改进的遗传算法程序用于优化PID控制器

资 源 简 介

改进的遗传算法程序用于优化PID控制器

详 情 说 明

遗传算法作为一种模拟自然进化过程的智能优化方法，近年来在PID控制器参数整定中展现出独特优势。传统PID控制依赖于工程师经验调试比例（P）、积分（I）、微分（D）参数，而改进后的遗传算法通过模拟“选择-交叉-变异”的生物机制，能自动寻找到更优的参数组合。

该算法的核心改进点通常体现在三个方面：首先是适应度函数的设计，将系统超调量、稳态误差等性能指标量化为可计算的适应度值；其次是采用精英保留策略，确保每一代最优个体不被淘汰；最后引入自适应变异率，在进化后期减小扰动以避免震荡。

针对PID双参数优化场景（如仅优化P和D），算法会初始化包含多个参数组合的种群，通过迭代计算各组合对控制效果的适应度。高适应度的参数会通过交叉操作产生新解，而变异操作则赋予算法跳出局部最优的能力。这种动态平衡使系统响应兼具快速性和稳定性，特别适用于非线性或时变系统的控制需求。

相比于传统试错法，这种数据驱动的优化方式不仅缩短了调试周期，还能发现人工难以想到的参数组合。未来结合深度学习进行适应度预测，可能进一步加速进化过程。