【PID优化】基于花朵授粉算法PID控制器优化设计含Matlab源码

2024-04-17 03:45:38

1 内容介绍

PID参数优化对PID控制性能起着决定性作用,针对PID参数寻优问题,提出运用一种花授粉算法(FPA).该算法启发于自然界中花粉的传播授粉过程,以三个PID参数组成每个花粉单元的位置坐标,根据一定的全局授粉与局部授粉规则更新花粉单元的位置,使其向最优解迭代.仿真结果表明,与粒子群算法和人群搜索算法相比,花授粉算法优化参数使系统具备更短的响应时间,更高的系统控制精度以及更好的鲁棒性,为PID控制系统的参数整定提供了参考.

2 仿真代码

function [aa,fminf,Ntime ] = fpa(n,p,N_iter,d )

%UNTITLED3 此处显示有关此函数的摘要

% 此处显示详细说明

Lb=-600*ones(1,d);

Ub=600*ones(1,d);

Sol=zeros(n,d);

Fitness=zeros(1,n);

for i=1:n,

Sol(i,:)=Lb+(Ub-Lb)*rand;

Fitness(i)=Fun(Sol(i,:));

end

% Find the current best

[fmin,I]=min(Fitness);

best=Sol(I,:);

S=Sol;

Ntime=1;

Ntime= Ntime-1;

for t=1:N_iter,

% Loop over all bats/solutions

for i=1:n,

% Pollens are carried by insects and thus can move in

% large scale, large distance.

% This L should replace by Levy flights

% Formula: x_i^{t+1}=x_i^t+ L (x_i^t-gbest)

if rand<p,

%% L=rand;

L=Levy(d);

dS=L.*(Sol(i,:)-best);

S(i,:)=Sol(i,:)+dS;

% Check if the simple limits/bounds are OK

S(i,:)=simplebounds(S(i,:),Lb,Ub);

% If not, then local pollenation of neighbor flowers

else

epsilon=rand;

% Find random flowers in the neighbourhood

JK=randperm(n);

% end

% As they are random, the first two entries also random

% If the flower are the same or similar species, then

% they can be pollenated, otherwise, no action.

% Formula: x_i^{t+1}+epsilon*(x_j^t-x_k^t)

%

S(i,:)=S(i,:)+epsilon*(Sol(JK(1))-Sol(JK(2)));

%

% Check if the simple limits/bounds are OK

S(i,:)=simplebounds(S(i,:),Lb,Ub);

end

% Evaluate new solutions

Fnew=Fun(S(i,:));

% If fitness improves (better solutions found), update then

if (Fnew<=Fitness(i)),

Sol(i,:)=S(i,:);

Fitness(i)=Fnew;

end

% Update the current global best

if Fnew<=fmin,

best=S(i,:) ;

fmin=Fnew ;

end

Ntime=Ntime+1;

aa( Ntime)=fmin;

end

% Display results every 100 iterations

% if round(t/10)==t/10,

% best

% fmin

% fmin

%

% best

% end

end

fminf=fmin;

end

3 运行结果

4 参考文献

[1]贺圣彦, 曹中清, 余胜威. 基于花授粉算法的PID参数优化[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(17):4.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。

【PID优化】基于花朵授粉算法PID控制器优化设计含Matlab源码相关推荐

【PID优化】基于蝗虫算法PID控制器优化设计含Matlab源码
1 内容介绍该文针对广泛应用的PID控制器,在MATLAB仿真软件环境下,开发出一个过程控制系统的仿真软件包,能够实现模型辨识和PID参数调节,为过程控制系统仿真研究提供了方便. 该软件界面友好,操 ...
【配电网重构】基于粒子群算法实现配电网重构含Matlab源码
1 简介随着大规模,跨区域的配电网不断发展,对配电网运行的经济性和可靠性要求越来越高,在配电网发生大范围停电事故后,需要对配电网的拓扑结构进行重新组合,从而达到恢复供电的目的,这个重新组合配电网拓扑 ...
【数字信号去噪】基于matlab粒子群算法优化VMD分解分量选择数字信号降噪【含Matlab源码 1979期】
⛄一.获取代码方式获取代码方式1: 完整代码已上传我的资源:[数字信号去噪]基于matlab粒子群算法优化VMD分解分量选择数字信号降噪[含Matlab源码 1979期] 点击上面蓝色字体,直接付费 ...
【MVO TSP】基于matlab灰狼算法求解旅行商问题【含Matlab源码 1327期】
一.获取代码方式获取代码方式1: 完整代码已上传我的资源:[TSP]基于matlab灰狼算法求解旅行商问题[含Matlab源码 1327期] 点击上面蓝色字体,直接付费下载,即可. 获取代码方式2: ...
【图像重建】基于matlab布雷格曼迭代算法集合ART算法CT图像重建【含Matlab源码 1905期】
一.获取代码方式获取代码方式1: 完整代码已上传我的资源:[图像重建]基于matlab布雷格曼迭代算法集合ART算法CT图像重建[含Matlab源码 1905期] 获取代码方式2: 通过订阅紫极神光 ...
【AFSA TSP】基于matlab人工鱼群算法求解旅行商问题【含Matlab源码 422期】
一.获取代码方式获取代码方式1: 完整代码已上传我的资源:[TSP]基于matlab人工鱼群算法求解旅行商问题[含Matlab源码 422期] 点击上面蓝色字体,直接付费下载,即可. 获取代码方式2 ...
【BA TSP】基于matlab蜜蜂算法求解旅行商问题【含matlab源码 1248期】
⛄一.获取代码方式获取代码方式1: 完整代码已上传我的资源:[TSP]基于matlab蜜蜂算法求解旅行商问题[含matlab源码 1248期] 获取代码方式2: 付费专栏Matlab路径规划(初级版 ...
【IA TSP】基于matlab免疫算法求解旅行商问题【含Matlab源码 195期】
一.获取代码方式获取代码方式1: 完整代码已上传我的资源:[旅行商问题]基于matlab免疫算法求解旅行商问题[含Matlab源码 195期] 点击上面蓝色字体,直接付费下载,即可. 获取代码方式2 ...
matlab三维路径规划,【路径规划】基于A星算法的三维路径规划matlab源码
%% 该函数用于演示基于A_Star算法的三维路径规划算法 %% 清空环境 clc clear %% 数据初始化 %下载数据 starttime=cputime; load HeightData z ...

最新文章

热门文章