【摘 要】
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微粒群优化算法是由Dr．Eberbart和Dr．Kennedy于1995年提出的一种基于群智能的随机优化算法，是演化计算领域的一个新的分支。因其原理简单、参数少、收敛速度较快，所需领域知识少
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微粒群优化算法是由Dr．Eberbart和Dr．Kennedy于1995年提出的一种基于群智能的随机优化算法，是演化计算领域的一个新的分支。因其原理简单、参数少、收敛速度较快，所需领域知识少等优点，自提出以来已经受到国内外研究者的高度重视并被广泛应用于许多领域。
本论文在分析标准微粒群算法基本原理的基础上，就如何改进算法性能以及拓展算法的应用领域进行了深入的研究。本文主要的研究成果与贡献如下：
1．在简要回顾了群智能算法研究现状及优缺点的基础上详细分析了微粒群算法的原理、流程和优缺点等相关内容，最后综述了算法在各领域的应用。
2．总结了对算法进行改进的四种思路，并简要介绍了已有的几种重要改进算法，在此基础上，针对算法存在的缺点，提出了一种改进方案，并且通过数值仿真实验，说明了改进算法的有效性和可行性。
3．在简要介绍了PID控制器原理及其常规参数整定方法、锅炉汽包水位的动态特性及三种常规水位PID控制系统的基础上将微粒群算法及其改进算法用来整定水位三冲量控制系统中的主、副PID控制器，并将结果与常规整定方法进行比较，仿真实验表明，基于改进算法的水位控制系统效果最好，基于微粒群算法的控制系统效果也优于常规控制系统。
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