通过实属编码的遗传算法GA_PID

资 源 简 介

通过实属编码的遗传算法GA_PID

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择机制的优化算法，特别适用于参数整定这类复杂非线性问题。在PID控制系统中，比例（P）、积分（I）、微分（D）三个参数的组合直接影响控制性能，而传统试凑法效率低下。

采用实数编码的遗传算法时，每个染色体直接由三个浮点数（Kp、Ki、Kd）构成基因。初始种群随机生成多组PID参数后，通过评估函数（如系统响应超调量、稳态误差或ITAE指标）计算适应度。优秀的个体通过选择、交叉和变异操作产生新一代种群，其中实数编码允许连续空间内的精细搜索，避免了二进制编码的离散化误差。

与传统方法相比，这种智能优化能自动探索参数空间，尤其对非线性或时变系统更具优势。工程师只需定义优化目标，算法即可自主收敛到较优解，大幅降低人工调参成本。

扩展思考：可结合粒子群算法（PSO）进行混合优化，或引入自适应变异策略提升收敛速度。对于实时性要求高的场景，还可在线调整适应度函数权重实现动态优化。