免疫粒子群混合优化算法（AIPSO）

资 源 简 介

免疫粒子群混合优化算法（AIPSO）

详 情 说 明

免疫粒子群混合优化算法（AIPSO）是一种结合免疫算法与粒子群优化（PSO）的智能优化方法，尤其适用于PID控制器参数整定等复杂问题。其核心思想是通过免疫机制动态平衡粒子的探索与开发能力，显著改善传统PSO易早熟收敛的缺陷。

核心机制 浓度调控：借鉴免疫算法中的抗体浓度概念，对粒子群中相似度高（高浓度）的粒子进行适应度抑制，强制其分散到其他搜索区域；同时对低浓度粒子给予奖励，促进种群多样性。 动态平衡：高浓度粒子被抑制后，算法减少局部重复搜索，而低浓度粒子的增强则扩展了全局探索范围，二者协同避免陷入局部最优。 快速收敛：保留PSO的速度-位置更新规则，确保优秀解能快速传播，结合免疫调节后进一步加速收敛至优质解域。

在PID优化中的应用 通过将PID参数（Kp、Ki、Kd）映射为粒子位置，AIPSO可高效搜索参数组合。免疫机制能有效处理PID调参中多峰、非线性等挑战，相比标准PSO更易找到鲁棒性强的参数。

优势总结 多样性保持：浓度机制避免种群同质化。 全局优化能力：抑制早熟收敛，提升搜索质量。 工程适用性：尤其适合多模态、高维优化问题如PID控制。