简介：摘 要：针对传统粒子群优化算法易早熟收敛的问题，提出一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法。该算法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特征，综合了混沌初始化、惯性权重的混沌调节、位置的边界处理、陷入早熟时的混沌遍历搜索等改进措施, 改善了粒子群的随机性与多样性，较好解决了算法的早熟收敛问题。通过3个典型高维测试函数的实验测试表明：改进的混沌粒子群算法在收敛速度、寻优精度和稳定性等方面明显优于传统的粒子群算法。

简介：摘要：随着对混沌运动的发现和研究，人们意识到大部分系统都可以转变成混沌。而由于非线性因素的存在，使得 DC/DC变换器中会出现各种复杂的非线性现象，其中也包括混沌现象。虽然在过去的十多年里，混沌控制领域取得长足的进步，如参量微扰控制、自适应控制、神经网络等，但是仍旧无法有效解决DC/DC变换器中混沌现象问题。本文首先介绍了混沌的基本概念、产生机理及其特征，接着详细介绍了基于 Lyapunov指数法和分岔图的分析方法。最后，利用 MATLAB/Simulink软件对所研究系统进行仿真分析，通过仿真结果验证了所提出控制方法的有效性。

简介：摘 要：针对PID控制器的参数整定问题，提出一种基于粒子群优化算法与混沌优化思想相结合的参数智能整定方法。该方法综合了粒子种群的混沌初始化、惯性权重的改进、粒子位置的边界处理、混沌搜索及粒子替换等改进措施，有效改善粒子种群的随机性和多样性，较好解决了算法的早熟收敛问题。为同时兼顾PID控制的各项性能指标，将各指标的加权和作为评价粒子优越性的适应度函数。最后结合Simulink仿真技术，将该方法应用于一个二阶延迟系统，进行实验仿真，仿真结果表明了该方法的有效性和优越性。