传统PID控制器由于其自身的局限性，在一些诸如需要快速响应、高精度轨迹跟踪的应用场合，或含有强非线性、大时滞等特征的控制系统中不能很好地满足应用需求。为此，一些学者开始在传统PID控制器中引入过程更柔和细腻的分数阶微积分项来代替整数阶微积分项，形成了分数阶PID控制器。从1993年Oustaloup首次提出的CRONE控制器到1999年Podlubny提出的PIλDμ控制器，分数阶PID控制器在短短几年时间内便形成了较为完善的结构形式。分数阶控制器增加了微积分阶次参数λ和μ，对控制过程的描述更为精确，且在一定范围内对参数变化不敏感，其稳定性、动态特性和鲁棒性相比于传统PID控制器具有较大的优势。然而，参数的增加在给控制器带来更佳的性能和灵活性的同时，也给控制器参数的整定带来了难度。对于分数阶PID控制器，目前比较常用的参数整定方法是在稳定性裕度整定的基础上增加增益鲁棒条件，或灵敏度和互补灵敏度函数等约束条件，构建以参数为自变量的规范约束方程组，并通过求解方程组来得到最优参数值。但是这些方程组都是非线性超越方程组，采用传统方法无法求解，这也是分数阶控制器设计的难点之一。
人工蜂群算法是由土耳其学者提出的一种基于蜜蜂觅食行为的群智能优化算法。于蚁群算法、粒子群算法等其他智能算法相比，人工蜂群不仅参数少，鲁棒性强，易于实现，而且在每次迭代过程中都会进行全局和局部搜索，增加了找到最优解的概率，并在一定程度上避免了陷入局部最优的可能。对于分数阶PID控制器参数的整定，可以采用人工蜂群算法对规范约束方程组的解进行寻优，并确定一组最优解，通过这种方式可极大简化分数阶控制器设计的复杂性，提高其实用性和易用性。但标准的人工蜂群算法也存在不足，主要表现在收敛速度慢、缺乏局部精细搜索能力、计算精度不高等问题，其算法还有很大的改进空间。
传统PID控制器由于其自身的局限性，在一些诸如需要快速响应、高精度轨迹跟踪的应用场合，或含有强非线性、大时滞等特征的控制系统中不能很好地满足应用需求。为此，一些学者开始在传统PID控制器中引入过
