说明：本研究采用混合粒子群优化算法和 GSA 算法优化 PID。结果是，它可以消除稳态误差、 超调量、 上升时间和峰值时间。
说明：利用粒子群优化算法对不同类型的分布式发电机组进行优化配置和规模确定，以降低损耗和分布式发电成本
说明：基于生物地理学的优化，优良的全局优化算法 ！地理学是研究生物的地理分布。执政的生物分布的数学方程首先发现和开发在 1960 年代。工程师的思维方式是我们可以汲取自然。这促使在优化问题中的生物地理学应用。就像数学上的生物遗传学激励遗传算法 （气） 的发展和生物神经元的数学人工神经网络的发展，本文认为生...