I nte rna t io na l J o urna l o f   Rec o nfig ura ble a nd   E m be dd e d Sy s t e m s   ( I J R E S)   Vo l.  15 ,   No .   2 ,   J u ly   20 26 ,   p p .   364 ~ 3 7 2   I SS N:  2089 - 4864 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r es . v 1 5 . i 2 . pp 3 6 4 - 372          364       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij r es.ia esco r e. co m   Using  OOA - ba sed  pro po rtiona l - in tegra l - deriv a tive  co ntroller to  enha nce t he char g ing  and dis cha rg ing  of batte ry  vo ltag e       H a s s a nin   F a la h Abd ul H a s s a n 1 ,   I s s a   Ah m ed  Abe d 2   1 I r a q   O i l   T a n k e r s C o m p a n y ,   M i n i st r y   o f   O i l ,   B a sr a h ,   I r a q   2 D e p a r t me n t   o f   C o n t r o l   a n d   A u t o ma t i o n   E n g i n e e r i n g   T e c h n o l o g y B a sr a h   E n g i n e e r i n g   T e c h n i c a l   C o l l e g e ,   S o u t h e r n   T e c h n i c a l   U n i v e r si t y ,   B a sr a h ,   I r a q       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   1 2 ,   2 0 2 5   R ev i s ed   A p r   7 ,   2 0 2 6   A cc ep ted   Ma y   3 0 ,   2 0 2 6       T o d a y ,   h y b rid   e n e rg y   h a rv e ste r a re   c rit ica in   p ro m o ti n g   tec h n o lo g ica l   a d v a n c e m e n b y   g e n e ra ti n g   su sta in a b le  e n e rg y   a n d   a d d re ss in g   th e   f in a n c ial  a n d   e n v ir o n m e n tal  c o n c e rn a r o u n d   b a t terie s.  Be c a u se   o f   th e ir  u n e x p e c ted   in p u b e h a v io r,   h y b rid   e n e rg y   h a rv e st e r p re se n a   c h a ll e n g e   in   p ro d u c in g   th e   n e c e ss a r y   sta b le  e n e rg y .   T h u s,  th is  st u d y   p ro v id e a   p o w e c o n d it i o n in g   c ircu it   w it h   a n   o p ti m a c o n tro l ler.  T h re e   p ro p o rti o n a l - i n teg ra l - d e riv a ti v e   (P ID)  c o n tr o ll e rs  c o n tro t h e   c h a rg in g   a n d   d isc h a rg in g   o f   th e   b a tt e r y ' b id irec ti o n a c o n v e rter.  T o   imp ro v e   sy st e m   p e rf o r m a n c e   a c t iv e l y   a n d   o p ti m a ll y ,   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m a re   i m p le m e n ted   f o th e   o p t i m iz a ti o n   o f   th e   P ID  p a ra m e ters .   Os p re y   o p ti m iz a ti o n   a lg o rit h m   (OO A ) - b a se d   P ID  is   u se d ,   a n d   it p e rf o rm a n c e   is  c o m p a re d   w i th   f iv e   o p ti m iz a ti o n   a lg o rit h im ( Ch im p   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   ( Ch OA ) - b a se d   P ID,  h o n y   b a d g e a lg o rit h m   (HBA ) - b a s e d   P ID,   Zeb ra   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   (ZO A ) - b a se d   P ID,  a n d   c h e e tah   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   (CO A ) - b a s e d   P ID.   T h e   c o m p a riso n   b e tw e e n   a lg o rit h m wa d o n e   b a se d   o n   t h e   m in im u m   f it n e ss   f u n c ti o n   v a l u e ,   w h ich   sh o w th a th e   OO A   is  th e   b e st  o n e .   A ll   re su lt a re   i m p lem e n ted   in   M AT LAB/S im u li n k   u sin g   t h e   2 0 2 1 a   v e rsio n   a f o ll o w s:  ( Ch O A   3 . 0 6 1 % ,   CO 4 . 7 3 7 % ,   HBA   3 . 0 3 % ,   ZOA   3 . 0 5 8 % ,   a n d   OO A   1 . 5 2 % ) .   K ey w o r d s :   B atter y   c h ar g i n g   co n tr o l   B id ir ec tio n al  co n v er ter   E n er g y   h ar v esti n g   Op ti m izatio n   alg o r it h m     P r o p o r tio n al - in te g r al - d er iv ati v e   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   I s s A h m ed   A b ed   Dep ar t m en t o f   C o n tr o l a n d   Au to m atio n   E n g in ee r i n g   T ec h n o l o g y   B asra h   E n g in ee r i n g   T ec h n ical   C o lleg e,   So u th er n   T ec h n ical  Un i v er s it y   B asra h ,   I r aq   E m ail:  i s s aa h m ed ab ed @ s tu . ed u . iq       1.   I NT RO D UCT I O N   Sin ce   th e ir   in v e n tio n   ce n tu r y   a g o ,   p r o p o r tio n al - in te g r al - d er iv ativ e   ( P I D )   co n tr o ller s   h av b ee n   w id el y   ap p lied   ac r o s s   d i v er s e   co n tr o s y s te m s .   T h ef f ec ti v en es s   o f   P I co n tr o ller   d ep en d s   lar g el y   o n   i ts   d esig n   an d   tu n i n g   m et h o d o lo g y   [ 1 ] .   W ith   th i n cr ea s i n g   co m p lex it y   o f   m o d er n   i n d u s tr ial  p r o ce s s es ch ar ac ter ized   b y   n o n li n ea r it y   an d   ti m e - v ar y in g   u n ce r tai n ti es o b tain i n g   p r ec is m ath e m atica m o d el s   h a s   b ec o m c h alle n g i n g .   C o n s eq u en t l y ,   co n v e n tio n al  P I co n tr o ller s   ar o f te n   in ad eq u at f o r   co n te m p o r ar y   r eq u ir e m en ts   [ 2 ] .   P I tu n i n g   r ef er s   to   th e   ad j u s t m e n o f   p r o p o r tio n al  ( ) ,   in te g r al  ( ) ,   an d   d er iv ativ ( g ain s   to   m in i m ize  er r o r   an d   en h a n ce   s y s te m   s tab ilit y   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   I n   r en e w ab le  en er g y   ap p licatio n s ,   s u c h   as   p o w er   elec tr o n ic  co n v er ter s ,   ef f ec t iv t u n in g   is   cr itica f o r   o p tim izin g   p er f o r m a n ce   [ 3 ] ,   [ 4 ] .   C lass ical   m et h o d s ,   s u c h   as  t h Z ie g ler Nich o ls   ( Z N)   tech n iq u e,   r e m ai n   w id el y   u s ed .   T h is   m et h o d   ap p lies   o n ly   to   p lan ts   w it h   m o n o to n ic  S - s h a p ed   s tep   r esp o n s es  [ 5 ] .   I n   Z tu n i n g ,   t h in te g r al  an d   d er iv ativ g a in s   ar in itial l y   s et  to   ze r o .   I n   co n t r ast,  th p r o p o r tio n al  g ain   is   g r ad u all y   in cr ea s ed   u n til  t h s y s t e m   o u tp u ex h ib its   s u s tai n ed   o s cillatio n s   w it h   c o n s ta n p er io d   [ 6 ] .   T h ad v en o f   m icr o p r o ce s s o r - b ased   co n t r o ller s   h as  e n ab led   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       Usi n g   OOA - b a s ed   p r o p o r tio n a l - in teg r a l - d eriva tive  co n tr o ll er to   en h a n ce     ( Ha s s a n in   F a la h   A b d u l H a s s a n )   365   th d ev elo p m en t   o f   m o r ad v an ce d   tu n i n g   s tr ate g ies   [ 6 ] A r tif icial  n e u r al  n et w o r k s   ( AN Ns),   in s p ir ed   b y   th e   f u n ctio n i n g   o f   b io lo g ical  n eu r o n s ,   h a v b ee n   e m p lo y ed   to   tu n P I p ar am eter s   b y   tr ai n i n g   o n   i n p u t o u tp u t   d ata  [ 7 ] Op tim izat io n   al g o r it h m s   p la y   cr u cia r o le  in   th i s   p r o ce s s   b y   au to m ati n g   t h s e ar ch   f o r   t h o p ti m al   P I p ar am eter s .   T h ese  alg o r ith m s   lev er a g m at h e m atica l   tech n iq u e s   to   iter ativ el y   ex p lo r th p ar am eter   s p ac an d   f i n d   th v al u e s   th at  y ield   th b est  co n tr o p er f o r m a n ce   [ 8 ] ,   [ 9 ] .   Su ch   ap p r o ac h es  h av p r o v e n   ef f ec tiv in   e n h a n ci n g   s y s te m   s tab il it y   a n d   r o b u s t n es s ,   m a k i n g   t h e m   i n d is p en s ab le  to o ls   f o r   co n tr o en g i n ee r s   [ 1 0 ] - [ 1 2 ] .   I n   r en e w ab le  en er g y   s y s te m s ,   u n s tab le  ch ar g i n g /d is c h ar g i n g   ca n   r ed u ce   b atter y   li f esp a n   d u to   s tr ess   f r o m   o s cillatio n s   a n d   r e d u ce d   en er g y - tr an s f er   e f f icie n c y .   So ,   t h ai m   i s   to   f in d   t h o p tim a p ar a m eter   f o r   P I Ds  th at  ar u s ed   in   b i - d ir ec tio n al  b u ck - b o o s DC - D C   co n v er ter   f o r   ch ar g i n g   an d   d is ch ar g i n g   co n tr o l,   T h f itn e s s   f u n c tio n   ( m ath e m atica f u n c tio n   t h at  q u a n ti f ie s   th q u alit y   o f   p ar tic u lar   s o lu tio n   o r   ca n d id ate   s o lu tio n   w it h i n   s ea r ch   s p ac e) ,   th p r o p o s ed   er r o r   in d ices  is   in te g r ate  ti m ab s o lu er r o r   ( I T A E )   s tat  a s   f it n es s   f u n c tio n   to   m in i m ize  b y   o p ti m izatio n   al g o r ith m   f o r   m in i m u m   er r o r   an d   s u g g es ti o n   th m ag n it u d o f   th P I Ds co n tr o ller   th at  s i m u la ted   f o r   ea ch   r u n it c alc u late s   t h I T A E .   I n   ( 1 )   ex p r ess   I T A E   [ 1 3 ] ,   [ 1 4 ] :     ( ) = | ( ) |  0   ( 1 )     w h er ( | ( ) | is   th ab s o lu te  er r o r   b et w ee n   t h s etp o in t a n d   th p r o ce s s   v ar iab le  at  ti m e   t .       2.   P RO P O SE O P T I M I Z A T I O AL G O R I T H M S   T h e   o s p r ey   o p ti m izatio n   al g o r ith m   ( OO A ) - b ased   P I is   u s e d ,   an d   its   p er f o r m a n ce   is   co m p ar ed   w it h   ch i m p   o p ti m izat io n   alg o r it h m   ( Ch O A ) - b ased   P I D,   h o n e y   b ad g er   alg o r ith m   ( HB A ) - b ased   P I D,   ze b r a   o p tim izatio n   al g o r ith m   ( Z O A ) - b ased   P I D,   an d   ch ee tah   o p tim izat io n   alg o r it h m   ( CO A ) - b ased   P I D.   A ll   alg o r ith m s   ar d is c u s s ed   as f o l lo w :     2 . 1 .     Chi m o pti m iza t io n a lg o rit h m   Ch O w as  d e v elo p ed   in   r esp o n s to   t h u n iq u in telli g en c an d   s e x u al   m o ti v atio n   o f   c h i m p an ze e s   in   co m p ar is o n   to   o th er   s o cia p r ed ato r s   w h e n   t h e y   h u n i n   g r o u p s .   T h is   t y p of   s o ciet y   i s   o n in   w h ic h   m e m b er s   tr av e ac r o s s   th e   e n v ir o n m e n t   o v er   ti m e,   a n d   t h co lo n y 's   co m p o s itio n   o r   s ize  f l u ct u ates.   T h in d ep en d en g r o u p   co n ce p is   s u g g e s ted   in   co n s id er in g   t h ese   p r o b lem s .   I n   t h is   m et h o d ,   ea ch   g r o u p   o f   c h i m p s   s ep ar atel y   u s e s   its   s tr ate g y   to   tr y   to   d is co v er   th s ea r c h   s p ac e C h i m p a n ze es  i n   ea ch   g r o u p   v ar y   i n   in telli g e n ce   an d   s k i ll   [ 1 5 ] [ 1 6 ] T h m a th e m atica m o d e o f   C h O A   is   d ef in ed   as   th e   f lo w s   d r i v in g   a n d   ch asi n g   th e   p r e y   ( 2 )   an d   ( 3 )   ar s u g g e s ted   as a   m at h e m atica l   r ep r esen tatio n   o f   c h asi n g   an d   d r iv in g   th p r e y .     = |  ( ) (  ) |   ( 2 )      (  + 1 ) =   (  ) .   ( 3 )     W h e r e      i s   c u r r en t   i t e r at i o n ,      i s   p r ey   v e ct o r ,      i s   c h im p   v e c t o r ,   a n d     a n d     a r e   c o e f f i ci en t   v e c t o r .   In   ( 4 )   an d   ( 5 )   ar u s ed   to   ca lc u late  t h   a n d     v ec to r s ,   r esp ec t iv el y .     = 2  1   ( 4 )     = 2 2   ( 5 )     T h r o u g h   t h e   i t e r a t i o n ,     r e d u c e s   n o n l i n e a r l y   f r o m   2 . 5   t o   0 ;   a n d   1   a n d   2   a r e   r a n d o m   v e c t o r s   r a n g i n g   f r o m   0   t o   1 .     2 . 2 .     H o ney   ba dg er   a l g o rit h m   T h HB A   is   n e w   m e ta h eu r i s tic  o p ti m izat io n   al g o r ith m .   T h is   m et h o d   w a s   cr ea ted   to   m at h e m a ticall y   d e v elo p   s ea r ch   ap p r o ac h   th at  w o r k s   w e ll  f o r   ad d r ess in g   o p ti m izatio n   p r o b lem s .   I to o k   in s p ir atio n   f r o m   h o n e y   b ad g e r s '   i n g en io u s   f o r ag i n g   tec h n iq u es.  Di g g in g   an d   h o n e y   lo ca tin g   tec h n iq u e s   ar e   u s ed   to   d ev elo p   th e x p lo r atio n   an d   ex p lo itatio n   s ta g es  o f   HB A   b ased   o n   t h d y n a m ic   s ea r ch   b eh a v io r   o f   h o n e y   b ad g er s   [ 1 7 ] - [ 2 0 ] .   Fo r m u latio n   o f   th s u g g e s ted   HB A   m at h e m a ticall y   as  f o llo w s   T h e   i n i t i al i z at i o n   p h as e ,   b as e d   o n   ( 6 ) ,   s t a r t s   w i th   s e t tin g   th e   h o n ey   b a d g e r s '   p l ac em en ts   an d   p o p u l a t i o n   s i z e   ( N ) .      =  + 1 (   )   ( 6 )     W h er    is    h   p o s itio n 1   is   r an d o m   n u m b er   f r o m   0   to   1 ,   an d      an d      ar lo w er   an d   u p p er   b o u n d ar ies.   I n ten s it y   d e f in i tio n i n ten s it y   is   co r r elate d   w it h   th p r e y ' s   l ev el  o f   co n ce n tr atio n   an d   th e   d is tan ce   b et w ee n   it  a n d   t h h o n e y   b ad g er .   T h p r ey 's  s m el i n te n s it y   i s   (  ) .   Up d atin g   t h d en s it y   f ac to r   to   g u ar a n tee   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   2 J u l y   202 6 364 - 3 7 2   366   an   u n i n ter r u p ted   tr an s itio n   f r o m   e x p lo r ati o n   to   ex p lo itatio n ,   th d e n s it y   f ac to r   ( δ)   r eg u lates  ti m e - v ar y in g   r an d o m n e s s .   Us in g   ( 7 ) ,   m o d i f y   ( δ)   th at  d r o p s   o v er   iter atio n s   to   r ed u ce   r an d o m n ess   o v er   ti m e.     = ×    ( )   ( 7 )     W h er   is   iter atio n   co u n ter    is   m ax .   I ter atio n a n d     is   co n s ta n t b y   d e f au l t sit i n g   =2 ,   ( 1 ) .   Ag e n p o s itio n s   u p d ate:  t h H B A   p o s itio n   u p d atin g   p r o ce s s   h as  t w o   s ta g es t h " d ig g i n g   p h ase"   an d   th " h o n e y   p h ase"   ( x ).     2 . 3 .     Cheet a h   o pti m iza t io n a l g o rit h m   T h alg o r ith m   k n o w n   as  t h e   ch ee tah   o p ti m izer   is   in s p ir ed   b y   n at u r e,   is   in s p ir ed   b y   t h h u n tin g   tech n iq u es   o f   c h ee ta h s .   C h ee t ah s   t y p icall y   e m p lo y   th r ee   b a s ic  s tr ate g ie s   to   ca tc h   p r e y s ea r ch in g ,   w ait in g ,   an d   attac k i n g .   C O A   u s es  ce r t ain   s i m p le  tec h n iq u es,  a n d   th h u n ti n g   m e th o d s   as s is in   m ak in g   t h al g o r ith m   m o r ef f icie n t,  s u ch   as  s it tin g   an d   w a iti n g   f o r   th p r e y   to   b ec o m av ai lab le,   r etu r n in g   h o m i f   th h u n ti n g   p r o ce d u r is   u n s u cc ess f u l,  a n d   r etu r n i n g   to   th e   last   s u cc es s f u h u n i f   t h p r e y   is n ' lo ca t ed   f o r   w h i le   [ 2 1 ] ,   [ 2 2 ] Ma th em at ical  m o d el  o f   a lg o r ith m   as  f o llo w s   Sear ch i n g   s tr ateg y d ep en d i n g   o n   t h h u n ti n g   e n v ir o n m e n t ,   ch ee tah   eit h er   s ca n s   it s   s u r r o u n d in g s   o r   s ea r ch es f o r   ap p r o p r iate  p r e y .   T h s ee k i n g   p h a s is   r ep r es en ted   b y   ( 8 ) :      + 1 =  +  1 .      ( 8 )     w h er e ,      is   in d icate s   t h cu r r en co n f i g u r at io n ,    + 1   is   in d icate s   t h n e w   co n f i g u r atio n ,    1   is   in v e r s r an d   p ar am eter ,   a n d        is   t h r an d o m   len g th   o f   t h s tep   w il b ca lcu lated   b y   ( 9 )   f o r   th lead er   a n d   ( 1 0 )   f o r   th   ch ee tah   w i th   k   ch ee tah s   in   t h g r o u p .        = 0 . 001 ×   × ( )   ( 9 )        = 0 . 001 ×   × (   )   ( 1 0 )     W h e r e     a n d     r e p r e s en t   u p p e r   a n d   l o w e r   b o u n d a r y   is   in d i c at e s   th e   cu r r en h u n t in g   tim e ,   an d     is   m ax i m u m   tim e   o f   h u n ti n g .   S i tti n g - an d - w a it in g   s t r a t eg y ,   ch e eta h   c an   h u n t   q u i ck ly .   T h en   th ey   b e g in   th ei r   a t t ac k .       2 . 4 .     Z e bra   o pti m iza t io n a lg o rit h m   T h ac tiv it y   o f   ze b r as  in   n atu r s er v es  as  its   f u n d a m e n tal  i n s p ir atio n .   Z O A   s i m u late s   ze b r as'   f ee d in g   h ab its   a n d   th eir   d ef e n s m ec h an i s m   ag ai n s attac k s   f r o m   p r ed ato r s .   Du r in g   th f o r ag i n g   p r o ce s s ,   p io n ee r   ze b r cr ea tes  p ath   f o r   o th er   ze b r as  to   ap p r o ac h   th f o o d   s o u r c e.   C o n s eq u e n tl y ,   as  th h er d   m o v es   ac r o s s   t h p lain s ,   t h is   p io n ee r   ze b r lead s   th o t h er s .   T h f ir s li n o f   d ef en s f o r   ze b r as  ag ai n s p r e d ato r s   is   to   f lee  in   a   zig za g   m a n n er   [ 2 3 ] Ma th e m a tical  m o d elli n g   as  f o llo w s :   m atr i x   ca n   b u s ed   to   m a th e m atica ll y   m o d el  t h ze b r p o p u latio n .   T h ze b r as  ar p lace d   at  r an d o m   in   t h s ea r c h   s p ac a th b eg i n n in g .   T h o b j ec tiv f u n ctio n   ca n   b ass e s s ed   u s in g   t h s u g g es ted   v alu e s   o f   ea c h   ze b r f o r   th p r o b lem   v ar iab les.  I n   m in i m iza tio n   p r o b lem s ,   th o p ti m al  ca n d id ate  s o lu tio n   is   th ze b r w i th   t h lo w est  o b j ec tiv f u n ctio n   v al u e.   T w o   o f   th ze b r as'   n o r m al  n at u r al  b eh av io r s f o r a g in g   an d   d ef en s s tr ateg ies h a v b ee n   u s ed   to   let  Z O A   m e m b e r s .   In   ( 1 1 )   an d   ( 1 2 )   allo w   f o r   th m at h e m atica l   m o d eli n g   o f   u p d atin g   ze b r p o s itio n s   d u r in g   t h f o r ag in g   p er io d .     , , 1 = , + . (  ×  )   ( 1 1 )     = {   , 1    , 1 <       ( 1 2 )     w h er e   , 1   is     ze b r n e w   s tat u s   at  f ir s p h ase ,   , , 1   is     d im e n s io n   v alu e ,   , 1   is   o b j ec tiv e   f u n ctio n   v al u e ,     is   p io n ee r   ze b r ( b est  m e m b er )   j th   d im e n s i o n ,     is   r an d o m   n u m b er   r an g i n g   f r o m   0   to   1 ,   =  ( 1 +  ) , ( 1 , 2 ) ,   an d   r an d   is   r an d o m   n u m b er   r an g i n g   f r o m   0   to   1 .     2 . 5 .     O s prey   o pti m iza t io n a lg o rit h m   I m i m ic s   th b eh av io r   o f   o s p r ey s   in   th w ild .   An   in n o v ati v n atu r al  b eh av io r   th at  ca n   b th b asis   f o r   d ev elo p in g   n o v el  o p ti m izatio n   al g o r ith m   is   th o s p r e y ' s   s tr ateg y   f o r   ca p tu r in g   f is h   an d   tr a n s p o r tin g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       Usi n g   OOA - b a s ed   p r o p o r tio n a l - in teg r a l - d eriva tive  co n tr o ll er to   en h a n ce     ( Ha s s a n in   F a la h   A b d u l H a s s a n )   367   th e m   to   s u itab le  p lace   f o r   co n s u m p t io n .   T h t w o   s tag e s   o f   ex p lo r atio n   an d   ex p lo itatio n   t h at  m a k u p   OO A' s   m at h e m a tical  m o d el  ar b ased   o n   m o d elin g   o f   o s p r ey s '   ac t u al  h u n t in g   b eh a v i o r   [ 2 4 ] ,   [ 2 5 ] .   T h e   m at h e m a tical  m o d eli n g   as f o ll o w :   An   u n d er w ater   f i s h   is   an   o s p r ey 's  lo ca tio n   in   t h s ea r c h   s p ac in   r e latio n   to   o th er   o s p r ey s   w it h   h ig h er   o b j ec tiv f u n ctio n   v al u es.  A p p l y in g   ( 13 ) ,   g r o u p   o f   f is h   f o r   ea ch   o s p r e y   is   d ef in ed :      = { | { 1 , 2 , , } < } {  }   ( 1 3 )     w h er    is   it h   o s p r e y   s et  o f   f i s h   p o s itio n   an d      is   b est o s p r ey   p o s itio n .   A cc o r d in g   to   th s i m u latio n   o f   th o s p r e y 's  ap p r o ac h   to   th f is h ,   th e   ( 14 )   is   u s ed   to   d eter m i n n e p o s itio n   f o r   th m atc h i n g   o s p r e y :      1 =  +  . (    .  )        1 = {      1   1     ,  1 <     ,    1 >    ( 1 4 )     w h er 1   is     o s p r ey   n e w   p o s itio n   o n   t h 1 st   p h ase ,    1   is   p o s itio n   in   j   d i m e n s io n ,   1   is   v al u o f   th o b j ec tiv f u n ctio n ,       is   s elec ted   f is h   b y     o s p r ey   i n     d i m i n u t i o n ,     is   r an d o m   n u m b er   b et w e en   0   a n d   1 ,   an d      is   r an d o m   n u m b er   b etw ee n   1   an d   2 .       3.   SI M UL AT I O R E S UL T S   3 . 1   Cla s s ica pro po rt io na l - i nte g ra l - deriv a t iv e   T h s y s te m   co n n ec ted ,   as s h o w n   i n   F ig u r 1 ,   w as  test ed   i n   c h ar g i n g   m o d a n d   i n   b atter y   d is ch ar g in g   m o d e,   b o th   w it h o u a n d   w i th   t h u s o f   th r es u lts   o b tai n ed   f r o m   f iv o p ti m izatio n   al g o r it h m s   ( C h O A ,   HB A ,   OO A ,   C O,   a n d   Z O A )   f o r   t u n in g   th P I p ar a m eter s   o f   th b id ir ec tio n al  b u ck b o o s DC DC   co n v er ter .     T h o u tp u v o ltag at  th lo ad   s id e,   s h o w n   in   F ig u r 2 ,   p r es en ts   t h s i m u latio n   r es u lts   o f   th P s y s te m   o v er   1 - s ec o n d   d u r atio n .   T h is   f ig u r ill u s tr ates   th tr an s ien a n d   s tead y - s tate  b eh a v io r   o f   t h e   P s y s t e m   o u tp u t s   ( v o ltag e,   cu r r en t,  an d   p o w er ) ,   as  s h o w n   in   Fi g u r e s   2 ( a) ( c ) ,   u n d er   s p ec if ic  co n d itio n s   ( co n s ta n ir r ad ian ce   an d   te m p er atu r e) .   T h co r r esp o n d in g   r esu l ts   ar lis ted   i n   T ab le  1 .   I ca n   b o b s er v ed   th at  th o u tp u v o lta g e   ex h ib it s   h ig h   o s cillat io n s .               Fig u r 1 .   S y s te m   co n n ec tio n   G a t e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   2 J u l y   202 6 364 - 3 7 2   368     ( a)       ( b )       ( c)     Fig u r 2 .   P o u tp u t; ( a)   v o ltag e,   ( b )   cu r r en t,  an d   ( c)   p o w er       T ab le   1 .   P s y s te m   r esu lts   Q u a n t i t y   V a l u e   PV   v o l t a g e   ( V P V )   4 . 2   V   P V   c u r r e n t   ( I P V )   0 . 2 3 1   A   B a t t e r y   v o l t a g e   3 . 9 8   V   L o a d   v o l t a g e   5 . 2 8 7   V   L o a d   c u r r e n t   0 . 2 4 3   A   O v e r sh o o t   ( l o a d   v o l t a g e )   2 9 . 4 3 9 %       3 . 2 .   O ptim ize d pro po rt io na l - inte g ra l - deriv a t iv e   T w o   ca s es  ar ap p lied ,   th f ir s o n is   p o p u latio n   s ize  o f   1 0   an d   1 0   iter atio n s ,   an d   th s ec o n d   o n is   p o p u latio n   s ize  o f   2 5   an d   2 0   iter atio n s .   T h p r o p o s ed   o p tim izatio n   al g o r ith m s '   p ar am eter s   ar lis ted   in   T ab le  2   an d   th s i m u latio n   r es u lts   ar li s ted   in   T ab les 3   an d   4 .         T ab le  2 .   A lg o r ith m s '   p ar a m ete r s   A l g o r i t h m   P a r a me t e r   v a l u e   C h OA   α=( 1 ) ,   m=( 1 . 1 ) ,   c = ( 1 . 1 ) ,   a n d   f = ( 2 . 5 )   CO   =2   H B A   C = 2 ,   β = 6   Z O A   R = 0 . 0 1 ,   I   ( 1 . 2 )   OOA    ( 1 . 2 ) ,    ( 0 . 1 )       T ab le  3 .   A lg o r ith m   s i m u latio n   r esu lts   ( p o p u latio n =1 0 ,   iter ati o n s =1 0 )   P I D   p a r a me t e r s   C h OA   CO   H B A   Z O A   OOA   P I D 1     - 1 6 . 0 8 1 3   7 5 . 3 7 9   9 7 . 3 5 1 6   - 9 . 3 4 2 7   9 . 4 2 1     6 4 . 2 8 0 1   2 . 4 6 3 7   9 6 . 6 5 6 8   - 3 4 . 2 1 3   8 . 7 4 3 1 3     1 4 . 0 0 1   - 5 2 . 4 7 8 1   2 . 2 1 1 3 8   7 . 4 1 9 3 1   0 . 7 2 2 6 8   F I T   0 . 1 5 2 3 6   0 . 0 4 1 1 4 5   0 . 0 4 0 5 9 9   0 . 0 4 0 6 1 7   0 . 0 3 9 2 2 4   P I D 2     8 5 . 2 5 6   8 6 . 2 1 2 5   4 5 . 0 1 7 5   4 3 . 0 5 5 4 1   6 1 . 7 3 5 7 1     1 0 0   - 2 6 . 1 1 4 7   1 4 . 6 7 1 2   1 1 . 2 5 6 2 9   5 8 . 5 0 1 3 7     - 4 1 . 7 5 3 9   - 9 . 5 8 2 8   - 0 . 4 3 2 4 5   - 0 . 4 0 4 4 2   3 . 2 7 3 5 0 7   F I T   0 . 0 7 7 5 6 9   0 . 0 6 3 5 2 7   0 . 0 5 6 4 6   0 . 0 5 6 4 4   0 . 0 5 6 2 5   P I D   3     3 0 . 6 2 4 9   1 0 0   6 7 . 5 9 9 1   3 8 . 8 1 8 7   2 . 2 1 2 9 6     - 7 2 . 1 6 9 7   - 1 0 0   7 4 . 2 5   - 5 . 8 8 3 1 2   1 . 3 9 7 1 5     - 0 . 5 7 1 8   - 1 . 0 7 3 7 6   - 3 . 0 8 2 2 7   - 0 . 4 2 8 3   - 0 . 0 2 6 2 7   F I T   0 . 0 4 1 0 4   0 . 0 4 2 5 8 4   0 . 0 4 2 2 1 5   0 . 0 4 0 8 1   0 . 0 4 0 7 4 2   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       Usi n g   OOA - b a s ed   p r o p o r tio n a l - in teg r a l - d eriva tive  co n tr o ll er to   en h a n ce     ( Ha s s a n in   F a la h   A b d u l H a s s a n )   369   T ab le  4 .   A lg o r ith m s   s i m u latio n   r esu lt s   ( p o p u latio n =2 5 ,   iter atio n =2 0 )   P I D   p a r a me t e r s   C h OA   CO   H B A   Z O A   OOA   P I D 1     6 9 . 5 4 4 3   9 4 . 7 6 4 3   4 9 . 6 2 0 1   5 1 . 2 5 0 7   6 0 . 8 7 7 9     - 1 0 0   5 2 . 9 2 9 7   - 6 2 . 3 9 9   4 5 . 3 8 4 4 1   2 5 . 4 4     - 0 . 5 6 9 9   4 3 . 6 5 6 0   0 . 0 8 5 1 9   0 . 5 0 7 5 7   0 . 5 2 3 3   F I T   0 . 0 3 5 4 0 8   0 . 0 3 6 7 1 4   0 . 0 3 5 1 4 2   0 . 0 3 8 5 4 7   0 . 0 3 3 9 5 6   P I D 2     1 0 0   5 5 . 9 8 9   7 3 . 0 9 0 9   7 3 . 4 8 9 9   4 0 . 1 4 1 7     - 9 . 9 5 0 7   4 0 . 2 7 9 0   5 5 . 9 9 2 8   3 7 . 9 0 3 8   3 8 . 1 7 3 0     - 0 . 8 9 2 9   - 1 . 4 9 7 6   - 0 . 8 3 0 4   - 0 . 7 8 8 1   - 0 . 4 0 2 9   F I T   0 . 0 1 6 6 1 2   0 . 0 1 7 1 2   0 . 0 1 6 2 3 8   0 . 0 1 6 2 3 4   0 . 0 1 6 2 2   P I D   3     1 0 0   5 8 . 8 0 1 2   1 0 0   3 3 . 6 7 1 9   2 0 . 7 0 7 4     1 0 0   3 1 . 3 5 8 3   1 0 0   6 3 . 4 0 7 1   3 3 . 0 8 5 8     - 0 . 7 8 0 1   - 7 . 4 8 0 0   - 0 . 9 9 8 4   - 0 . 2 8 5 0   - 0 . 2 0 5 1 9   F I T   0 . 0 4 1 2 6 6   0 . 0 4 1 2 9 3   0 . 0 4 1 2 7 4 2   0 . 0 4 1 2 4 6   0 . 0 4 0 2 6 6       T h o u tp u v o lta g e,   p o w er ,   cu r r en f o r   th test i n g   p ar a m et er   o f   OOA   al g o r it h m   u s i n g   t h s ec o n d   ca s r esu lt  s ep ar atel y   ar s h o w n   in   Fig u r 3   s h o w s   th s i m u lat io n   r esu lt  f o r   th s y s t e m   o v er   2   s ec o n d   d u r atio n ,   t h es e   f i g u r ill u s tr at th tr an s ien t   an d   s tead y   - s tat b eh av io r   o f   t h s y s te m   o u t   p u t ( v o ltag e,   c u r r en t ,   an d   p o w er )   s h o w s   i n   Fi g u r e s   3 ( a) - ( c)   s i m u l tan eo u s l y   f o r   o p ti m izi n g   P I p ar am eter s .         ( a)       ( b )     ( c)     Fig u r 3 .   S y s te m   o u tp u u s i n g   OO A   p ar a m eter s ; ( a)   p o w er ,   ( b )   cu r r en t,  an d   ( c)   v o ltag e       Fiv o p ti m izatio n   al g o r ith m s   ar ap p lied   to   th r ee   PID s   at  th f ir s p o p u latio n   s ize,   a n d   iter atio n s   ar e   s et  to   1 0 .   C o n v er g e n ce   cu r v e s   illu s tr ate  h o w   a n   o p tim izati o n   alg o r ith m   p r o g r es s iv e l y   i m p r o v es  its   s o l u tio n ,   s tep   b y   s tep   an d   iter atio n   b y   it er atio n .   T h g o al  is   to   m in i m i ze   th er r o r   ( f itn ess   v al u e)   as  f ast  a n d   ef f icie n tl y   as p o s s ib le.   F ig u r 4   s h o w s   co n v er g en ce   cu r v es;   as  w ca n   s ee ,   th O O A   al g o r ith m   d r o p s   q u ick l y ,   p o ten t iall y   in d icati n g   f ast i n it ial  co n v er g e n ce .   I n   co n tr ast,   Ch OA   g et s   th w o r s t c o n v er g e n ce   f o r   P I D1 .   C o n v er g e n ce   cu r v e s   o f   o p ti m izatio n   f o r   th s ec o n d   ca s e,   w it h   a n   alg o r ith m   p o p u latio n   s ize  o f   2 5   an d   2 0   iter atio n s ,   w er s et.   F ig u r 5   s h o w s   co n v er g en ce   c u r v e s as  w ca n   s ee ,   th OO A   al g o r ith m   d r o p s   q u ick l y ,   p o ten tia ll y   in d icat in g   f as i n itial  co n v er g en ce .   I n   c o n tr ast,  C g e ts   t h w o r s t   co n v er g en ce   f o r   P I D1 T h r esu lt  o f   i m p le m e n ti n g   OO A   to   o b tain   th P I Ds  p ar a m eter   is   s u cc es s f u i n   m in i m izi n g   er r o r s   an d   ac h iev in g   s tab il it y   f o r   th o v er all  s y s te m ,   w h ic h   is   l is ted   in   T ab le  5 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   2 J u l y   202 6 364 - 3 7 2   370       Fig u r 4 .   C o n v er g en ce   c u r v e s   f o r   P I D1   ( p o p u latio n =1 0 ,   iter a tio n s =1 0 )           Fig u r 5 .   C o n v er g en ce   c u r v e s   f o r   P I D1   ( p o p u latio n =2 5 ,   iter a tio n s =2 0 )       T ab le  5 Sy s te m   o u tp u t r es u lt   P a r a me t e r   C h OA   CO   H B A   Z O A   OOA   L o a d   v o l t a g e   ( V )   4 . 9 8 4   4 . 9 3 6   4 . 9 4 7   4 . 9 2 8   5 . 0 9 2   L o a d   c u r r e n t   ( A)   0 . 1 5 8   0 . 1 5 8 2   0 . 1 5 8 5   0 . 1 5 7 9   0 . 1 8 1 9   P o w e r   ( W )   0 . 7 8 7 2   0 . 7 8 1 1   0 . 7 8 4 2   0 . 7 7 8 2   0 . 9 1 9   O v e r sh o o t   ( v o l t a g e )   3 . 0 6 1 %   4 . 7 3 7 %   3 . 0 3 0 %   3 . 0 5 8 %   1 . 5 2 %   S e t t l i n g   t i me ( ms)   1 . 0 0 8   1 . 9 9 1 1   1 . 0 5 8   1 . 0 0 7   1 . 0 0 6   R i se   t i me   ( µ s)   3 0 7 . 6 5 8   4 0 2 . 1 9 4   3 0 0 . 1 4 1   3 0 7 . 6 6 1   4 5 4 . 5 8 9       4.   CO NCLU SI O N   T h o p ti m izatio n   al g o r ith m s   C h O A ,   C O,   Z O A ,   HB A ,   an d   OO A   ar im p le m e n ted   to   g et  th o p ti m al   p ar am eter   g ai n   f o r   t h r ee   P I co n tr o ller s   o f   b i - d ir ec tio n al  DC - DC   b u ck b o o s co n v er ter .   T h th r ee   co n tr o p ar am eter s   ar s et  to   ac h ie v th d esire d   s y s te m   p er f o r m an ce .   S m o o t h   co n tr o o f   t h p o w er   f lo w ,   t h s i m u lat io n   s y s te m   h a s   p r o v id e d   v alu ab le  in s ig h t s   i n to   it s   p er f o r m a n ce   a n d   p o ten tial.  T h o p ti m izatio n p r o ce s s   s u cc e s s f u ll y   s et  t h co n tr o p ar a m eter   lead in g   to   th d esire d   p er f o r m an ce   an d   en s u r es  s m o o th   co n tr o o f   p o w er   f lo w .   T h r esu lt  p r o v i d es  v alu ab le  i n s ig h ts   i n to   t h e   s y s te m 's  p o ten tial  a n d   is   i n t en d ed   to   s er v as  f o u n d atio n   f o r   p r ac tical  i m p lem en tatio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       Usi n g   OOA - b a s ed   p r o p o r tio n a l - in teg r a l - d eriva tive  co n tr o ll er to   en h a n ce     ( Ha s s a n in   F a la h   A b d u l H a s s a n )   371   F UNDIN G   I NF O RM AT I O N   T h is   w o r k   w as  p ar tiall y   s u p p o r ted   b y   So u t h er n   T ec h n ic al  Un iv er s it y   u n d er   s cien ti f i r esear ch   a w ar d s ,   No .   9 /7 9 3 4 ,   1 0   Sep .   2 0 2 5 .       AUTHO CO NT RIB UT I O NS  ST A T E M E NT   T h is   jo u r n al  u s e s   th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT )   t o   r ec o g n ize  in d i v id u al  au t h o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au t h o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co lla b o r atio n .       Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Hass a n i n   Fala h   A b d u Hass a n                               I s s A h m ed   A b ed                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y si s   I     I n v e st i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i si o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au t h o r s   s tate  n o   co n f lic t o f   i n t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   Up o n   r ea s o n ab le  r eq u est,  t h co r r esp o n d in g   au th o r   [ I s s a   Ah m ed   A b ed ]   m a y   d is clo s th d ata  s u p p o r tin g   th s tu d y 's co n cl u s io n s .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   S .   B h a r a t ,   A .   G a n g u l y ,   R .   C h a t t e r j e e ,   B .   B a s a k ,   D .   S h e e t ,   a n d   A .   G a n g u l y ,   A   R e v i e w   o n   T u n i n g   M e t h o d f o r   P I D   C o n t r o l l e r ,   Asi a n   J o u r n a l   o f   C o n v e rg e n c e   i n   T e c h n o l o g y ,   v o l .   V ,   n o .   I ,   p p .   1 - 4 2 0 1 9 .   [ 2 ]   Z .   L i ,   R e v i e w   o f   P I D   c o n t r o l   d e si g n   a n d   t u n i n g   me t h o d s,   J o u rn a l   o f   Ph y s i c s:   C o n f e re n c e   S e r i e s,   I n s t i t u t e   o f   P h y si c s ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 2 - 6 5 9 6 / 2 6 4 9 / 1 / 0 1 2 0 0 9 .   [ 3 ]   A .   A b u sh a w i sh ,   M .   H a m a d e h ,   a n d   A .   B .   N a ss i f ,   P I D   C o n t r o l l e r   G a i n T u n i n g   U s i n g   M e t a h e u r i st i c   O p t i mi z a t i o n   M e t h o d s:   A   su r v e y ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   C o m p u t e rs ,   v o l .   1 4 ,   p p .   8 7 9 5 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 4 6 3 0 0 / 9 1 0 8 . 2 0 2 0 . 1 4 . 1 4 .   [ 4 ]   I .   A .   A b b a a n d   K .   M u st a f a ,   A   r e v i e w   o f   a d a p t i v e   t u n i n g   o f   P I D - c o n t r o l l e r :   O p t i mi z a t i o n   t e c h n i q u e a n d   a p p l i c a t i o n s ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   I n t e l l i g e n t   S y st e m a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 5 ,   p p .   2 0 0 8 6 8 2 2 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 2 2 0 7 5 / i j n a a . 2 0 2 3 . 2 1 4 1 5 . 4 0 2 4.   [ 5 ]   R.   P .   B o r a se ,   D.   K.   M a g h a d e ,   S.   Y.     S o n d k a r ,   a n d   S .   N .   P a w a r ,   A   r e v i e w   o f   P I D   c o n t r o l ,   t u n i n g   me t h o d s   a n d   a p p l i c a t i o n s ”  I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   D y n a m i c s   a n d   C o n t r o l v o l .   9 ,   p p .   8 1 8 827 2 0 2 0 d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 0 4 3 5 - 020 - 0 0 6 6 5 - 4 .   [ 6 ]   H .   S h a r m a ,   M .   S h a r ma ,   C .   S h a r ma ,   A .   H a q u e   a n d   Z .   A .   Jaff e r y ,   " P e r f o r man c e   A n a l y si s o f   S o l a r   P o w e r e d   D C - D C   B u c k   C o n v e r t e r   f o r   En e r g y   H a r v e st i n g   I o T   N o d e s,"  2 0 1 8   3 r d   I n t e rn a t i o n a l   I n n o v a t i v e   A p p l i c a t i o n o f   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e   o n   P o w e r,   En e r g y   a n d   C o n t r o l w i t h   t h e i I m p a c t   o n   H u m a n i t y   ( C I PE C H ) ,   G h a z i a b a d ,   I n d i a ,   2 0 1 8 ,   p p .   2 6 - 2 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C I P EC H . 2 0 1 8 . 8 7 2 4 1 8 3 .   [ 7 ]   S .   K ü ç ü k d e r me n c i ,   R e a l - T i me   S p e e d   C o n t r o l   S y st e m:   P I D   T u n i n g   a n d   V i su a l i z a t i o n   w i t h   P r o t e u s   a n d   L a b V I E W , ”  i n   3 rd   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o n t e m p o ra r y   A c a d e m i c   Re s e a rc h   I C C AR   2 0 2 4 ,   2 0 2 4 ,   p p .   9 8 1 - 9 8 7 .   [ 8 ]   M .   G .   M .   A b d o l r a so l ,   M .   A .   H a n n a n ,   S .   M .   S .   H u ss a i n ,   a n d   T .   S .   U st u n ,   O p t i mal   P I   c o n t r o l l e r   b a se d   P S O   o p t i mi z a t i o n   f o r   P V   i n v e r t e r   u si n g   S P W M   t e c h n i q u e s,”   E n e rg y   R e p o rt s ,   v o l .   8 ,   p p .   1 003 1 0 1 1 ,   A p r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e g y r . 2 0 2 1 . 1 1 . 1 8 0 .   [ 9 ]   T .   Y .   W u ,   Y .   Z .   J i a n g ,   Y .   Z .   S u ,   a n d   W .   C .   Y e h ,   U si n g   s i mp l i f i e d   sw a r o p t i m i z a t i o n   o n   m u l t i l o o p   f u z z y   P I D   c o n t r o l l e r   t u n i n g   d e si g n   f o r   f l o w   a n d   t e mp e r a t u r e   c o n t r o l   sy st e m,”   Ap p l i e d   S c i e n c e s   ( S w i t z e r l a n d ) ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 3 ,   p p .   1 2 3 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 0 2 3 8 4 7 2 .   [ 1 0 ]   M .   N .   A h me d ,   I .   K .   M o h a mm e d ,   a n d   A .   T .   Y o u n i s ,   D e si g n   a n d   i m p l e me n t a t i o n   o f   P S O / A B C   t u n n e d   P I D   c o n t r o l l e r   f o r   B u c k   c o n v e r t e r s,”   Pe r i o d i c a l o f   E n g i n e e r i n g   a n d   N a t u r a l   S c i e n c e s v o l .   9 ,   n o .   4 ,   p p .   6 4 1 6 5 6 ,   2 0 2 1 .   [ 1 1 ]   O .   D o g r u   e t   a l . ,   R e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g   a p p r o a c h   t o   a u t o n o mo u P I D   t u n i n g ,   C o m p u t e rs  &   C h e m i c a l   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 6 1 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m p c h e me n g . 2 0 2 2 . 1 0 7 7 6 0 .   [ 1 2 ]   O .   R o d r i g u e z - A b r e o ,   J.  R o d r i g u e z - R e se n d i z ,   C .   F u e n t e s - S i l v a ,   R .   H e r n a n d e z - A l v a r a d o ,   a n d   M .   D .   C .   P .   T .   F a l c o n ,   S e l f - T u n i n g   N e u r a l   N e t w o r k   P I D   w i t h   D y n a mi c   R e sp o n se   C o n t r o l ,   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   6 5 2 0 6 6 5 2 1 5 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 0 7 5 4 5 2 .   [ 1 3 ]   B .   A t a şl a r - A y y ı l d ı z ,   O .   K a r a h a n ,   a n d   S .   Y ı l maz ,   C o n t r o l   a n d   r o b u st   s t a b i l i z a t i o n   a t   u n st a b l e   e q u i l i b r i u b y   f r a c t i o n a l   c o n t r o l l e r   f o r   mag n e t i c   l e v i t a t i o n   sy st e ms,”   Fr a c t a l   a n d   Fr a c t i o n a l ,   v o l .   5 ,   n o .   3 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / f r a c t a l f r a c t 5 0 3 0 1 0 1 .   [ 1 4 ]   Z .   G u o   e t   a l . ,   O p t i m a l   P I D   T u n i n g   o f   P L L   f o r   P V   I n v e r t e r   B a se d   o n   A q u i l a   O p t i mi z e r ,   Fro n t i e rs  i n   En e r g y   Re se a rc h ,   v o l .   9 ,   Jan .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f e n r g . 2 0 2 1 . 8 1 2 4 6 7 .   [ 1 5 ]   M .   K h i s h e   a n d   M .   R .   M o sav i ,   C h i mp   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h m,”   Ex p e r t   S y s t e m w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 4 9 ,   Ju l .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 0 . 1 1 3 3 3 8 .   [ 1 6 ]   M .   K h i s h e ,   M .   N e z h a d s h a h b o d a g h i ,   M .   R .   M o sav i ,   a n d   D .   M a r t i n ,   A   W e i g h t e d   C h i m p   O p t i m i z a t i o n   A l g o r i t h m,”   I EE Ac c e ss Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   2 J u l y   202 6 364 - 3 7 2   372   v o l .   9 ,   p p .   1 5 8 5 0 8 1 5 8 5 3 9 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 1 3 0 9 3 3 .   [ 1 7 ]   F .   A .   H a sh i m,  E .   H .   H o u sse i n ,   K .   H u ssai n ,   M .   S .   M a b r o u k ,   a n d   W .   A l - A t a b a n y ,   H o n e y   B a d g e r   A l g o r i t h m:   N e w   me t a h e u r i st i c   a l g o r i t h f o r   so l v i n g   o p t i m i z a t i o n   p r o b l e ms,”   Ma t h e m a t i c a n d   C o m p u t e r i n   S i m u l a t i o n ,   v o l .   1 9 2 ,   p p .   8 4 1 1 0 ,   F e b .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . ma t c o m. 2 0 2 1 . 0 8 . 0 1 3 .   [ 1 8 ]   M .   A .   El se i f y ,   S .   K a mel ,   H .   A b d e l - M a w g o u d ,   a n d   E.   E .   El a t t a r ,   A   N o v e l   A p p r o a c h   B a se d   o n   H o n e y   B a d g e r   A l g o r i t h f o r   O p t i mal   A l l o c a t i o n   o f   M u l t i p l e   D G   a n d   C a p a c i t o r   i n   R a d i a l   D i s t r i b u t i o n   N e t w o r k C o n si d e r i n g   P o w e r   Lo ss  S e n si t i v i t y ,   Ma t h e m a t i c s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 2 ,   Ju n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / ma t h 1 0 1 2 2 0 8 1 .   [ 1 9 ]   R .   A l mo d f e r   e t   a l . ,   C h a o t i c   h o n e y   b a d g e r   a l g o r i t h f o r   s i n g l e   a n d   d o u b l e   p h o t o v o l t a i c   c e l l / mo d u l e ,   Fr o n t i e rs   i n   E n e r g y   Re se a rc h ,   v o l .   1 0 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f e n r g . 2 0 2 2 . 1 0 1 1 8 8 7 .   [ 2 0 ]   T .   V a i y a p u r i ,   A .   Jo t h i ,   K .   N a r a y a n a samy ,   K .   K a mat c h i ,   S .   K a d r y ,   a n d   J.  K i m,  D e si g n   o f   a   H o n e y   B a d g e r   O p t i mi z a t i o n   A l g o r i t h w i t h   a   D e e p   T r a n sf e r   L e a r n i n g - B a se d   O st e o sarco ma  C l a ssi f i c a t i o n   M o d e l ,   C a n c e rs ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 4 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / c a n c e r s1 4 2 4 6 0 6 6 .   [ 2 1 ]   M .   A .   A k b a r i ,   M .   Z a r e ,   R .   A z i z i p a n a h - a b a r g h o o e e ,   S .   M i r j a l i l i ,   a n d   M .   D e r i c h e ,   T h e   c h e e t a h   o p t i m i z e r :   a   n a t u r e - i n sp i r e d   me t a h e u r i s t i c   a l g o r i t h f o r   l a r g e - sca l e   o p t i m i z a t i o n   p r o b l e ms,”   S c i e n t i f i c   Re p o r t s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 0 2 2 - 1 4 3 3 8 - z.   [ 2 2 ]   Z .   A .   M e mo n ,   M .   A .   A k b a r i ,   a n d   M .   Z a r e ,   A n   I mp r o v e d   C h e e t a h   O p t i mi z e r   f o r   A c c u r a t e   a n d   R e l i a b l e   Est i ma t i o n   o f   U n k n o w n   P a r a me t e r s i n   P h o t o v o l t a i c   C e l l / M o d u l e   M o d e l s,”   A p p l i e d   S c i e n c e s   ( S w i t z e rl a n d ) ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 2 0 9 4 4 / p r e p r i n t s 2 0 2 3 0 7 . 0 2 7 0 . v 1 .   [ 2 3 ]   E.   T r o j o v sk a ,   M .   D e h g h a n i ,   a n d   P .   T r o j o v sk y ,   Ze b r a   O p t i m i z a t i o n   A l g o r i t h m:   A   N e w   B i o - I n sp i r e d   O p t i m i z a t i o n   A l g o r i t h f o r   S o l v i n g   O p t i m i z a t i o n   A l g o r i t h m,”   I E EE  A c c e ss ,   v o l .   1 0 ,   p p .   4 9 4 4 5 4 9 4 7 3 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 2 . 3 1 7 2 7 8 9 .   [ 2 4 ]   M .   D e h g h a n i   a n d   P .   T r o j o v sk ý ,   O sp r e y   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h m:   A   n e w   b i o - i n s p i r e d   me t a h e u r i s t i c   a l g o r i t h f o r   so l v i n g   e n g i n e e r i n g   o p t i m i z a t i o n   p r o b l e ms,”   Fro n t i e rs  i n   M e c h a n i c a l   En g i n e e r i n g ,   v o l .   8 ,   J a n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f me c h . 2 0 2 2 . 1 1 2 6 4 5 0 .   [ 2 5 ]   P .   K u mar,   K .   K u mar,   A .   K B o h r e ,   a n d   N .   A d h i k a r y ,   A n   O sp r e y   I n sp i r e d   O p t i m i z a t i o n - B a se d   P l a n n i n g   o f   C o n t r o l l e r f o r   W i n d   En e r g y   En r i c h e d   H y b r i d   P o w e r   S y st e m ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   of   Ad v a n c e   R e se a rc h   a n d   I n n o v a t i v e   I d e a i n   E d u c a t i o n   ( I J ARII E) ,   v o l .   9 ,   n o .   2 ,   p p .   2 3 7 3 - 2 3 8 6 2 0 2 3 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       H a ss a n i n   Fa l a h   A b d u H a ss a n           re c e iv e d   h e B . S c .   in   E n g i n e e rin g   El e c tri c a P o w e T e c h in c   f ro m   Ba sr a h   En g in e e rin g   T e c h n ica Co ll e g e ,   Ira q   in   2 0 0 5 ,   a n d   M . Sc .   in   2 0 2 3   f ro m   S o u t h e rn   T e c h n ica Un iv e rsity .   H is  re se a rc h   in tere sts  a re   re n e w a b le  e n e rg y ,   p o w e e lec tro n ics   d e sig n   a n d   a n a ly sis,  a n d   in tell ig e n c o n tr o l.   C u rre n tl y ,   h e   is  th e   c h ief   e n g in e e a Ira q Oi T a n k e rs Co m p a n y .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il h a f a lah 1 8 1 9 @g m a il . c o m .         Is sa   Ah m e d   Abed           o b tain e d   h is  B. S c .   a n d   M . S c .   i n   C o n tr o l   a n d   Co m p u ti n g   f ro m   th e   Un iv e rsity   o f   Ba sra h ,   Ira q ' De p a rtm e n o f   El e c tri c a En g i n e e rin g   in   2 0 0 2   a n d   2 0 0 5 ,   re sp e c ti v e l y .   In   2 0 1 4 ,   h e   re c e iv e d   h is P h . D .   i n   C o n tr o l   a n d   Co m p u t in g   f ro m   Un iv e rsit y   T e n a g a   Na sio n a in   M a lay sia .   H e   is  c u rr e n tl y   a   p ro f e ss o a En g in e e rin g   T e c h n ica Co ll e g e   Ba sra h ,   S o u t h e rn   T e c h n ica Un iv e rsit y ,   Ira q ,   w h e re   h e   is  th e   h e a d   o De p a rtme n o f   Co n tro a n d   A u to m a ti o n   E n g in e e rin g   T e c h n o lo g y .   A rti f icia in telli g e n c e ,   so lar  e n e rg y ,   ro b o ti c s,  c o n tr o l   s y ste m s,  a n d   im a g e   p ro c e ss in g   a re   so m e   o f   h is  a re a o f   in tere st.  H e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   issa a h m e d a b e d @s tu . e d u . iq .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.