A multi-population genetic algorithm approach for PID controller auto-tuning (2012)
- Authors:
- USP affiliated authors: TOLEDO, CLÁUDIO FABIANO MOTTA - ICMC ; ARANTES, MÁRCIO DA SILVA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/ETFA.2012.6489620
- Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS; CONTROLADORES PROGRAMÁVEIS; REDES NEURAIS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2012
- Source:
- Título: Proceedings
- ISSN: 1946-0759
- Conference titles: IEEE International Conference on Emerging Technologies & Factory Automation - ETFA
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
TOLEDO, Claudio Fabiano Motta e LIMA, João Miguel Gago Pontes de Brito e ARANTES, Márcio da Silva. A multi-population genetic algorithm approach for PID controller auto-tuning. 2012, Anais.. Piscataway: IEEE, 2012. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ETFA.2012.6489620. Acesso em: 13 fev. 2026. -
APA
Toledo, C. F. M., Lima, J. M. G. P. de B., & Arantes, M. da S. (2012). A multi-population genetic algorithm approach for PID controller auto-tuning. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ETFA.2012.6489620 -
NLM
Toledo CFM, Lima JMGP de B, Arantes M da S. A multi-population genetic algorithm approach for PID controller auto-tuning [Internet]. Proceedings. 2012 ;[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ETFA.2012.6489620 -
Vancouver
Toledo CFM, Lima JMGP de B, Arantes M da S. A multi-population genetic algorithm approach for PID controller auto-tuning [Internet]. Proceedings. 2012 ;[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ETFA.2012.6489620 - Implementation on FPGA of neuro-genetic PID controllers auto-tuning
- Ambiente para desenvolvimento de métodos aplicados a problemas de otimização
- Hybrid qualitative state plan problem and mission planning with UAVs
- Big data/analytics platform for Industry 4.0 implementation in advanced manufacturing context
- Evolutionary approaches to evolve AI scripts for a RTS game
- Genetic algorithms approaches for the production planning in the glass container industry
- Glass container production scheduling through hybrid multi-population based evolutionary algorithm
- A multi-population genetic algorithm for procedural generation of levels for platform games
- A hybrid multi-population genetic algorithm for UAV path planning
- A mathematical model and heuristic approach for the production planning in the glass container industry
Informações sobre o DOI: 10.1109/ETFA.2012.6489620 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
