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粒子群优化算法是在对生物界中鸟群觅食行为研究的基础上提出的一种全新的智能优化算法，在许多工程优化的实际问题中得到了成功的应用。本文以基于粒子群算法PID控制参数优化作为主要研究课题，在PID控制器及粒子群算法相关概念及原理的基础上，提出了简化粒子群算法，通过对惯性权重进行改进，通过简化粒子群算法进行PID控制参数优化，实验结果表明，改进算法求解出的PID控制参数，对系统的稳定性有明显地提高，表明了改进算法的实用性。
 
关键词：粒子群算法，PID控制，参数优化；更多范文 人类对优化问题的探讨可追溯于公元前古希腊时期，通过不断的摸索与发展，到17世纪中叶，对它的理论研究及算法研究己初具体系，直至20世纪末，最优化理论及方法才成为一门独立的学科。在这期间，学者们取得了丰硕的研究成果，提出了许多经典的优化算法，其中的代表有：牛顿法、单纯形搜索法、最速下降法、共辆梯度法等。可是，这些传统算法仅能解决简单的优化问题，面对结构复杂，模糊性强的难题时，往往不尽人意。
随着计算机信息技术的发展，人工智能领域的迅速崛起，以自然界和人类社会的运行机制为导向，模拟其现象或行为的启发式优化算法开始展现在人们眼前，这其中的代表有：遗传算法、模拟退火算法、免疫算法、粒子群算法、蚁群算法等。启发式算法的出现不但丰富了最优化问题的理论研究，也为优化算法的发展指明了新的方向。同时，由于启发式算法具有更强的适用性，专家学者也越来越热衷于将其应用于实际工程中，这也大幅提高了优化算法的实用价值。