遗传算法pid matlab代码

以下是一个基于遗传算法的PID调节器的MATLAB代码示例：

clc; clear all;

% 定义PID参数的上下限
lb = [0.1, 0.1, 0.01];
ub = [10, 10, 10];

% 定义遗传算法的参数
popSize = 50; % 种群大小
numVars = 3; % 变量数量
maxGen = 100; % 最大迭代次数
crossoverFraction = 0.8; % 交叉率
mutationFraction = 0.05; % 变异率

% 定义PID控制器的目标系统
G = tf([1], [1, 4, 4, 0]);

% 定义目标响应
t = 0:0.1:20;
y = 0.5*(1 - exp(-t));

% 定义适应度函数
fitnessFunction = @(x) pidFitness(x, G, t, y);

% 运行遗传算法
options = gaoptimset('Generations', maxGen, 'PopulationSize', popSize, 'CrossoverFraction', crossoverFraction, 'MutationFcn', {@mutationadaptfeasible, mutationFraction}, 'Display', 'iter');
[x, fval] = ga(fitnessFunction, numVars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

% 输出最优PID参数
Kp = x(1)
Ki = x(2)
Kd = x(3)

% 绘制PID控制器的响应
sys = pid(Kp, Ki, Kd);
T = feedback(G*sys, 1);
[y, t] = step(T, 20);
plot(t, y, t, 0.5*(1 - exp(-t)))
legend('PID响应', '目标响应')

其中，适应度函数 `pidFitness` 的定义如下：

function f = pidFitness(x, G, t, y)
    % 计算PID控制器的响应
    Kp = x(1);
    Ki = x(2);
    Kd = x(3);
    sys = pid(Kp, Ki, Kd);
    T = feedback(G*sys, 1);
    [yout, tout] = step(T, t);
    
    % 计算适应度函数值
    e = y - yout;
    f = sum(e.^2);
end

该适应度函数计算了PID控制器的响应和目标响应之间的误差的平方和作为适应度函数值。在遗传算法的优化过程中，遗传算法将尝试寻找最优的PID参数，以最小化适应度函数值。