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詹士昌; 吴俊;
杭州师范学院物理系,浙江,杭州,310012;
浙江大学先进控制研究所工业控制技术国家重点实验室,浙江,杭州,310027;
蚁群算法; PID控制; 适应度函数; 遗传算法;
机译:PID控制器优化时滞系统的有效技术-蚁群算法的蚁群算法
机译:基于蚁群算法的感应电动机PID控制器整定
机译:基于蚁群算法的PID控制器热电水力发电系统自动发电控制
机译:基于改进蚁群算法的BP神经网络PID参数优化设计
机译:使用基于相似系数的人工蚁群算法开发制造单元
机译:基于氨基树脂的感光材料在血管工程应用的多参数优化设计中的3D打印
机译:基于自适应免疫蚁群算法的PID参数调整
机译:参数优化设计。第二部分。二阶算法与混合方法。
机译:校正基于PID控制的轴的方法和装置,该方法能够通过PID来控制轴的压力时间,该PID控制轴的加压时间,并考虑轴的加热和冷却条件
机译:基于量子蚁群算法的Spark平台任务调度方法
机译:基于改进蚁群算法的停车AGV路线规划方法
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