提出一种基于混沌粒子群优化的约束状态反馈预测控制算法, 用于解决带有输入约束和状态约束
的控制问题. 将混沌粒子群优化引入到约束状态反馈预测控制的滚动优化过程中 …

研究了模型预测控制(MPC) 中解决带约束的优化问题时所用到的优化算法,
针对传统的二次规划(QP) 方法的不足, 引入了一种带有混沌初始化的粒子群优化算法(CPSO) …

提出了一种基于粒子群优化算法(PSO) 的非线性模型预测控制(NMPC). 作为NMPC
重要组成的滚动优化部分对控制效果的好坏起着关键的作用, 因而寻求一种可靠的优化算法十分 …

提出一种基于序贯二次规划(SQP) 法的混沌粒子群优化方法(CPSO-SQP). 将混沌PSO
作为全局搜索器, 并用SQP 加速局部搜索, 使得粒子能够在快速局部寻优的基础上对整个空间 …

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优值的缺点, 提出了基于变异思想的粒子群优化算法,
为提高粒子群优化算法的计算精度, 利用混沌运动随机性, 遍历性的特点, 提出了一种基于混沌 …

提出一种基于粒子群算法混合优化的广义预测控制器(generalized predictive control based on
particle swarm optimization, 简称PSOGPC), 将粒子群优化算法(particle swarm optimization …

分析了粒子群优化算法的收敛性, 指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小,
粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力; 提出混沌粒子群优化算法 …

提出一种基于微粒群优化和模拟退火的约束广义预测控制算法, 将微粒群优化和模拟退火引入到
广义预测控制的滚动寻优过程中, 增强对约束边界的搜索能力, 并将约束条件构成约束违反度 …

针对传统优化算法解决约束广义预测控制的优化问题时存在计算量大, 不能找到全局最优解等
缺点, 该文尝试用混沌优化算法来解决此类问题. 提出一种用混沌优化算法作为滚动优化策略的 …

为了高效求解动态连续优化问题, 提出一种分层粒子群优化算法. 该算法将动态函数定义域分成
Q 个子空间, 每个空间用一个粒子群作为第一层进行独立搜索, Q 个子空间的最优粒子再组成 …