填充函数改进的智能控制全局优化算法

"这篇文章是2012年发表在《计算机应用》期刊上的一篇工程技术论文，由袁亮、吕柏权、张晨和梁伟共同撰写。文章提出了一种改进的智能控制系统全局优化算法，旨在提升全局优化算法的速度和精度。通过采用闭环控制系统的反馈思想，该算法在优化过程中使目标函数的值逐渐逼近设定值，直至找到全局最优解。关键在于设计有效的控制策略和设置策略参数。为了降低参数初始设定的复杂性并提高优化精度，作者运用填充函数法来改进智能控制系统全局优化算法。经过12个标准测试函数的验证，改进后的算法在速度上优于填充函数法，并且在精度上超过了原始的智能控制系统全局优化算法。关键词包括全局优化、控制系统、填充函数、控制策略和PID控制。" 这篇论文的核心内容涉及以下几个知识点： 1. **全局优化算法**：全局优化是指寻找多变量函数的全局最小值或最大值，而非局部极值。在工程领域，全局优化对于解决复杂问题至关重要，例如在设计、规划和控制等场景。 2. **智能控制系统**：智能控制系统结合了人工智能技术，如模糊逻辑、神经网络和遗传算法等，能够处理非线性、多模态和动态变化的问题，提供更高效的解决方案。 3. **闭环控制系统的反馈思想**：闭环控制系统通过将系统输出与期望值比较，然后调整控制输入以减小误差。在优化算法中，这表现为在每次迭代时更新目标函数值，使其逐渐接近最优解。 4. **填充函数法**：填充函数是一种优化技术，用于改善算法的收敛性和寻优精度。它通过精心设计的函数来填充搜索空间，帮助算法避开局部最优，更有效地寻找全局最优。 5. **控制策略设计**：在优化算法中，控制策略是决定如何调整算法参数以推动搜索过程的关键。在本文的改进算法中，控制策略的优化对提高整体性能起到重要作用。 6. **参数设定**：合理的参数初始化和调整是优化算法成功与否的关键因素。填充函数法的引入旨在简化这个过程，同时提升算法的精度。 7. **测试函数**：为了评估算法性能，通常会使用一组标准的测试函数，这些函数具有已知的全局最优解和各种复杂的特性，如多模态、不连续性和非线性。 8. **PID控制**：PID（比例-积分-微分）控制是一种广泛使用的控制策略，通过结合当前误差、过去误差积累和未来误差趋势来调整控制输出。 这篇论文提出的改进算法是针对全局优化问题的一种新尝试，通过结合闭环控制的反馈机制和填充函数法，提高了算法的效率和精度，为实际工程问题的解决提供了新的思路。