粒子群算法（PSO）整定pid控制参数，比传统Z-N整定方法要好，内附matlab程序与simulink模型

免疫粒子群混合优化算法整定PID，该方法将免疫算法中的基于浓度的抗体繁殖策略 与粒子群优化算法相结合。对浓度低的粒子进行促进，对浓度高的粒子进行抑制，因而保持了粒子的多样性，克服了PSO 算法易于陷入局部最优点的缺点，寻优速度快。

采用PSO算法优化PID参数，完成PID优化控制。

通过BP神经网络实现PID参数在线正整定。

粒子群算法优化+PID参数优化+simulink版本+matlab源代码

智能优化算法粒子群算法优化PID参数非simulink+matlab源代码

用粒子群pso算法优化pid控制的参数，matlab源代码，非常实用！ 用粒子群pso算法优化pid控制的参数，matlab源代码，非常实用！

低温地板辐射采暖中的优化PID控制算法.docx

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基于PSO粒子群优化的PID控制器最优参数kp，ki，kd计算，matlab2021a中运行测试 function z=PSO_PID(x) assignin('base','Kp',x(1)); assignin('base','Ki',x(2)); assignin('base','Kd',x(3)); [t_time,x_state,y_out]=sim('PID_Model',[0,20]); z=y_out(end,1);