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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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1 篇 northeastern uni...
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作者

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1 篇 li xiaolin
1 篇 li wenhui
1 篇 cai tianfang
1 篇 cao chunhong
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检索条件"主题词=composite particle swarm optimization algorithm"

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详细简洁

排序：

Automatic Predictive Control algorithm and Emulation Technique Study

Automatic Predictive Control Algorithm and Emulation Techniq...

引用

2015 International Conference on Automation,Mechanical Control and Computational Engineering(AMCCE 2015)

作者： Yang Zhongguo Cai Tianfang College of Mechanical and Electrical Engineering Zaozhuang institute

ISBN: (纸本)9781510803084

This paper, aiming at the predictive control problem in nonlinear complex system, puts forward fuzzy neural predictive control algorithm based on composite particle swarm optimization algorithm. Under the situation of unknown system model, prediction model is established by combining fuzzy logic with neural network. Meanwhile the effective and feasible predictive control method with well control performance is proposed by making use of composite particle swarm optimization algorithm to complete rolling optimization, so as to provide reliable theoretical foundation for solving practical problems of control system.

关键词： Nonlinearity predictive control fuzzy neural predictive control composite particle swarm optimization algorithm

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The research on a novel geometric constraint solver

The research on a novel geometric constraint solver

引用

6th World Congress on Intelligent Control and Automation

作者： Cao, Chunhong Zhang, Bin Li, Xiaolin Wang, Limin Li, Wenhui Northeastern Univ Coll Informat Sci & Engn Shenyang 110004 Peoples R China

ISBN: (纸本)1424403316

When transferring the geometric constraint equation group into the optimization model, we need a method to jump out of the local beat solution so that we can find a global best solution. Considering the speed and global capability, we adopt compound particle group optimization algorithm. particle swarm optimization algorithm is a kind of evolution computation technology based on group intelligence. In all the evolution computations heuristic function should be included to control its one's own characteristic. These parameters are usually correlated with the specific problem and are defined by the users. Suitable parameter choice needs user abundant experience and correct judgment on the information offered by the problem. More important thing is that these heuristic parameters will influence the convergence characteristic of the algorithm. Because of this even experienced users may choose the not appropriate parameter and then make the problem unable to get effective solution. It needs to carry on some research on these parameters more and more. Here we choose the control parameters as an optimization question in the particle swarm algorithm. Thus heuristic function in the PSO can be controlled by the ordinal genetic algorithm and we form the composite particle swarm optimization algorithm. And we use this algorithm into the geometric constraint solving successfully.

关键词： geometric constraint solving group intelligent algorithm particle swarm optimization algorithm composite particle swarm optimization algorithm

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