12、元启发式算法与BLDC电机控制优化

元启发式算法与BLDC电机控制优化

元启发式算法介绍

在优化领域，有几种重要的元启发式算法，它们在不同的应用场景中展现出独特的优势。

粒子群优化算法（PSO）

PSO算法中，pbest代表粒子的个体最优位置，gbest代表所有粒子中的全局最优位置。认知系数用c1表示，社会系数用c2表示。r1和r2是范围在[0 - 1]的随机数，w表示惯性权重，不同作者对其定义不同，该惯性权重旨在在迭代过程中保持探索和开发之间的稳定性。

灰狼优化算法（GWO）

2014年，Mirjalili等人提出了基于随机种群的GWO算法。该算法受灰狼在自然栖息地中包围猎物、群体狩猎以及跟随首领的行为启发。数学上，它模拟了灰狼追踪、追逐、骚扰和攻击猎物的过程。
- 初始化 ：在搜索空间中初始化一群灰狼，相对于猎物，前三个最优位置的灰狼分别代表alpha、beta和delta狼，其余为omega狼。这些狼通常以5 - 15只为一组进行狩猎。
- 位置更新 ：所有灰狼的位置根据alpha（Y₁）、beta（Y₂）和delta（Y₃）狼的位置进行更新，相关公式如下：
- (D_1 = C_1|Y_{prey} - Y_1|)，(D_2 = C_2|Y_{prey} - Y_2|)，(D_3 = C_3|Y_{prey} - Y_3|)
- (Y_1’ = Y_1 - A_1D_1)，(Y_2’ = Y_2 - A_2D_2)，(Y_3’ = Y_3 - A_3D_3)
- (Y(k + 1)=\frac{Y_1’+Y_2’+Y_3’}{3}) <