自适应灰狼优化算法及纸浆浓度控制应用

摘要：

目的 针对基本灰狼算法在函数优化过程中精度低、收敛速度慢、局部搜索能力差等问题,提出一种基于收敛因子和权重动态变化的自适应灰狼优化算法.方法 为了平衡算法的全局和局部搜索能力,引入聚焦距离变化率来动态调整收敛因子;使用自适应权重因子来改变算法的位置更新公式,以提高算法的收敛速度和精度.结果 仿真实验结果 表明,改进后的算法在收敛精度和速度上都有了显著的提升,并且克服了灰狼算法在处理多峰函数时易陷入局部最优的缺点;对于纸浆浓度控制系统,控制效果更加理想.结论 通过改进的灰狼算法对PID控制器参数进行整定,可以显著提高系统的控制精度和其他性能指标,能更好地满足实际应用的要求.

关键词：灰狼算法、聚焦距离变化率、收敛因子、自适应权重因子、PID参数、纸浆浓度

所属期刊栏目：41

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金11502145,61074087,61703277

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：263-271