粒子群算法优化LQR Matlab代码
时间: 2023-07-05 21:36:24 浏览: 287
renansebem/abilqr:仿生算法应用于线性二次调节器 (LQR) 的拟合。-matlab开发
以下是一个使用粒子群算法(PSO)优化线性二次调节器(LQR)控制器的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 定义系统参数和目标状态
A = [1 1; 0 1];
B = [0; 1];
Q = [1 0; 0 1];
R = 1;
x_desired = [1; 1];
% 定义 PSO 参数
num_particles = 50;
num_iterations = 100;
w = 0.6;
c1 = 1.8;
c2 = 1.8;
% 初始化 PSO 粒子和速度
K_particles = repmat([0 0], num_particles, 1);
K_velocities = zeros(num_particles, 2);
% 定义 PSO 适应度函数
fitness_function = @(K) lqr_fitness(K, A, B, Q, R, x_desired);
% 开始 PSO 优化
for i = 1:num_iterations
% 计算每个粒子的适应度
fitness_values = zeros(num_particles, 1);
for j = 1:num_particles
fitness_values(j) = fitness_function(K_particles(j,:));
end
% 找到历史最优解和历史最优适应度
[global_best_fitness, global_best_index] = min(fitness_values);
global_best_K = K_particles(global_best_index,:);
% 更新每个粒子的速度和位置
for j = 1:num_particles
% 计算速度更新
K_velocities(j,:) = w * K_velocities(j,:) + ...
c1 * rand(1) * (K_particles(j,:) - K_particles(j,:)) + ...
c2 * rand(1) * (global_best_K - K_particles(j,:));
% 计算位置更新
K_particles(j,:) = K_particles(j,:) + K_velocities(j,:);
end
end
% 计算最终控制器
K_final = global_best_K;
% 定义闭环系统
A_cl = A - B * K_final;
% 模拟闭环系统
t = 0:0.01:5;
x0 = [0; 0];
[t, x] = ode45(@(t, x) (A_cl * x), t, x0);
% 绘制结果
figure(1);
plot(t, x(:,1), 'r', t, x(:,2), 'b');
legend('x_1', 'x_2');
xlabel('Time (s)');
ylabel('State');
title('LQR Controller with PSO Optimization');
```
该代码首先定义了一个线性二次调节器(LQR)控制器和一个目标状态,然后使用粒子群算法(PSO)来优化该控制器的增益矩阵。PSO 算法的主要参数包括粒子数量、迭代次数、惯性权重、个体学习因子和社会学习因子。在每次迭代中,计算每个粒子的适应度并更新其速度和位置。适应度函数评估了控制器的性能,即控制系统的状态接近目标状态的程度。最终,该代码模拟了闭环系统的行为,并绘制了结果。
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