資料介紹
針對基本遺傳算法收斂速度慢和尋優能力不足的問題,提出了一種基于實數編碼的
改進遺傳算法。新算法中,初始種群由空間距離控制使其能夠均勻分布于解空間;交叉操作采用等分組的方法,對每組內每兩個個體均進行交叉,并擇優選擇,以擴大搜索空間;變異步長隨進化代數自適應調整。將改進后的遺傳算法運用于PID 控制器參數優化中,通過仿真實驗表明,新算法整定效果明顯優于基本遺傳算法,不僅解決了基本遺傳算法存在的缺陷,而且提高了收斂速度與尋優精度。
PID 控制器是最早出現的控制器類型,由于其算法簡單、魯棒性好和可靠性高,被廣泛
應用于過程控制和運動控制中,尤其適用于可建立精確數學模型的確定性控制系統。然而實際工業生產過程往往具有非線性、時變不確定性,難以建立精確的數學模型,應用常規PID控制器不能達到理想的控制效果。近年來,遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)作為一種全局優化算法,得到了越來越廣泛的應用。本文提出了一種改進的遺傳算法,并將其應用于PID控制器參數尋優中,獲得了良好的控制效果。
改進遺傳算法。新算法中,初始種群由空間距離控制使其能夠均勻分布于解空間;交叉操作采用等分組的方法,對每組內每兩個個體均進行交叉,并擇優選擇,以擴大搜索空間;變異步長隨進化代數自適應調整。將改進后的遺傳算法運用于PID 控制器參數優化中,通過仿真實驗表明,新算法整定效果明顯優于基本遺傳算法,不僅解決了基本遺傳算法存在的缺陷,而且提高了收斂速度與尋優精度。
PID 控制器是最早出現的控制器類型,由于其算法簡單、魯棒性好和可靠性高,被廣泛
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