ALICE Connex: A volunteer computing platform for the Time-Of-Flight calibration of the ALICE experiment. An opportunistic use of CPU cycles on Android devices

บทความในวารสาร


ผู้เขียน/บรรณาธิการ


กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์

ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง


รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์

รายชื่อผู้แต่งJenviriyakul P., Chalumporn G., Achalakul T., Costa F., Akkarajitsakul K.

ผู้เผยแพร่Wiley

ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.)2019

วารสารExpert Systems: The Journal of Knowledge Engineering (0266-4720)

Volume number94

หน้าแรก510

หน้าสุดท้าย523

จำนวนหน้า14

นอก0266-4720

eISSN1468-0394

URLhttps://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85075197160&doi=10.1111%2fexsy.12489&partnerID=40&md5=79a10029bb61eb0225abc8f34d305ba5

ภาษาEnglish-Great Britain (EN-GB)


ดูในเว็บของวิทยาศาสตร์ | ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์ | บทความในเว็บของวิทยาศาสตร์


บทคัดย่อ

A novel optimal proportional integral derivative (PID) autotuning controller design based on a new algorithm approach, the “swarm learning process” (SLP) algorithm, is proposed. It improves the convergence and performance of the autotuning PID parameter by applying the swarm and learning algorithm concepts. Its convergence is verified by two methods, global convergence and characteristic convergence. In the case of global convergence, the convergence rule of a random search algorithm is employed to judge, and Markov chain modelling is used to analyse. The superiority of the proposed method, in terms of characteristic convergence and performance, is verified through the simulation based on the automatic voltage regulator and direct current motor control system. Verification is performed by comparing the results of the proposed model with those of other algorithms, that is, the ant colony optimization with a new constrained Nelder–Mead algorithm, the genetic algorithm (GA), the particle swarm optimization (PSO) algorithm, and a neural network (NN). According to the global convergence analysis, the proposed method satisfies the convergence rule of the random search algorithm. With respect to the characteristic convergence and performance, the proposed method provides a better response than the GA, the PSO, and the NN for both control systems. © 2019 John Wiley & Sons, Ltd.


คำสำคัญ

Artificial IntelligenceControl SystemLearning algorithmParticle swarmPID controller


อัพเดทล่าสุด 2023-25-09 ถึง 07:36