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帝国主义竞争算法是一种社会启发性的智能算法，应用到了控制器的参数优化，函数优化，任务调度，神经网络训练，数据聚类等问题中。在控制领域里，传统的PID控制器发挥着重要的作用，分数阶PID控制器则是传统PID控制器基于分数阶微积分的扩展。实际系统运行过程中经常受到干扰，并且存在未建模动态、参数和结构不确定性，这大大降低了PID控制器和分数阶控制器的控制性能。针对这个问题，本文采用灰色预测理论和帝国主义优化算法，对PID和分数阶PID控制器进行了优化设计，主要工作有：(1)提出了一种基于帝国主义优化的灰色PID控制器。该控制器使用灰色GM(0，N)模型实时估计系统的干扰和不确定性，根据估计结果构造灰色补偿控制器，用于补偿不确定性的影响。灰色补偿控制器与PID控制器一起组成灰色PID控制器。为了得到更好的控制效果，采用帝国主义优化算法来优化灰色PID控制器的参数。所提出的控制器用于自动电压调节器的控制中，取得了很好的控制效果。(2)由于现有的分数阶PID控制器都基于当前误差构造控制器，缺乏预见性，从而使得控制性能变差。为此，本文提出了一种基于灰色预测的分数阶PID控制器。该方法利用灰色GM(1,1)模型预测系统输出，根据预测误差构造分数阶PID控制器，同时采用帝国主义优化算法整定灰色分数阶PID控制器的参数。所提出的方法根据未来的变化趋势产生控制输出，具有很好的预见控制效果。(3)提出了一种改进的ICA算法。ICA是一种基于社会政治学的启发式算法，为了提高ICA算法的收敛速度和全局优化性能，本文从两方面对其进行改进：一方面，在帝国主义竞争阶段，根据“地缘政治”思想，提出了一种新的占有概率，新的占有概率的选取不仅考虑帝国的势力大小，而且考虑了帝国与将被占有的殖民地国家的距离；另一方面，在国家变革阶段，通过小波变异改变变革国家的位置，从而提高ICA算法的搜索能力。最后用几个标准函数测试改进算法，并将其应用到分数阶PID控制器的参数整定中。仿真结果证明了改进算法在寻优精度和收敛速度上的优越性。