【MATLAB教程案例95】基于GA遗传优化的PID控制器最优控制参数计算

最新推荐文章于 2025-03-26 09:54:00 发布
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本文介绍如何使用MATLAB中的遗传算法（GA）优化PID控制器参数，以达到最佳控制性能。内容包括软件版本、GA优化理论以及具体的MATLAB仿真实现步骤，通过适应度函数评估并优化PID控制器的超调量、稳定性和响应时间。

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【MATLAB教程案例97】基于GA遗传优化的CNN卷积神经网络最优训练参数搜索matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
01-25 1670
在本课程中，我们以CNN的训练准确率作为GA优化的适应度函数，通过GA优化的方式，搜索最优的网络训练参数。因此，在实际训练过程中，需要设置最优的训练参数，使得训练结果以较少的训练次数达到最佳的训练结果。本课程，我们简单的学习了如何通过优化算法去搜索最优的网络训练参数，实际中，如果网络参数较多，那么也可以使用类似的方法进行优化。我们设置的种群规模为25，如果设置更大的种群规模，则可以得到更优的优化结果。红色箭头的区域，就是GA优化的变量，通过GA搜索最优的参数。此外，上述的主函数中，
基于matlab的最优控制
09-22
基于Matlab的最优控制程序代码,有利于学习着的进一步的学习利用。
基于遗传算法的模糊PID控制器整定(Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
07-29 967
通过遗传算法最小化代价函数，取得了成功的结果。这是一个预期的结果，因为为了最小化成本函数，我们应该最小化两件事跟踪误差和控制努力。我可以通过长时间运行遗传算法获得更好的结果，因为这些结果足够好，我决定停止算法。我还应该指出，增加会增加成本函数，并使找到正确的λ参数变得更加困难。因为我已经取得了很好的结果没有惩罚太多的控制努力。所以局部最小值应该在参数的最小差异之间。这是用遗传算法进行优化时所期望的现象。该算法完全随机生成种群，这使得它是一个随机过程，有时很难找到敏感的局部最小值。🎉3参考文献。
【PID优化】基于遗传算法的PID控制器调谐研究附Matlab代码
最新发布
Matlab_jiqi的博客
03-26 1526
比例-积分-微分（PID）控制器作为工业控制领域最广泛应用的一种反馈控制算法，其参数整定对于控制系统的性能至关重要。然而，传统的PID参数整定方法往往依赖于经验或试错，难以满足复杂工业过程的需求。本文旨在探讨基于遗传算法（GA）的PID控制器调谐方法，通过遗传算法的全局搜索能力和自适应性，自动优化PID参数，以提升控制系统的稳定性和性能。本文首先简要回顾了PID控制原理和传统整定方法，然后详细阐述了遗传算法的基本原理和实现步骤，并结合PID控制器调谐的具体需求，设计了合适的适应度函数、编码方式和遗传操作。
基于GA遗传算法的PID控制器参数优化matlab建模与仿真
熟悉python,matlab,C,C++,JAVA等
04-25 2410
在基于GA的PID参数优化中，我们将PID的三个参数Kp，Ki，Kd编码为染色体，即个体。遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过选择、交叉、变异等操作，使种群中的个体逐步逼近问题的最优解。通过以上原理和步骤，GA成功地应用于PID控制器参数优化中，实现了对控制器参数的有效寻优，提高了控制系统的整体性能。2).计算适应度：对种群中的每个个体（即一组PID参数），以其对应的控制系统性能评价指标作为适应度。4).交叉操作：随机选择种群中的两个个体，进行某种方式的交叉，生成新的个体。
【独家首发】Matlab实现遗传算法GA优化Transformer-LSTM实现负荷数据回归预测
qq_59747472的博客
07-30 478
负荷预测在电力系统中扮演着至关重要的角色，准确的负荷预测可以提高系统可靠性，降低运营成本，并为能源管理提供更有效的决策支持。近年来，随着深度学习技术的发展，Transformer-LSTM 模型在负荷预测方面展现出了优异的性能。然而，该模型的超参数优化问题仍然存在，直接影响着预测精度。本文提出一种基于遗传算法 (GA) 的 Transformer-LSTM 模型优化方法，旨在通过 GA 算法寻优模型超参数，提高模型的预测精度。1. 绪论。
ga.rar_GA_GA PID matlab_PID参数优化_遗传 pid_遗传pid
09-24
标题中的“ga.rar_GA_GA PID matlab_PID参数优化_遗传 pid_遗传pid”表明这是一个关于使用遗传算法（GA）优化PID控制器参数的MATLAB程序。这个程序旨在通过遗传算法来寻找PID控制器的最佳参数，以改善系统性能。 ...
基于遗传算法的simulink/PID参数整定(s函数）
07-10
这个模型中，PID控制器的参数被连接到S函数的输入，S函数的输出则是优化后的参数。在仿真过程中，S函数会不断更新PID参数，直到达到预定的迭代次数或满足其他停止条件。 通过这种方式，遗传算法能够在大量可能的...
遗传算法优化pid控制器参数的matlab程序_rezip.zip
07-27
标题中的“遗传算法优化PID控制器参数的MATLAB程序”指的是使用MATLAB编程环境，设计并实现了一个遗传算法，目标是寻找PID控制器的最佳参数设置，以达到最优的系统性能。MATLAB因其强大的数值计算和可视化功能，成为...
遗传算法优化pid控制器参数的matlab程序_rezip1.zip
07-27
标题中的“遗传算法优化PID控制器参数的MATLAB程序”指的是使用MATLAB编程环境，设计并实现了一个遗传算法，目标是寻找PID控制器的最佳参数设置，以达到最优的系统性能。MATLAB因其强大的数值计算和可视化功能，成为...
基于遗传算法的模糊PID控制器整定(Matlab代码、Simulink仿真实现）
weixin_46039719的博客
04-25 1353
通过遗传算法最小化代价函数，取得了成功的结果。这是一个预期的结果，因为为了最小化成本函数，我们应该最小化两件事跟踪误差和控制努力。我可以通过长时间运行遗传算法获得更好的结果，因为这些结果足够好，我决定停止算法。我还应该指出，增加会增加成本函数，并使找到正确的λ参数变得更加困难。因为我已经取得了很好的结果没有惩罚太多的控制努力。所以局部最小值应该在参数的最小差异之间。这是用遗传算法进行优化时所期望的现象。该算法完全随机生成种群，这使得它是一个随机过程，有时很难找到敏感的局部最小值。🎉3参考文献。
基于Matlab二进制编码遗传算法的PID整定（源码+说明文档）.rar
06-27
1、资源内容：基于Matlab二进制编码遗传算法的PID整定（源码+说明文档）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压，没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。
遗传算法-PID-MATLAB -程序
10-09
PID 遗传算法遗传算法-PID-MATLAB -程序遗传算法-PID-MATLAB -程序
遗传算法整定PID算法
12-01
遗传算法整定PID参数的控制研究MATLAB程序
遗传PID_MATLAB.rar
12-26
改代码是基于遗传算法改编的智能算法，拥有自整定的效果,该算法是基于MATLAB来使用的,对于智能车，飞行器等控制器具有不错的效果
pid控制器代码matlab-GA-PID:使用遗传算法（GA）调节PID控制器的MATLAB代码
05-27
pid控制器代码matlab GA-PID 该存储库包含用于使用遗传算法（GA）调节PID控制器的MATLAB代码。 使用该算法，对三阶传递函数进行了调整，以控制瞬态响应参数和稳态参数。 该存储库的内容 gapid.m pidtest.m myfun.m
PID控制器优化设计 - 樽海鞘算法与Matlab实现
学习使你进步。
05-19 244
樽海鞘算法(Sea Urchin Algorithm，简称SUA)是一种新兴的智能优化算法，它是基于樽海鞘的生物行为和进化机理发展而来的。在SUA算法中，一些樽海鞘作为搜索代理来搜索最优解，这些樽海鞘之间通过通信和协同来达到更好的优化效果。但是，由于系统的非线性和时变性质，传统PID控制器往往难以满足一些高精度控制场景的需求。本文将介绍一种基于樽海鞘算法的PID控制器优化设计，并提供相应的MATLAB源代码。本文介绍了一种基于樽海鞘算法的PID控制器优化设计方法，并提供了相应的MATLAB源代码。
基于GA遗传优化的PID控制器控制参数整定matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
12-06 1622
目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码 遗传算法的基本运算过程如下： （1）初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。 （2）个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。 （3）选择运算：将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。 （4）交叉运算：将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。 （5）变异运算：将变
基于遗传优化算法的PID控制器参数整定及Matlab仿真
QjMacos的博客
09-23 937
PID控制器的性能取决于其参数的选择，传统的参数整定方法往往需要经验或试错的方式来获得最佳参数。而基于遗传优化算法的参数整定方法可以自动搜索最优参数组合，提高系统的控制性能。参数的合理选择对于控制系统的性能至关重要。在PID控制器参数整定中，可以将PID参数看作染色体的基因，通过遗传算法来搜索最优的基因组合。目标函数的选择可以根据具体的控制要求进行定义，例如，可以选择系统的超调量、稳态误差等指标作为目标函数。以上代码中，需要根据具体的系统进行目标函数的定义和仿真计算，以及选择、交叉和变异操作的具体实现。
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