遗传算法程序优化pid参数

clear all
close all

Size=50;% 规模
CodeL=3;% 代码长度
Gmax=200;% 迭代次数
Pc=0.9; % 交叉概率
Pm=0.1;% 变异概率

MinX =[0 0 0];%最小范围
MaxX =[30 0.03 5000];

for kg=1:Gmax % 开始循环
    disp（[‘正在进行第‘ num2str（kg） ‘代优化/共‘ num2str（Gmax） ‘代‘]）
    for i=1:Size
        if kg==1 % 第一代初始生成
            E（i:）= （MaxX-MinX）.*rand（1CodeL）+MinX;% 生成范围内的代码
        end
        kp=E（i1）;% pid提取
        ki=E（i2）;
        kd=E（i3）;
        
        Bsf=pid_ga（kpkikd）;% 目标函数计算 调用pid
        
        fi（i）=1/Bsf;% 适应度是目标函数的倒数
    end
    
    [Val Ind ]=max（fi）;% 找到最大适应度
    BestJ（kg）=Val ;% 最大适应度保存
    BestS=E（Ind:）;
    
    % 选择
    fi_sum=sum（fi）;             % 适应度和
    Pr=fi/fi_sum;               % 选择概率
    Pri=cumsum（Pr）;% 形成轮盘
    for i=1:Size
        Prand=rand;     % 随机概率生成
        Pi0=find（Pri>Prand）; % 所处的轮盘区间
        Pi1=Pi0（1）;
        TempE（i:）=E（Pi1:）;    % 把轮盘对应的代码保存
    end
    
    % 交叉
    for i=1:2:（S