充分搜索多策略花授粉算法在PID参数优化中的应用

来源：计算机技术与发展杂志2024年第07期北京时间：

作者：夏艺瑄;贺兴时

摘要：PID 控制器广泛应用于工业领域,结构简单,控制效果良好,参数对控制器起到了绝对作用。 花授粉算法是一种应用广泛的元启发算法,但存在易陷入局部最优、迭代后期收敛速度慢、寻优精度差等不足。 用加入随机扰动的反双曲正切函数充分搜索策略的转换概率替换原本的固定概率,平衡全局搜索和局部搜索;在异花授粉中引入新型动态因子,改变母系花粉位置的影响;在自花授粉阶段提出权重学习策略,让花粉向优秀花粉方向聚拢;引入翻筋斗探索策略,加大种群多样性。 在此基础上提出充分搜索下多策略花授粉算法(MSFPA),对比分析了花授粉算法(FPA)、粒子群算法(PSO)、差分进化算法(DE)和象群算法(EHO)对 9 个测试函数的仿真实验,结果表明 MSFPA 算法收敛速度快,性能更优。 将 MSFPA 算法应用于 PID 参数优化中,经过优化的系统超调量较小,且调整时间较短,有较强的稳定性。

关键词：花授粉算法;PID控制器;参数优化;权重学习;翻筋斗探索策略