差分算法优化PID参数的MATLAB代码

以下是一种使用差分进化算法优化PID参数的MATLAB代码，代码中的PID参数为P=0.5、I=0.1、D=0.05，优化目标为最小化误差函数：

% 差分进化算法优化PID参数
clear all;
clc;

% 建立误差函数
error_func = @(x) abs(sin(x(1)) + cos(x(2)) - x(3));

% 初始化差分进化算法参数
dim = 3; % 优化变量维度
npop = 20; % 种群数量
maxgen = 100; % 迭代次数
F = 0.5; % 缩放因子
CR = 0.9; % 交叉概率

% 初始化种群
pop = zeros(npop,dim);
for i = 1:npop
    pop(i,:) = [rand()*10-5, rand()*10-5, rand()*10-5];
end

% 迭代优化
for i = 1:maxgen
    for j = 1:npop
        % 随机选择三个个体
        idx = randperm(npop,3);
        a = pop(idx(1),:);
        b = pop(idx(2),:);
        c = pop(idx(3),:);
        % 生成新个体
        v = a + F*(b-c);
        % 交叉操作
        jrand = randi(dim); % 随机选择交叉变量
        for k = 1:dim
            if rand() < CR || k == jrand
                u(k) = v(k);
            else
                u(k) = pop(j,k);
            end
        end
        % 更新个体
        if error_func(u) < error_func(pop(j,:))
            pop(j,:) = u;
        end
    end
end

% 输出最优解
[min_error, idx] = min(arrayfun(error_func, pop));
fprintf('最小误差 = %f\n', min_error);
fprintf('最优解 = [%f, %f, %f]\n', pop(idx,:));

% 使用最优解设置PID控制器
Kp = pop(idx,1);
Ki = pop(idx,2);
Kd = pop(idx,3);
num = [Kd, Kp, Ki];
den = [1, 0];
sys = tf(num, den);
pidTuner = pidtune(sys, 'pid');
pidTuner.Kp = Kp;
pidTuner.Ki = Ki;
pidTuner.Kd = Kd;