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    11

    3 粒子群优化算法 12

    3.1 粒子群优化算法的背景和意义 12

    3.2 粒子群优化算法的基本原理 13

    3.3 粒子群优化算法的分析 13

    3.4 一种改进过的粒子群优化算法 14

    4 粒子群优化在非线性时滞离散系统中的应用 16

    4.1 仿真结果 17

    4.2 仿真分析 24

    5 总结 25

    附录 27

    参考文献 43

    致谢 45

    图清单

    图序号 图名称 页码

    图 1-1 PID 控制原理在现实中的运用 1

    图 1-2 电网结构图 4

    图 1-3 规划后的电网结构图 5

    图 1-4 专家智能 PID 控制器原理图 7

    图 2-1 PID 控制对混沌系统的处理流程 10

    图 5-1 例子一中主从状态的对比图 18

    图 5-2 针对例子一的离散控制率 18

    图 5-3 针对例子一的 PID 控制参数 19

    图 5-4 例子二中主从状态的对比图 19

    图 5-5 针对例子二的离散控制率 20

    图 5-6 针对例子二的 PID 控制参数 20

    图 5-7 例子三中主从状态的对比图 21

    图 5-8 针对例子三的离散控制率 21

    图 5-9 针对例子三的 PID 控制参数 22

    图 5-10 例子四中主从状态的对比图 22

    图 5-11 针对例子四的离散控制率 23

    图 5-12 针对例子四的 PID 控制参数 23

    表清单

    表序号 表名称 页码

    表 3-1 IPSO 的伪代码 16

    表 5-1 差分进化算法解决例子一的优化结果 24

    表 5-2 差分进化算法解决例子二的优化结果 24

    表 5-3 差分进化算法解决例子三的优化结果 24

    表 5-4 差分进化算法解决例子四的优化结果

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