基于自适应变异概率二进制PSO的球磨制粉系统控制

摘要

研究了一种新型自适应变异概率二进制粒子群算法。提出的自适应变异策略通过以一定的概率进行动态比特转换帮助算法更好地保持种群多样性和搜索新解，从而有效防止算法早熟.最终将提出的自适应变异概率二进制粒子群算法(adaptivc mutation bagod pobability binaryPsO，APBPSO)用于球磨制粉系统这一复杂多变量对象的PID控制器优化设计中以验证算法性能.多变量控制器分别采用了三种多目标优化目标函数，仿真结果表明提出 APBPSO能有效避免陷入局部最优，其对控制器优化性能优于粒子群优化算法，离散二进制粒子群优化算法及基本的概率二进制粒子群优化算法.