基于量子粒子群优化PI模型的主动队列网络拥塞控制

为了解决无线传感器网络拥塞引起的丢包率高和网络吞吐率过低,从而引起网络能量有效性和服务质量QoS降低的问题,提出了一种基于改进PI主动队列管理模型和量子粒子群(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的拥塞控制方法.首先定义了改进的PI主动队列管理模型,然后为了对PI模型进行优化,采用改进的多种群量子粒子群算法对PI主动队列管理模型中的参数优化,并对该算法进行了描述,从而得到优化的PI控制模型.最后定义了多种群量子粒子群算法和PI主动队列模型对网络拥塞进行控制的具体算法.实验结果表明:该方法能有效实现WSN的拥塞控制,与其它方法相比,具有较低的数据丢包率和较大的网络吞吐率.     

主动队列管理中的PID型神经网络控制

研究动态网络中间节点的拥塞控制. 提出一种PID型神经网络的主动队列管理(AQM)算法,给出基于BP学习规则的网络参数自调整规律,根据Lyapunov定理证明了系统的稳定性. 基于NS$-2平台的仿真结果表明,该算法适应瞬息万变的网络环境,系统稳态误差和响应速度等指标优于PID算法.     

基于粒子群优化的主动悬架PID控制策略

针对汽车主动悬架比例-积分-微分控制器(proportional-integral-derivative,PID)参数选择问题,传统PID控制参数整定具有一定的盲目性.设计了粒子群优化算法,目标函数根据悬架性能指标建立,利用粒子群优化算法,优化了PID控制器中的参数.结果表明,与优化前PID控制的主动悬架相比,采用粒子...     

基于量子粒子群优化的网络拥塞控制新策略

为了改善网络拥塞控制系统的性能,基于流体流理论的网络简化模型,将量子空间中的粒子群优化算法(QDPSO)应用于PID控制器参数优化.定义了一个综合调节时间、上升时间、超调量、系统静态误差、正弦跟踪误差等动静态性能指标函数,在给定的参数空间进行组合优化搜索,迅速求得获取使性能指标优化函数极小化的一组PID控制器参数,将PID控制器应用于网络主动队列管理系统中.仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击2种情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于RED,PI算法,也优于GA,SPSO算法的优化结果,超调量均小于4%,调节时间均小于4s,稳态误差均小于2个数据包.     

基于免疫克隆原理的PID控制器优化

针对PID控制器的参数整定和优化问题,本文提出一种基于免疫克隆算法的优化PID控制器参数的方法.该算法与人体免疫系统机制相似,通过克隆、选择和高频变异,以获得最优的目标函数值,进而获得最优的PID控制器.仿真实验结果表明该方法明显优于遗传算法和粒子群算法,同时证明了利用免疫克隆算法进行PID调节的有效性.     

基于粒子群算法的逆变电路PID控制

针对逆变控制系统中PID控制器参数整定困难的问题,提出了基于粒子群算法的逆变电路PID控制器设计方法.通过推导逆变电路模型得到逆变电路传递函数,以该传递函数作为PID控制对象,利用粒子群算法搜索PID参数.MATLAB仿真结果证明了该方法的可行性和优越性.与采用遗传算法相比较,该粒子群算法能更快的获得合适的PID控制参数,所需迭代次数更少.     

基于HPSO的PID算法在汽油机怠速控制中的应用

在怠速控制系统中,PID控制器的参数整定直接影响到控制效果;介于标准粒子群算法的不足,采用混合粒子群算法对PID控制器的参数进行离线整定,并基于MATLAB软件进行仿真实验;实验结果表明：混合粒子群的寻优精度优于遗传算法和标准粒子群算法,且具有良好的收敛速度.     

基于反向传播神经网络的Ad Hoc网络PID拥塞控制

为了改进比例积分微分(PID)控制在Ad Hoc网络主动队列管理(AQM)中的动态性能,优化PID控制参数的整定,该文提出了一种基于反向传播神经网络的PID拥塞控制AQM方案。该文将Ad Hoc网络的分组丢弃分为拥塞丢弃和无线丢弃,考虑分组的到达与丢失为流体,推导了拥塞窗口和队列长度的随机微分关系,通过小扰动线性化理论,获得Ad Hoc网络AQM拥塞控制模型。根据该模型,设计了基于反向传播神经网络(BPNN)的PID队列控制器,该算法可以根据网络状况对控制器PID系数进行自适应的调整。MATLAB和网络模拟器(NS)仿真表明,在突发流、链路容量及时延时变的Ad Hoc网络中,新算法在收敛速度和队列抖动上优于PID。     

一种基于积分分离的内模PID主动队列管理算法

针对PI主动队列管理算法存在调节时间长和鲁棒性差的缺点,提出了一种基于积分分离的内模PID主动队列管理算法(IMC PD-PID)。其突出特点是控制器参数整定方便,由于采用了积分分离的方法,使其既保持了积分作用,又减小了超调量。仿真结果表明:该算法较PI算法有更小的超调量,队列收敛速度明显加快。     

AQM中基于神经网络自适应的PID控制器

将神经网络和PID控制器有机结合,形成一种基于RBF网络在线辨识、单神经元网络在线整定的自适应PID控制器,用于对主动队列管理（AQM）的拥塞控制.仿真结果表明,该控制器对负载队列的控制效果明显优于传统PID控制器.