Optimization of PID Controllers Using Ant Colony and Genetic Algorithms
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg Okt 2014, 2014
- Softcover
- Neu

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Artificial neural networks, genetic algorithms and the ant colony optimization algorithm have become a highly effective tool for solving hard optimization problems. As their popularity has increased, applications of these algorithms have grown in more than equal measure. While many of the books available on these subjects only provide a cursory discussion of theory, the present book gives special emphasis to the theoretical background that is behind these algorithms and their applications. Moreover, this book introduces a novel real time control algorithm, that uses genetic algorithm and ant colony optimization algorithms for optimizing PID controller parameters. In general, the present book represents a solid survey on artificial neural networks, genetic algorithms and the ant colony optimization algorithm and introduces novel practical elements related to the application of these methods to process system control. 108 pp. Englisch. …
Bestandsnummer des Verkäufers 9783642434778
- Titel
- Optimization of PID Controllers Using Ant Colony and Genetic Algorithms
- Autor
- Muhammet Ünal
- Verlag
- Springer Berlin Heidelberg Okt 2014
- Erscheinungsjahr
- 2014
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3642434770
- ISBN-13
- 9783642434778
- Artikelgewicht
- 178 Gramm
- Abmessungen
- 235x155x7 mm
Artificial neural networks, genetic algorithms and the ant colony optimization algorithm have become a highly effective tool for solving hard optimization problems. As their popularity has increased, applications of these algorithms have grown in more than equal measure. While many of the books available on these subjects only provide a cursory discussion of theory, the present book gives special emphasis to the theoretical background that is behind these algorithms and their applications. Moreover, this book introduces a novel real time control algorithm, that uses genetic algorithm and ant colony optimization algorithms for optimizing PID controller parameters. In general, the present book represents a solid survey on artificial neural networks, genetic algorithms and the ant colony optimization algorithm and introduces novel practical elements related to the application of these methods to process system control.
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Artificial neural networks, genetic algorithms and the ant colony optimization algorithm have become a highly effective tool for solving hard optimization problems. As their popularity has increased, applications of these algorithms have grown in more than equal measure. While many of the books available on these subjects only provide a cursory discussion of theory, the present book gives special emphasis to the theoretical background that is behind these algorithms and their applications. Moreover, this book introduces a novel real time control algorithm, that uses genetic algorithm and ant colony optimization algorithms for optimizing PID controller parameters. In general, the present book represents a solid survey on artificial neural networks, genetic algorithms and the ant colony optimization algorithm and introduces novel practical elements related to the application of these methods to process system control.
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