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搜索资源 - PID using ant colony
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除了蚁群算法，可用于PID参数优化的智能算法还有很多，比如遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、人工鱼群算法，等等。-In addition to ant colony algorithm can be used to optimize the PID parameters there are many intelligent algorithms, such as genetic algorithms, simulated annealing algorithm, particle swarm
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基于蚁群算法的PID控制参数优化Matlab源码-PID Control Based on Ant Colony Optimization Algorithm for Matlab source
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遗传融合的自适应蚁群算法最优PID控制研究-Genetic fusion of adaptive ant colony algorithm optimal PID control
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蚁群算法优化PID控制器,采用三种评价指标函数IAE、ITAE、ITSE来进行对比分析.-Ant colony optimization algorithm PID controller, using three evaluation function IAE, ITAE, ITSE for comparative analysis.
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寻优控制参数，利用新型算法，模仿大自然生物觅食行为的蚁群算法，在MATLAB环境下进行仿真实验，寻优PID控制参数。-Optimizing control parameters, using a new algorithm that mimics the natural biological foraging behavior of ant colony algorithm, simulation experiments in the MATLAB environment, optimizing
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《MATLAB智能算法超级学习手册》随书光盘，《MATLAB智能算法超级学习手册》的内容主要包括马尔科夫链模型、层次分析法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、PID控制算法、神经网络算法等。智能算法对于很多初学者而言，有一定的困难，很难理解程序流程、数据的运算过程，因此给实际应用带来困难。本书将围绕智能算法展开综述，深入浅出地介绍和分析各类智能算法，用智能算法解决工程应用问题。-Content " MATLAB super intelligent algorithm to stu
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DC motor PID tuning using ACO
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利用蚁群算法对pid进行参数优化，里面有源代码和一些代码的注释(Using ant colony algorithm to optimize the parameters of pid, there are source code and some code annotations.)
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