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为有效提高PID控制器的性能,提出了一种粒子群差分混合算法（PSO-DE）,并应用于PID参数优化中.算法利用一个选择判断因子来确定每个个体的更新方式,使用简化粒子群算法（s PSO）和改进后的差分进化算法（DE）来共同产生新一代个体,并将其应用于PID的参数整定中.仿真结果表明,相较于粒子群算法和差分算法,混合算法在PID控制器的参数优化中具有更好的全局搜索能力,而且控制精度较高.