基于改進量子進化算法的PID參數優化

摘要：PID控制器是一類廣泛使用的控制器，其參數優化決定了控制器的性能。提出了一種基于改進量子進化算法的PID控制參數優化方法。在該算法中量子個體的每位量子比特都可以向不同的目標學習，實現了量子個體之間信息的充分交換，一方面保證了算法的收斂性，另一方面保證了算法的探索能力，有效提高了算法的優化性能。將該方法用于PID控制器參數優化，與其他優化算法的仿真結果比較表明，該方法能獲取更好的控制效果，驗證了該方法的有效性。