说明：用pso对bp神经网络进行优化，对pid控制器进行优化设计。

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说明：这个项目基于 simulink 使用粒子群优化算法的 pid 参数优化整定。在这里 weso 返回 Kp，正在考虑一种植物与致动器系统的仿真模型。有是一个文件给超调量，上升时间和沉降时间适应度函数的目标函数。根据哪些粒子群优化算法返回 Kp、 Ki、 Kd 的最优值。

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说明：智能算法，粒子群算法已经应用在各行各业当中，也已经取得了不错的效果。这个文件中，也是采用的是粒子群算法（PSO）来控制的PID参数让单位阶跃响应更好。

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说明：粒子群算法 代码全 PSO PID优化 优化效果好

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说明：基于粒子群算法的PID控制器优化设计，通过对PID三个变量比例、积分和微分的参数寻优，得到最佳的三个参数，得到控制器最好输出曲线，其超调量最小，超调时间小。

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说明：在这个项目中你可以找到最佳系数 PID 控制器 avr 单片机系统通过使用粒子群优化算法

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说明：基于线性惯性系数、自适应交叉和变异方法的粒子群优化算法

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说明：用于优化PID三个参数的粒子群程序代码，简便实用。

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说明：压缩包内是关于BeiHang出版的matlab智能算法30个案例的代码，对于学习理解智能算法的原理和编程有一定的帮助。如遗传算法、粒子群算法、免疫优化算法、模拟退火算法、BP算法等。

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说明：免疫粒子群优化算法调整PID。该方法将免疫算法中基于浓度的抗体复制策略与粒子群优化算法相结合。对低浓度粒子进行提升，对高浓度粒子进行抑制，从而保持粒子的多样性，克服了粒子群算法容易陷入局部最优的缺点，优化速度快。

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