Optimissation d'un régulateur PID par Les Colonies de Fourmis Artificielles (ACO)

Abstract

Résumé: Plus récemment, une méthode d’optimisation nommée « optimisation par les colonies de fourmis », soit en anglais « Ant Colony Optimization » (ACO), inspirée de l'intelligence des fourmis réelles a attiré les chercheurs et faite exploiter dans différents domaines d’optimisation. Cette méthode est caractérisée par une interaction coopérative dans le comportement de la fourmi. Dans le cadre de ce travail, nous essayons d’appliquer l’algorithme d’ACO pour déterminer les paramètres (Kp,Ki,Kd) optimums du régulateur PID tout en visualisant notre fonction objective dont on cherche à minimiser l’erreur entre le signal d’entrée et le signal de sortie. Comparer avec la méthode classique de Ziegler-Nichols, la méthode proposée était plus robuste, flexible et efficace en termes de performances dynamiques comme la réduction du dépassement maximal, le temps de montée, le temps de réponse et l’erreur statique.