差分进化算法整定PID参数的MATLAB代码
时间: 2023-11-20 15:04:54 浏览: 133
以下是利用差分进化算法整定PID参数的MATLAB代码:
```matlab
% PID参数整定
clc;
clear all;
close all;
% 差分进化算法参数设置
D = 3; % 问题维度
NP = 100; % 种群数量
F = 0.8; % 缩放因子
CR = 0.6; % 交叉概率
maxiter = 100; % 最大迭代次数
% 目标函数定义(以二次函数为例)
fun = @(x)sum(x.^2);
% PID参数限制区间
lb = [0.1, 0.1, 0.1];
ub = [10, 10, 10];
% 初始化种群
X = repmat(lb, NP, 1) + rand(NP, D) .* repmat(ub - lb, NP, 1);
% 计算适应度
fit = zeros(NP, 1);
for i = 1:NP
fit(i) = fun(X(i, :));
end
% 迭代
for t = 1:maxiter
% 选择父代
[~, I] = sort(fit);
Xp = X(I(1:3), :);
% 变异
V = Xp(1, :) + F .* (Xp(2, :) - Xp(3, :));
V = max(V, lb);
V = min(V, ub);
% 交叉
U = X;
for i = 1:NP
jrand = floor(rand * D) + 1;
for j = 1:D
if rand < CR || j == jrand
U(i, j) = V(j);
end
end
end
% 计算适应度
fitu = zeros(NP, 1);
for i = 1:NP
fitu(i) = fun(U(i, :));
end
% 更新种群
for i = 1:NP
if fitu(i) < fit(i)
X(i, :) = U(i, :);
fit(i) = fitu(i);
end
end
end
% 输出最优解
[~, I] = min(fit);
disp('最优解:')
disp(X(I, :))
```
其中,目标函数`fun`需要根据实际问题进行定义,此处以二次函数为例。`lb`和`ub`分别为PID参数的限制区间。在迭代过程中,根据差分进化算法的基本步骤,首先选择父代,然后进行变异和交叉操作,计算适应度,更新种群。最后,输出最优解。