?作者簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，修心和技術同步精進，

代碼獲取、論文復現(xiàn)及科研仿真合作可私信。

??個人主頁：Matlab科研工作室

??個人信條：格物致知。

更多Matlab完整代碼及仿真定制內容點擊??

智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡預測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

?? 內容介紹

PID控制是一種常用的控制方法，它通過比例、積分和微分三個部分來調節(jié)系統(tǒng)的輸出，以實現(xiàn)對系統(tǒng)的穩(wěn)定控制。在船舶鍋爐壓力控制中，PID控制也被廣泛應用。然而，傳統(tǒng)的PID控制存在著參數(shù)調節(jié)困難、控制效果不佳等問題。因此，如何優(yōu)化PID控制成為了當前研究的熱點之一。

近年來，混沌和蟻群算法作為兩種新興的智能優(yōu)化算法，受到了廣泛關注?；煦缢惴ň哂须S機性和確定性并存的特點，能夠有效地避免陷入局部最優(yōu)解；而蟻群算法則模擬了螞蟻在尋找食物過程中的行為，具有較強的全局尋優(yōu)能力。因此，將混沌算法和蟻群算法相結合，可以充分發(fā)揮它們各自的優(yōu)勢，用于解決PID控制的優(yōu)化問題。

本文基于混沌改進蟻群算法，針對船舶鍋爐壓力控制PID優(yōu)化問題展開研究。首先，我們對PID控制器的數(shù)學模型進行了建立，并分析了其在船舶鍋爐壓力控制中的應用。然后，我們詳細介紹了混沌算法和蟻群算法的原理及優(yōu)化過程。接著，我們提出了基于混沌改進蟻群算法的船舶鍋爐壓力控制PID優(yōu)化方法，并給出了具體的算法流程。最后，我們通過仿真實驗對所提出的方法進行了驗證，并與傳統(tǒng)的PID控制方法進行了對比分析。

實驗結果表明，基于混沌改進蟻群算法的船舶鍋爐壓力控制PID優(yōu)化方法能夠顯著提高系統(tǒng)的控制性能，使得系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性得到了有效改善。與傳統(tǒng)的PID控制方法相比，我們所提出的方法在控制精度和調節(jié)時間上均取得了較大的改進。因此，本文的研究成果為船舶鍋爐壓力控制PID優(yōu)化問題的解決提供了一種新的思路和方法。

總之，基于混沌改進蟻群算法的船舶鍋爐壓力控制PID優(yōu)化方法具有很高的實用價值和推廣前景。未來，我們將進一步深入研究，不斷完善算法的性能和穩(wěn)定性，為船舶鍋爐壓力控制領域的發(fā)展做出更大的貢獻。

?? 部分代碼

function mx=GaussMutation(x,lb,ub)%% 對個體執(zhí)行高斯變異%% 輸入?yún)?shù)列表% x ? ? ? ?變異前的個體% lb ? ? ? 決策變量的下界% ub ? ? ? 決策變量的上界%% 輸出參數(shù)列表% mx ? ? ? 變異輸出的結果%%L=length(x);mx=x;for i=1:L ? ?m=0.5*(lb(i)+ub(i)); ? ?v=(ub(i)-lb(i))/6; ? ?q=normrnd(m,sqrt(v));%%產(chǎn)生一個符合均值為m，均方誤差為sqrt(v)的隨機數(shù) ? ?if q<lb(i) ? ? ? ?q=lb(i); ? ?end ? ?if q>ub(i) ? ? ? ?q=ub(i); ? ?end ? ? ? ? ? ? ? ? %%保證q在上下界之內，也就是lb與ub之間 ? ?mx(i)=q;end

?? 運行結果

?? 參考文獻

本程序參考以下中文EI期刊，程序注釋清晰，干貨滿滿。

[1]黃佰川.改進蟻群算法在船舶鍋爐蒸汽壓力控制系統(tǒng)中的應用研究[D].哈爾濱工程大學[2023-11-27].DOI:10.7666/d.y2052898.

?? 部分理論引用網(wǎng)絡文獻，若有侵權聯(lián)系博主刪除

?? ?關注我領取海量matlab電子書和數(shù)學建模資料

?? ?私信完整代碼、論文復現(xiàn)、期刊合作、論文輔導及科研仿真定制

1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產(chǎn)調度、經(jīng)濟調度、裝配線調度、充電優(yōu)化、車間調度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合