MATLAB遗传算法优化工具箱：线性二次最优控制与模糊控制器参数优化

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，利用遗传算法实现两类控制系统参数优化。第一部分优化LQR控制器的权重矩阵Q和R以提升系统性能；第二部分自动寻优模糊控制器的输入输出参数，增强控制效果。

详 情 说 明

基于遗传算法的线性二次最优控制与模糊控制器参数优化系统

项目介绍

本项目是一个基于遗传算法的控制系统参数优化平台，主要用于解决两类控制器（线性二次最优控制器LQR和模糊控制器）的参数自动寻优问题。系统通过遗传算法强大的全局搜索能力，动态调整控制器参数，以达到最优的系统性能指标。本项目将控制理论与智能优化算法相结合，为控制工程师提供了一种高效、自动化的控制器设计工具。

功能特性

• LQR控制器优化：利用遗传算法动态搜索最优的权重矩阵Q和R，使线性二次型性能指标最小化
• 模糊控制器优化：通过遗传算法优化输入输出的量化比例因子，改善模糊控制的动态响应特性
• 多目标适应度函数：支持ITAE、ISE、IAE等多种性能指标作为优化目标
• 可视化分析：提供参数优化过程的收敛曲线和系统响应曲线，便于性能分析
• 参数灵敏度分析：可评估关键参数对系统性能的影响程度

使用方法

LQR控制器优化

1. 准备被控对象的状态空间模型（A、B矩阵）
2. 设置遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉/变异概率）
3. 定义权重矩阵Q和R的搜索范围
4. 选择适应度函数类型（如ITAE、ISE等）
5. 运行优化程序，获取最优Q、R矩阵及性能指标

模糊控制器优化

1. 提供模糊规则库和输入输出变量的论域范围
2. 设置比例因子的初始搜索区间
3. 指定被控系统的仿真模型
4. 配置遗传算法参数和适应度函数
5. 执行优化，获得最优比例因子和控制系统响应数据

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 控制系统工具箱（Control System Toolbox）
• 模糊逻辑工具箱（Fuzzy Logic Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 充足的硬盘空间用于保存仿真数据

文件说明

主程序文件承担了系统核心调度功能，实现了遗传算法优化流程的整体控制，包含种群初始化、适应度评估、遗传操作执行等关键环节。该文件整合了LQR优化与模糊控制优化两大模块，能够根据用户配置自动选择优化模式，并完成算法参数的解析、迭代过程的监控以及优化结果的输出与可视化展示。