基于改进蚁群免疫算法的PIDNN加热炉温度控制

针对蚁群算法搜索时间长、易于出现早熟、停滞等问题,引入免疫信息处理机制,该方法通过抗体之间的亲和力反映种群的多样性,同时对蚁群的状态转移规则和信息素更新规则进行改进。针对BP神经网络收敛速度慢的问题,采用改进蚁群免疫算法对PID神经网络控制器的权值进行整定。仿真结果表明,改进蚁群免疫算法在收敛路径长度和收敛速度上均比传统蚁群算法效果更佳,并且与传统PIDNN(PID Neural Network)控制器相比,改进蚁群免疫算法的PID神经网络加热炉控制具有较快的收敛速度和较小的超调量,其暂态性能和稳态性能均得到有效改善。