摘要: 研究了磁悬浮系统PID控制器优化设计问题．为寻找最佳的PID控制器参数组合，提出一种新的基于多Agent体系结构的混沌粒子群优化算法（MAS-CPSO）．该算法以粒子群算法为基础，将粒子群算法的群搜索特征和Agent的智能搜索特征相结合，提升全局探索能力；同时融合混沌局部搜索算法，增强信息多样性和算法在解空间中的收敛精度．采用改进的误差绝对值时间积分函数（ITAE）作为优化目标，对系统的单位阶跃响应进行仿真．与其它多个算法的动态性能进行比较，结果表明MAS-CPSO算法能快速收敛到最优参数值，并能有效改善磁悬浮系统的性能．