Optimum Settings for Automatic Controllers<br>自动控制器的最佳设置<br>
PID controller design of nonlinear systems using an improved particle swarm optimization approach<br>基于改进粒子群算法的非线性系统PID控制器设计<br>
大部分自整定算法需要先确定起点
证明了从不同起点的PSO都可以实现PID的整定，但该文没有给出稳定性分析
针对PSO的改进
加入次优分析
存在问题
仅面对简单系统
Robust PID controller tuning based on the constrained particle swarm optimization<br>基于约束粒子群算法的鲁棒PID控制器整定<br>
面向多H-鲁棒控制问题
开发适用于高阶系统的稳健PID控制器
代码量少
基于目标函数
引入拉格朗日乘数法将约束问题转换为无约束问题
计算成本低
不需要传统确定性方法做假设
几乎不依赖粒子的初始状态
存在问题
缺少理论方法证明其有效性（缺少稳定性分析）
A robust self-learning PID control system design for nonlinear systems using a particle swarm optimization algorithm<br>基于粒子群算法的非线性系统鲁棒自学习PID控制系统设计<br>
通过鲁棒控制器减小理想控制器与SPID控制器之间的差值
PID Controller Autotuning Design by a Deterministic Q-SLP Algorithm<br>确定性Q-SLP算法的PID控制器自整定设计<br>
通过群学习过程（SLP）算法和Q学习算法的组合实现PID参数自整定
PID应用
具有变异特征的蚁群优化PID的USV航向控制
应用点突出
A PID Controller Approach for Stochastic Optimization of Deep Networks<br>一种用于深度网络随机优化的PID控制器方法<br>
使用PID作为深度网络的优化算法
Ship Motion Control Based on AMBPS-PID Algorithm<br>基于AMBPS-PID算法的船舶运动控制<br>
时变系统的应用
Adaptive Neural Network Control and Optimal Path Planning of UAV Surveillance System With Energy Consumption Prediction
