼦历史最优位置和种群历史最优位置进⾏动态调整．粒⼦仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的⽅向。
每个粒⼦单独搜寻的最优解叫做个体极值，粒⼦群中最优的个体极值作为当前全局最优解。
不断迭代，更新速度和位置。
最终得到满⾜终⽌条件的最优解。
3、算法流程如下：1、初始化⾸先，我们设置最⼤迭代次数，⽬标函数的⾃变量个数，粒⼦的最⼤速度，位置信息为整个搜索空间，我们在速度区间和搜索空间上随机初始化速度和位置，设置粒⼦群规模为M，每个粒⼦随机初始化⼀个飞翔速度。
2、个体极值与全局最优解定义适应度函数，个体极值为每个粒⼦找到的最优解，从这些最优解找到⼀个全局值，叫做本次全局最优解。
与历史全局最优⽐较，进⾏更新。
3、更新速度和位置的公式4、终⽌条件（1）达到设定迭代次数；（2）代数之间的差值满⾜最⼩界限以上就是最基本的⼀个标准PSO算法流程。
和其它群智能算法⼀样，PSO算法在优化过程中，种群的多样性和算法的收敛速度之间始终存在着⽭盾．对标准PSO算法的改进，⽆论是参数的选取、⼩⽣境技术的采⽤或是其他技术与PSO的融合，其⽬的都是希望在加强算法局部搜索能⼒的同时，保持种群的多样性，防⽌算法在快速收敛的同时出现早熟收敛。
BFO-PSO混合算法的PID参数优化设计
细 菌 在 环境 差 的 区 域 会 较 频 繁 地 旋 转 ，在 环 境 好 的 区 域会 较 多地 游 动 。 细 菌 的 整 个 生 命 周 期 就 是 在 游 动 和旋 转 这 两 种 基 本运 动 之 间 进 行 切 换 ，游 动 和 翻 滚 的 目的是 寻找 食物 并 避 开 有 毒 物 质 。 在 细 菌 觅 食 优 化 算 法 中模 拟 这 种 现 象 称 为 趋 向 性 操作 。 设 细菌 种 群 大 小 为 Ｓ，一 个 细 菌 所 处 的 位 置 表 示 问 题 的
当细 菌 鞭 毛 按 照 逆 时针 旋 转 时 ，细 菌 进 入 游 动 状 态 。通 常 ，
收 稿 日期 ：２ １ １ — ５ ０１ — ０ ２
并 随机地在 解空间的任意位置生成一个新个体 ，这个新 个体 ，湖 北 武 汉 人 ，华 中 科技 大 学 武 昌分 校 机 电与 自动 化 学 院 助 教 ，研 究 方 向为 电力 电子 技
ＢＦ 算法主要通 过趋向性 操作 、复制操作 和迁徙操作这三种 Ｏ
操 作 迭 代 计 算 来 求 解 问 题 ，下 面 介 绍 这 三 大 操 作 及 其 流 程 【。 ９ 】
１ ．趋 向性 操 作
升 高或者逐 渐的实物消耗等变化 ，这样可能会导致 生活在这 个 局部 区域的细菌种群集体死亡 ，或者集体迁徙到一 个新的
个 候 选 解 ， 细 菌 ｉ 的 信 息 用 Ｄ 维 向 量 表 示 为
０＝ ， ， ｌ ＝，… Ｓ ０ ，表示细菌 ｉ ｆ …， ，ｉ １， ，，ｉ，， ２ （ｋ） 在第 ｊ 次
趋 向性 操作 第 ｋ 次 复 制 操 作 和 第 １ 迁 徙 操 作 之 后 的位 置 。 次 细 菌 ｉ 每 一 步 趋 向性 操作 为 的
基于改进粒子群算法的工程设计优化问题研究
基于改进粒子群算法的工程设计优化问题研究在当今的工程领域，优化设计问题至关重要。
它不仅能够提高工程产品的性能和质量，还能有效降低成本和缩短研发周期。
而粒子群算法作为一种强大的优化工具，在解决工程设计优化问题方面展现出了巨大的潜力。
然而，传统的粒子群算法在某些复杂的工程问题中可能存在局限性，因此对其进行改进成为了研究的热点。
粒子群算法的基本原理是模拟鸟群觅食的行为。
在算法中，每个粒子代表问题的一个潜在解，它们在解空间中飞行，通过不断调整自己的速度和位置来寻找最优解。
粒子的速度和位置更新取决于其自身的历史最优位置和整个群体的历史最优位置。
这种简单而有效的机制使得粒子群算法在处理许多优化问题时表现出色。
然而，在实际的工程设计优化中，问题往往具有高维度、多约束和非线性等特点，这给传统粒子群算法带来了挑战。
例如，在高维度空间中，粒子容易陷入局部最优解；多约束条件可能导致算法难以满足所有约束；非线性特性则可能使算法的搜索变得困难。
为了克服这些问题，研究人员提出了多种改进粒子群算法的策略。
其中一种常见的方法是引入惯性权重。
惯性权重的引入可以控制粒子的飞行速度，使其在搜索过程中更好地平衡全局搜索和局部搜索能力。
较大的惯性权重有利于全局搜索，能够帮助粒子跳出局部最优；较小的惯性权重则有助于在局部区域进行精细搜索，提高解的精度。
另一种改进策略是对粒子的学习因子进行调整。
学习因子决定了粒子向自身历史最优位置和群体历史最优位置学习的程度。
通过合理设置学习因子，可以提高算法的收敛速度和搜索效率。
此外，还有一些研究将粒子群算法与其他优化算法相结合，形成混合算法。
例如，将粒子群算法与遗传算法相结合，利用遗传算法的交叉和变异操作来增加种群的多样性，避免算法早熟收敛。
在工程设计优化问题中，改进粒子群算法已经取得了许多显著的成果。
以机械工程中的结构优化设计为例，通过改进粒子群算法，可以在满足强度、刚度等约束条件的前提下，优化结构的形状、尺寸和材料分布，从而减轻结构重量，提高结构的性能。
基于粒子群算法的逆变电路P』D控制
基于粒子群算法的逆变电路P』D控制摘要：针对逆变控制系统中PID控制器参数整定困难的问题，提出了基于粒子群算法的逆变电路PID控制器设计方法。
通过推导逆变电路模型得到逆变电路传递函数，以该传递函数作为PID控制对象，利用粒子群算法搜索PID参数。
MA TLAB仿真结果证明了该方法的可行性和优越性。
与采用遗传算法相比较，该粒子群算法能更快的获得合适的PID控制参数，所需迭代次数更少。
关键词：粒子群算法PID控制逆变电路遗传算法Abstract：A method of designing a PID controller to control the inverter circuit is provided，which bases on the Particle Swarm Optimization and focuses on the PID controller parameter tuning issue.A transfer function is deduced from the inverter circuit model and is used as a control object of the PID controller.The PSO is used to search the best PID parameters.MA TLAB simulation results demonstrated the feasibility and advantages of this pared with the genetic algorithm，the particle swarm algorithm can be faster to get the proper PID control parameters and required less the number of iterations.Key Words：PSO PID controller GA inverter circuitPID控制器是按比例、微分和积分线性组合起来的一种调节器，由于其算法简单、鲁棒性好、可靠性高等特点被广泛于逆变器控制等工业控制领域。
优化算法-粒子群优化算法
步骤四：对于粒子的每一维，根据式（1）计算得到一个随机点 的位置。
步骤五：根据式（2）计算粒子的新的位置。
步骤六：判断是否满足终止条件。
粒子群优化算法
PSO算法在组合优化问题中的应用
典型的组合优化问题：TSP
粒子群优化算法
量子行为粒子群优化算法的基本模型
群智能中个体的差异是有限的，不是趋向于无穷大的。群体的聚 集性是由相互学习的特点决定的。
个体的学习有以下特点： 追随性：学习群体中最优的知识
记忆性：受自身经验知识的束缚
创造性：使个体远离现有知识
粒子群优化算法
聚集性在力学中，用粒子的束缚态来描述。产生束缚态的原因是 在粒子运动的中心存在某种吸引势场，为此可以建立一个量子化 的吸引势场来束缚粒子（个体）以使群体具有聚集态。
描述为: 给定n 个城市和两两城市之间的距离, 求一条访问各城市
一次且仅一次的最短路线. TSP 是著名的组合优化问题, 是NP难题, 常被用来验证智能启发式算法的有效性。
vid (t 1) wvid (t) c1r1 pid (t) xid (t) c2r2( pgd (t) xid (t))
xid (t 1) xid (t) vid (t 1)
粒子群优化算法
w 惯性权重 可以是正常数，也可以是以时间为变量的线性或非线性
正数。
粒子群优化算法
通常动态权重可以获得比固定值更好的寻优结果，动态权重可以在 pso搜索过程中呈线性变化，也可以根据pso性能的某个测度函数 而动态改变，目前采用的是shi建议的随时间线性递减权值策略。
粒子群优化算法
基于粒子群算法求解多目标优化问题
基于粒子群算法求解多目标优化问题一、本文概述随着科技的快速发展和问题的日益复杂化，多目标优化问题在多个领域，如工程设计、经济管理、环境保护等，都显得愈发重要。
传统的优化方法在处理这类问题时，往往难以兼顾多个目标之间的冲突和矛盾，难以求得全局最优解。
因此，寻找一种能够高效处理多目标优化问题的方法，已成为当前研究的热点和难点。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）作为一种群体智能优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，已经在多个领域得到了广泛应用。
近年来，粒子群算法在多目标优化问题上的应用也取得了显著的成果。
本文旨在探讨基于粒子群算法求解多目标优化问题的原理、方法及其应用，为相关领域的研究提供参考和借鉴。
本文首先介绍多目标优化问题的基本概念和特性，分析传统优化方法在处理这类问题时的局限性。
然后，详细阐述粒子群算法的基本原理和流程，以及如何将粒子群算法应用于多目标优化问题。
接着，通过实例分析和实验验证，展示基于粒子群算法的多目标优化方法在实际问题中的应用效果，并分析其优缺点。
对基于粒子群算法的多目标优化方法的发展趋势和前景进行展望，为未来的研究提供方向和建议。
二、多目标优化问题概述多目标优化问题（Multi-Objective Optimization Problem, MOP）是一类广泛存在于工程实践、科学研究以及社会经济等各个领域中的复杂问题。
与单目标优化问题只寻求一个最优解不同，多目标优化问题涉及多个相互冲突的目标，这些目标通常难以同时达到最优。
因此，多目标优化问题的解不再是单一的最优解，而是一组在各个目标之间达到某种平衡的最优解的集合，称为Pareto最优解集。
多目标优化问题的数学模型通常可以描述为：在给定的决策空间内，寻找一组决策变量，使得多个目标函数同时达到最优。
这些目标函数可能是相互矛盾的，例如，在产品设计中，可能同时追求成本最低、性能最优和可靠性最高等多个目标，而这些目标往往难以同时达到最优。
基于改进PSO算法的PID参数自整定
在 工业 控制 中 ，应用最广泛的控制器是 比例 一 微分一 积分 （ｒｐ ｒｏ ａ ｉｔ ｒｌ ｅｉａｖ ，ＰＤ 控制器 ，它具有结构简 ｐｏ ｏ ｉｎ ｌｎｅ ａ ｄｒ ｔ ｅ Ｉ ） ｔ — ｇ — ｖｉ 单、鲁棒性 强、易于工程实现等特点 ，是技术 上最为成熟 的
控制规律。 Ｉ ＰＤ控制器是按偏差 的比例（） Ｐ、积分（ 和微分（ ） Ｉ ） Ｄ
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第３ 卷 第 １ 期 ３ ８
Ｉ１ ３ １． ｏ３
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计
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机
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程
２０ ０ ７年 ９月
Ｓ ｐｔ ｍｂｅ Ｏ ７ ｅ ｅ ｒ２ ０
Ｎｏ Ｊ ．８
Ｃｏｍ ｐ ｅ ｕｔ ｒＥｎｇ ｎｅ ｒ ｎｇ ｉ ｅｉ
人工智能及识别技术 ・
一
群鸟 ，它们的任 务是在一个 区域里搜索食物，在这个 区域
里只有一块食物 ，所有的鸟都不知道食物在哪里。每一只鸟 都是从一个随机 的位置 ，以一个随机的速度开始寻找食物 ， 但是每一只鸟都有记忆它 自己和整个鸟群 所经历 的距离食物 最近位置的能力 。那么找到食物的最简单有效 的方式就是搜
ｄ ｃｅｓｎ ｅ ｔ ｉｈ ｅｕ ｅ ． ｉ ｐ ｒａ ｈｉ ａｙ ｔ ｅ ｌ ｅ ａ ｄｉ ｉｃｅ ｓ ｓｏ ｔｍａ ｐ ｅ ｎ ｒ ｃｓｏ ． ｉ ｌｔｏ ｓｓ ｏ ｔｅｅｆｃｉｅ ｅ ｓ ｅ ｒ ａｉｇｉ ｒｉ ｗｅｇ ｔａ ｓ ｄ Ｔｈｓａ ｐ ｏ ｃ ｓｅ ｓ ｏｒａｉ ， ｎ ｎ ｒａ ｅ ｐｉ ｌｓｅ ｄａ ｄｐ ｅ ｉｉ ｎ Ｓ ｍｕａｉｎ ｈ ｗ ｆｅ ｔ ｎ ｓ ｎ ａ ｒ ｚ ｔ ｈ ｖ
［ ｓ ａｔ ｈｓｐｐ ｒ ｔｄｅ ｅｓｌ ｔｎｎ ｒｂｅ ｏ ｒｐ ｒｏ ａ— ｔｇａ—ｅｉａｉｅＰＤ） ｏ ｔ ｌ ｒＡ ｎ ｖｌ ｐ ｒａ ｈｂ ｓｄｏ ｒｖｄ Ａｂｔ ｃｌＴ ｉ ａｅ ｕ ｉ ｔ ｅ － ｉｇｐｏ ｌｍ ｆ ｏ ｏｔ ｎ ｌｎｅｒｌ ｒ ｔ （Ｉ ｃ ｎｒ ｌ ． ｏ ｅ ａ ｐｏｃ ａｅ ｎｉ ｏ ｅ ｒ ｓ ｓｈ ｆｕ ｐ ｉ ｉ ｄ ｖ ｖ ｏｅ ｍｐ