Simulink仿真_遗传算法PID控制

使用MATLAB软件中的simulink模块，进行遗传算法PID控制仿真，实测成功！！

%Generic Algorithm for function f（x1x2） optimum
clear all;
close all;

Size=30;
CodeL=3;

MinX（1）=zeros（1）;
MaxX（1）=20*ones（1）;
MinX（2）=zeros（1）;
MaxX（2）=1.0*ones（1）;
MinX（3）=zeros（1）;
MaxX（3）=1.0*ones（1）;

E（:1）=MinX（1）+（MaxX（1）-MinX（1））*rand（Size1）;
E（:2）=MinX（2）+（MaxX（2）-MinX（2））*rand（Size1）;
E（:3）=MinX（3）+（MaxX（3）-MinX（3））*rand（Size1）;

G=100;%迭代次数
BsJ=0;

%*************** Start Running ***************
for kg=1:1:G
time（kg）=kg;

%****** Step 1 : Evaluate BestJ ******
for i=1:1:Size
x=E（i:）;

[xBsJ]=GA_PID_Simulink_fitness（xBsJ）;

BsJi（i）=BsJ;

end
 
[OderJiIndexJi]=sort（BsJi）;
BestJ（kg）=OderJi（1）;
BJ=BestJ（kg）;
Ji=BsJi+1e-10;    %Avoiding deviding zero

fi=1./Ji;
   
   [OderfiIndexfi]=sort（fi）;    %Arranging fi small to bigger
   Bestfi=Oderfi（Size）;          %Let Bestfi=max（fi）
   BestS=E（Indexfi（Size）:）;  %Let BestS=E（m） m is the Indexfi belong to max（fi）
   
   bfi（kg）=Bestfi;

   kg   
   x
   BJ
%****** Step 2 : Select and Reproduct Operation******
   fi_sum=sum（fi）;
   fi_Size=（Oderfi/fi_sum）*Size;
   
   fi_S=floor（fi_Size）;                    % Selecting Bigger fi value
   r=Size-sum（fi_S）;
   
   Rest=fi_Size-fi_S;
   [RestValueIndex]=sort（Rest）;
   
   for i=Size:-1:Size-r+1
      fi_S（Index（i））=fi_S（Index（i））+1;     % Adding rest to equal Size
   end

   k=1;
   for i=Size:-1:1       % Select the Sizeth and Reproduce firstly  
      for j=1:1:fi_S（i）  
       TempE（k:）=E（Indexfi（i）:）;      % Select and Reproduce 
         k=k+1;                            % k is used to reproduce
      end
   end
   
%************ Step 3 : Crossover Operation ************
    Pc=0.90;
    for i=1:2:（Size-1）
          temp=rand;
      if Pc>temp                      %Crossover Condition
          alfa=rand;
          TempE（i:）=alfa*E（i+1:）+（1-alfa）*E（i:）;  
          TempE（i+1:）=alfa*E（i:）+（1-alfa）*E（i+1:）;
      end
    end
    TempE（Size:）=BestS;
    E=TempE;
    
%************ Step 4: Mutation Operation **************
Pm=0.10-[1:1:Size]*（0.01）/Size;       %Bigger fismaller Pm
Pm_rand=rand（SizeCodeL）;
Mean=（MaxX + MinX）/2; 
Dif=（MaxX-MinX）;

   for i=1:1:Size
      for j=1:1:CodeL
         if Pm（i）>Pm_rand（ij）        %Mutation Condition
            TempE（ij）=Mean（j）+Dif（j）*（rand-0.5）;
         end
      end
   end
%Guarantee TempE（Size:） belong to the best individual
   TempE（Size:）=BestS;      
   E=TempE;
end
BestS
Bestfi
fi
x
Best_J=BestJ（G）
figure（1）;
plot（timeBestJ）;
xlabel（‘Times‘）;ylabel（‘Best J‘）;
save pfile x;

 属性            大小     日期    时间   名称
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