一種改進(jìn)的遺傳算法及其在PID 控制中的應(yīng)用

《一種改進(jìn)的遺傳算法及其在PID 控制中的應(yīng)用》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。

1、1223年55月控制工程."/01223第56卷第7期!"#$%"&’#()#**%)#("+!,)#-4"&056，."07!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!文章編號：57358396（91223）2782:9;82<一種改進(jìn)的遺傳算法及其在!"#控制中的應(yīng)用周洪波，齊占慶，衡強(qiáng)，李志強(qiáng)（燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院，河北秦皇島277226）摘要：針對經(jīng)典遺傳算法收斂速度慢、易于早熟、局部尋優(yōu)能力差等缺點，提出了一種改進(jìn)的遺傳算法，并將其應(yīng)用于=>?參數(shù)尋優(yōu)。該算法既具有經(jīng)典遺傳算法的全局

2、尋優(yōu)能力，又具有局部尋優(yōu)能力；同時，它又能有效地抑制早熟，保證得到的優(yōu)化參數(shù)為最優(yōu)。仿真結(jié)果表明，基于此遺傳算法尋優(yōu)設(shè)計的=>?控制器可以極大地提高尋優(yōu)的速度，魯棒性強(qiáng)，具有很好的動態(tài)品質(zhì)和穩(wěn)定性。關(guān)鍵詞：遺傳算法；參數(shù)尋優(yōu)；=>?控制器中圖分類號：@=13<文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A>BC%"/*DE*#*$)FA&("%)$,B-#D>$GACC&)F-$)"#$"=>?!"#$%"&&*%G!"#$"%&’8(%，)*!+,&8-.&’，"/01).,&’，2*!+.8-.,&’（!"&&*(*"+’&*F$%)F-&’#()#**%)#(，H-#G,-#I#)/*%G)$J，K

3、)#,L-#(D-"277226，!,)#-）$%&’()*’：A#)BC%"/*D(*#*$)F-&("%)$,B（EA）)GC%"C"G*D$"$,*C%"M&*B"+$,*C-%-B*$*%"C$)B)N-$)"#"+=>?F"#$%"&&*%O>$F-#M*LG*D$""/*%F"B*$,*G,"%$F"B)#(G"+G&"P8F"#/*%(*#F*，*-GJ8C%*B-$L%*-#D)#F-C-M)&)$J"+"C$)B)N-$)"#)#$,*&"F-&-%*-P)$,F&-GG)F-&(*#*$)F-&("8%)$,BO@,)G-&("%)$,B,-GM"$,$

4、,*F-C-M)&)$J"+"C$)B)N-$)"#)#$,*(&"M-&-%*--#D$,*F-C-M)&)$J"+"C$)B)N-$)"#"+$,*D)%*F$G*-%F,B*$,"DG)#$,*&"F-&-%*-0>$-/")DGC%*B-$L%*F"#/*%(*#F*-#D*#GL%*G$,-$$,*"M$-)#*DC-%-B*$*%G-%*"C$)B-&O@,*G)BL&-$)"#%*GL&$G,"PG$,-$$,*=>?F"#$%"&&*%D*G)(#*DLC"#$,*)BC%"/*DEA(%*-$&J)BC%"/*G$,*G*-%F,GC**D，-#D)G"+

5、(""DDJ#-B)FQL-&)$J-#DG$-M)&)$JO+,-./(0&：(*#*$)F-&("%)$,B；C-%-B*$*%8"C$)B)N-$)"#；=>?F"#$%"&&*%美國T)F,)(-#大學(xué)的U"&&-#D教授提出的模擬自然1引言界遺傳機(jī)制和生物進(jìn)化而成的一種隨機(jī)并行搜索優(yōu)［1］=>?控制規(guī)律具有算法簡單、可靠及魯棒性好化方法。將“優(yōu)勝劣汰，適者生存”的生物進(jìn)化理［5］等優(yōu)點，在大多數(shù)過程控制中仍被采用。所以，論引入優(yōu)化參數(shù)的編碼串群體中，按所選擇的適應(yīng)=>?參數(shù)整定一直是自動控制領(lǐng)域研究的主要問題度值函數(shù)并通過遺傳中的選擇、交叉和變異對個體之一，有>R

6、@’最優(yōu)設(shè)定法、繼電器法、快速整定進(jìn)行篩選，使適應(yīng)度值高的個體被保留下來，組成法、衰減曲線法、S)*(&-%8.)F,"&G階躍響應(yīng)法等。但新的群體，新的群體既繼承了上一代的信息，又優(yōu)是這些傳統(tǒng)的整定方法都存在不足?？焖僬ǚ?、于上一代。這樣周而復(fù)始，群體中的個體適應(yīng)度值衰減曲線法、S)*(&-%8.)F,"&G是依據(jù)經(jīng)驗進(jìn)行總結(jié)而不斷提高，直至滿足一定的條件。不是最優(yōu)解；繼電器法會使被控系統(tǒng)產(chǎn)生震蕩；而3改進(jìn)的遺傳算法>R@’最優(yōu)設(shè)定法是針對特定被控對象的。由于遺傳算法具有較強(qiáng)的尋優(yōu)能力，所以人們將這種算法5）改進(jìn)遺傳算法的特點本文提出的遺傳算應(yīng)用于=>?參數(shù)尋優(yōu)。但由于

7、經(jīng)典遺傳算法自身的法有三個特征。算法中的初始種群規(guī)模固定，而且一些特點，使之產(chǎn)生出的最優(yōu)解往往限于局部最最少種群數(shù)可以為6個；交叉操作簡化成單個基因優(yōu)，不能得到全局最優(yōu)解，而且收斂速度慢，易于交叉；在每一代種群中只有一個染色體被選擇出來早熟。本文提出了一種改進(jìn)的遺傳算法，并將其應(yīng)進(jìn)行變異。該改進(jìn)算法既具有經(jīng)典遺傳算法的全局用于=>?參數(shù)尋優(yōu)。尋優(yōu)能力，又具有局部尋優(yōu)能力，同時它又能有效地抑制早熟，保證得到的優(yōu)化參數(shù)為最優(yōu)。與傳統(tǒng)2經(jīng)典遺傳算法的特點遺傳算法相比，它還具有更快的收斂速度。本文以遺傳算法（E*#*$)F