1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....称之为基准。误差平方的积分型的目标函数,其表达式如下所示。上式中,是系统误差。对于控制系统来说要求输出响应近似的接近输入值,则越小越易实现。趋于最小的过渡程中,它的正负变化是没法准确肯定的,所以选用进行个个被忽略质量和体积的微粒。共同在个设定的维的空间里,每个微粒都有由目标函数确定的适应度值,并知道自己发现的最好位置和确定自己的位置。除此以外,每个粒子都知道整个群体中粒子发现的最好位置,然后根据自己的经验和群体的经验来制定前行的飞行。简单的说,微粒群优化算法的基本思想就是通过群体中每个个体的合力协作以。上述式子中包括部分,其中第部分是个记忆项,表示粒子上次运动的速度大小和方向第部分表示了当前点指向粒子自身最优位置的速度影响,也被称之为粒子的自身认知向第部分是群体认知项,即指向微粒群体的最优位置且对粒子速度的影响。简而言之......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....将其作为最好的位置,然后则调整粒子的运行速度和位置。即选择出个体和群体的当前最优解,分别是粒子自身找到的最优解和整个集体找到的最优解积分。从数学计算这个角度来看,这个目标函数是易实现的,并且可以得到相对很简单的解析式。但是如果紧用来积分,是很难达到最终优化的结果的品质指标。时间乘以误差平方的积分型,其表达式如下所示。对乘以再进行积分,不仅把误差的影响加了进去,同时又引入了时间权。能更好的把权值放在对过度误差的调整上,所以这种制设计的简介控制器是按照偏差的比例积分和微分组合,从而进行线性控制。它将系统的目标值通过负反馈与系统响应输出值进行比较构成控制偏差。的控制是通过预设定值与系统实际响应输出的值比较构成偏差控制器的控制规律表述如下式所示式子中,代表的是比例系数基于的控制器参数优化研究原稿行比较构成控制偏差......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....误差绝对值积分型的寻优法比误差平方积分型和时间乘以误差平方积分型这两种方法的寻优结果好很多。首先加入了,即绝对值的应用,这就解决了过度过程中正负符号变化不断的情况。并且加了时间,可以很好的消除在过度过程表示的是积分时间常数是微分时间常数通常表示时的控制作用,称之为基准。误差平方的积分型的目标函数,其表达式如下所示。上式中,是系统误差。对于控制系统来说要求输出响应近似的接近输入值,则越小越易实现。趋于最小的过渡程中,它的正负变化是没法准确肯定的,所以选用进行变弱,因此系统的恢复时间会延长。积分环节此环节的最主要作用就是消除静差,积分时间大小决定强弱,积分作用越强的时候,就是较大的值,是系统的超调量减小,提高系统的稳定性,相反,则积分作用就会成正比的相应变换。基本微粒群算法微粒群的基本算法的如下所述。试中表示微粒,是表示第代,表示微粒是第维较强,但是系统比较容易出现震荡情况......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....但是系统比较容易出现震荡情况,反之,取得比较小时,它的控制作用就会变和群体的当前最优解,分别是粒子自身找到的最优解和整个集体找到的最优解,这两种最优解前者是个体极值,后者是全局极值,根据这个规则接着反复计算来更新两极值,最后找到最终的最优解。在实际算法中就是通过限定次数的迭代,然后找到最优位置也预先设定的最小适应阙值。基于的控制器参数优化研究原稿。基本微粒寻目前离食物最近的周围区域,然后跟随鸟群中的头鸟前行。鸟可以被定义为个个被忽略质量和体积的微粒。共同在个设定的维的空间里,每个微粒都有由目标函数确定的适应度值,并知道自己发现的最好位置和确定自己的位置。除此以外,每个粒子都知道整个群体中粒子发现的最好位置,然后根据自己的经验和群体的经验来制定前行的飞行。要,假如惯性因子的值为就相当于速度本身没有记忆力,速度的决定权只有目前的位置以及历史最优的位置......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....此环节就会立即进行控制作用,来减少偏差,比例系数的大小则是控制作用强弱的表现,较大的时候其控制作用子群的速度范围限制在∈,粒子群的上限值设置为,位置的下限为,惯性权重因子设置为,。在单位阶跃响应下并且基于算法的最终优化结果是。本设计采用的粒子群算法和临界比例度法对控制器参数进行优化设计。首先对算法进行了详细了解和学习,接着通过查阅相关文献,完成了关于仿及信息共享以此来寻找最优的解。算法原理算法中最优解的搜寻过程是先初始化群随机粒子随机解,即随机速度和位置,通过目标函数计算出微粒的适应度值,并与经过的最好位置进行比较,将其作为最好的位置,然后则调整粒子的运行速度和位置。即选择出个体和群体的当前最优解,分别是粒子自身找到的最优解和整个集体找到的最优解目标函数对系统的品质要求相对更精确些。误差绝对值积分型,它的表达式如下所示......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....代表的是比例系数表示的是积分时间常数是微分时间常数通常表示时的控制作用,称之为基准。基于的控制器参数优化研究原稿积分。从数学计算这个角度来看,这个目标函数是易实现的,并且可以得到相对很简单的解析式。但是如果紧用来积分,是很难达到最终优化的结果的品质指标。时间乘以误差平方的积分型,其表达式如下所示。对乘以再进行积分,不仅把误差的影响加了进去,同时又引入了时间权。能更好的把权值放在对过度误差的调整上,所以这种真的算法对控制器参数优化的程序编写。利用搭建仿真框图,通过文件调用仿真框图完成参数的优化过程,选择单纯形法作为常规的优化算法,对同个被控对象的控制器参数进行了优化。参考文献徐静波基于算法的控制参数优化东华大学学报,董海鹰智能控制理论及应用北京中国铁道出版简而言之,就是粒子以自身经验为基础并结合其他粒子的最好经验来找到最优的那个解......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....那么它必定是静止不动的。而其它的微粒就会推进到全局最好位置与它的最好位置,即加权中心。如果和都同时为,则粒子会以目前的速度直飞,直到区域边界,因此也很难找到最优的解。基于的控制器参数优化研究原稿积分。从数学计算这个角度来看,这个目标函数是易实现的,并且可以得到相对很简单的解析式。但是如果紧用来积分,是很难达到最终优化的结果的品质指标。时间乘以误差平方的积分型,其表达式如下所示。对乘以再进行积分,不仅把误差的影响加了进去,同时又引入了时间权。能更好的把权值放在对过度误差的调整上,所以这种,这两种最优解前者是个体极值,后者是全局极值,根据这个规则接着反复计算来更新两极值,最后找到最终的最优解。在实际算法中就是通过限定次数的迭代,然后找到最优位置也预先设定的最小适应阙值。基于的控制器参数优化研究原稿。其中惯性因子与学习因子和是统称为权重因子......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....从而进行线性控制。它将系统的目标值通过负反馈与系统响应输出值进中后期出现的误差。所以本次设计中选表达式是的目标函数。优化的仿真系统加热炉温控的仿真搭建在的环境下利用搭建加热炉温控的框图,框图如所示。图加热炉温控的的仿真框图基于算法的优化仿真在算法程序设计中,粒子群的规模大小设计为,迭代次数设置为,粒运动的惯性,也就是保持记忆,保留自身运动的速度和方向。也使搜索空间可以扩展和延伸。具有探索新领域能力的和是将每个微粒推进由局部最优位置和全局最优位置统计而来的加速项的权值。比较大的值会造成粒子猛然的越过目标区域和冲向目标区域,但比较小值的粒子允许在被拉回来之前在目标区域周围外徘徊。因此参数的设置比较重及信息共享以此来寻找最优的解。算法原理算法中最优解的搜寻过程是先初始化群随机粒子随机解,即随机速度和位置,通过目标函数计算出微粒的适应度值......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....微粒群算及信息共享以此来寻找最优的解。算法原理算法中最优解的搜寻过程是先初始化群随机粒子随机解,即随机速度和位置,通过目标函数计算出微粒的适应度值,并与经过的最好位置进行比较,将其作为最好的位置,然后则调整粒子的运行速度和位置。即选择出个体和群体的当前最优解,分别是粒子自身找到的最优解和整个集体找到的最优解控制规律式子也可以写成传递函数的形式控制的个环节的主要作用如下所述比例环节当实际响应结果与给定形成偏差时,此环节就会立即进行控制作用,来减少偏差,比例系数的大小则是控制作用强弱的表现,较大的时候其控制作用较强,但是系统比较容易出现震荡情况,反之,取得比较小时,它的控制作用就会变社,潘峰粒子群优化算法与多目标优化北京理工大学出版社,崔志华,曾建潮微粒群优化算法北京科学出版社,曾建潮,崔志华微粒群算法的同模型及分析计算机研究与发展,......”。