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針對基本遺傳算法收斂速度慢和尋優(yōu)能力不足的問題，提出了一種基于實(shí)數(shù)編碼的
改進(jìn)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(nèi)每兩個個體均進(jìn)行交叉，并擇優(yōu)選擇，以擴(kuò)大搜索空間；變異步長隨進(jìn)化代數(shù)自適應(yīng)調(diào)整。將改進(jìn)后的遺傳算法運(yùn)用于PID 控制器參數(shù)優(yōu)化中，通過仿真實(shí)驗表明，新算法整定效果明顯優(yōu)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(yōu)精度。
PID 控制器是最早出現(xiàn)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(yīng)用于過程控制和運(yùn)動控制中，尤其適用于可建立精確數(shù)學(xué)模型的確定性控制系統(tǒng)。然而實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過程往往具有非線性、時變不確定性，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型，應(yīng)用常規(guī)PID控制器不能達(dá)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(yōu)化算法，得到了越來越廣泛的應(yīng)用。本文提出了一種改進(jìn)的遺傳算法，并將其應(yīng)用于PID控制器參數(shù)尋優(yōu)中，獲得了良好的控制效果。
改進(jìn)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(nèi)每兩個個體均進(jìn)行交叉，并擇優(yōu)選擇，以擴(kuò)大搜索空間；變異步長隨進(jìn)化代數(shù)自適應(yīng)調(diào)整。將改進(jìn)后的遺傳算法運(yùn)用于PID 控制器參數(shù)優(yōu)化中，通過仿真實(shí)驗表明，新算法整定效果明顯優(yōu)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(yōu)精度。
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應(yīng)用于過程控制和運(yùn)動控制中，尤其適用于可建立精確數(shù)學(xué)模型的確定性控制系統(tǒng)。然而實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過程往往具有非線性、時變不確定性，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型，應(yīng)用常規(guī)PID控制器不能達(dá)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(yōu)化算法，得到了越來越廣泛的應(yīng)用。本文提出了一種改進(jìn)的遺傳算法，并將其應(yīng)用于PID控制器參數(shù)尋優(yōu)中，獲得了良好的控制效果。
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