引力搜索代码pid matlab

以下是一个简单的 PID 控制器的 MATLAB 代码示例：

% PID 控制器参数
Kp = 1;
Ki = 0.5;
Kd = 0.2;

% 初始化变量
err = 0; % 误差
prev_err = 0; % 上一个时刻的误差
integral = 0; % 积分项
derivative = 0; % 微分项

% 设定目标值
target = 10;

% 模拟系统
for t = 1:100
    % 测量当前值
    current = sin(t/10);
    
    % 计算误差
    err = target - current;
    
    % 计算 PID 控制器输出
    integral = integral + err;
    derivative = err - prev_err;
    output = Kp * err + Ki * integral + Kd * derivative;
    
    % 保存上一个时刻的误差
    prev_err = err;
    
    % 输出控制器输出
    disp(output);
end

这个例子模拟了一个简单的系统，其中 PID 控制器被用来调整系统的输出值，使其接近目标值。更具体地说，这个例子计算了一个正弦波的幅值，并使用 PID 控制器将其调整为目标值 10。

相关问题

引力搜索算法代码 matlab

以下是一个简单的引力搜索算法的 Matlab 代码示例：

function [best_pos, best_val] = gravity_search(f, dim, lb, ub, max_iter, npop, G0, alpha, beta)

% 参数说明：
% f: 目标函数
% dim: 变量的维度
% lb: 变量的下界
% ub: 变量的上界
% max_iter: 最大迭代次数
% npop: 种群数量
% G0: 引力常数
% alpha: 引力因子
% beta: 位置因子

% 初始化种群的位置和速度
pos = repmat(lb, npop, dim) + rand(npop, dim) .* (repmat(ub-lb, npop, 1));
vel = zeros(npop, dim);

% 计算每个个体的适应度值
val = feval(f, pos);

% 找到当前最优解
[best_val, best_idx] = min(val);
best_pos = pos(best_idx, :);

% 开始迭代
for iter = 1:max_iter
    % 计算每个个体之间的距离和引力
    dist = pdist2(pos, pos);
    G = G0 ./ (1 + alpha*dist);
    
    % 计算每个个体的总引力向量
    F = zeros(npop, dim);
    for i = 1:npop
        for j = 1:npop
            if i ~= j
                dir = (pos(j,:) - pos(i,:)) ./ dist(i,j);
                F(i,:) = F(i,:) + G(i,j) .* dir;
            end
        end
    end
    
    % 更新速度和位置
    vel = rand(npop, dim) .* vel + beta .* F;
    pos = pos + vel;
    
    % 边界处理
    pos = max(pos, repmat(lb, npop, 1));
    pos = min(pos, repmat(ub, npop, 1));
    
    % 计算每个个体的适应度值
    val = feval(f, pos);
    
    % 找到当前最优解
    [cur_best_val, cur_best_idx] = min(val);
    if cur_best_val < best_val
        best_val = cur_best_val;
        best_pos = pos(cur_best_idx, :);
    end
    
    % 显示迭代过程
    fprintf('Iteration %d: Best fitness = %f\n', iter, best_val);
end

end

该函数接受以下参数：

- f: 目标函数，可以是函数句柄、字符串或符号表达式。
- dim: 变量的维度。
- lb: 变量的下界。
- ub: 变量的上界。
- max_iter: 最大迭代次数。
- npop: 种群数量。
- G0: 引力常数。
- alpha: 引力因子。
- beta: 位置因子。

该函数的返回值为最优解的位置和适应度值。在该函数内部，我们首先初始化种群的位置和速度，然后计算每个个体之间的距离和引力，接着计算每个个体的总引力向量，更新速度和位置，并进行边界处理。最后，我们计算每个个体的适应度值，找到当前最优解，并显示迭代过程。

引力搜索代码 matlab

以下是一个简单的 Matlab 引力搜索算法的示例代码：

function [bestSol, bestFit] = gravity_search(fobj, nVar, lb, ub, MaxIter, G0, alpha, beta)

% 参数说明：
% fobj: 目标函数句柄
% nVar: 变量个数
% lb: 各变量的下界
% ub: 各变量的上界
% MaxIter: 最大迭代次数
% G0: 引力常数
% alpha: 衰减因子
% beta: 广义距离系数

% 初始化种群
nPop = 50;
pop = repmat(struct('x', [], 'fit', []), nPop, 1);
for i = 1:nPop
    pop(i).x = unifrnd(lb, ub, 1, nVar);
    pop(i).fit = fobj(pop(i).x);
end

% 记录最优解和最优适应度
bestSol = pop(1).x;
bestFit = pop(1).fit;
for i = 2:nPop
    if pop(i).fit < bestFit
        bestSol = pop(i).x;
        bestFit = pop(i).fit;
    end
end

% 迭代搜索
for iter = 1:MaxIter
    % 计算每个粒子的质量
    M = zeros(nPop, 1);
    for i = 1:nPop
        M(i) = pop(i).fit - min([pop.fit]);
    end
    
    % 计算每个粒子之间的欧氏距离
    D = pdist2([pop.x], [pop.x]);
    
    % 计算每个粒子之间的引力
    G = zeros(nPop, nPop);
    for i = 1:nPop
        for j = 1:nPop
            if i ~= j
                rij = D(i, j);
                G(i, j) = G0 * M(i) * M(j) / rij^beta;
            end
        end
    end
    
    % 更新每个粒子的位置和速度
    for i = 1:nPop
        accel = zeros(1, nVar);
        for j = 1:nPop
            if i ~= j
                rij = D(i, j);
                accel = accel + G(i, j) * (pop(j).x - pop(i).x) / rij;
            end
        end
        vel = alpha * pop(i).vel + accel;
        pop(i).x = pop(i).x + vel;
        pop(i).x = max(pop(i).x, lb);
        pop(i).x = min(pop(i).x, ub);
        pop(i).fit = fobj(pop(i).x);
    end
    
    % 更新最优解和最优适应度
    for i = 1:nPop
        if pop(i).fit < bestFit
            bestSol = pop(i).x;
            bestFit = pop(i).fit;
        end
    end
    
    % 显示当前迭代次数和最优适应度
    fprintf('Iteration %d: Best fitness = %g\n', iter, bestFit);
end

该代码实现了一个简单的引力搜索算法，用于求解连续优化问题。在每次迭代中，算法计算每个粒子的质量、粒子之间的欧氏距离、粒子之间的引力，然后更新粒子的位置和速度。最终，算法返回最优解和最优适应度。

请注意，这只是一个示例代码，您可能需要根据您的具体问题进行修改和调整。