摘要：提出一種粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)與人群搜索融合(Seeker Optimization Algorithm,SOA)的算法,將其用于優(yōu)化工業(yè)控制過(guò)程中PID參數(shù)。充分利用粒子群算法突出的局部尋優(yōu)能力與人群搜索算法的全局搜索能力,將兩種算法結(jié)合,提高算法的收斂速度以及收斂精度。通過(guò)不同的典型測(cè)試函數(shù),將其分別對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法以及人群搜索算法,驗(yàn)證該融合算法具有更佳的優(yōu)化效果。將該融合算法用于PID控制器參數(shù)優(yōu)化,仿真結(jié)果表明,該融合算法提高了控制精度和系統(tǒng)響應(yīng)速度,魯棒性好,改善了控制系統(tǒng)性能。