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    发布日期: 2021-01-10
  • 语言: Matlab
  • 标签: matlab  PSO优化  

资源简介

利用pso来优化分数阶PID参数,里面有simulink模型,优化好PID参数后,运行simulink模型可以看看优化的效果。供初学者学习,比较有参考价值。

资源截图

代码片段和文件信息

%% 清空环境
clear
clc

%% 参数设置
w = 0.6;      % 惯性因子 
c1 = 2;       % 加速常数
c2 = 2;       % 加速常数

Dim = 3;            % 维数
SwarmSize = 5;    % 粒子群规模
ObjFun = @PSO_PID;  % 待优化函数句柄

MaxIter = 5;      % 最大迭代次数  
MinFit = 0.1;       % 最小适应值 

Vmax = 1;
Vmin = -1;
Ub = [300 300 300];
Lb = [0 0 0];

%% 粒子群初始化
    Range = ones(SwarmSize1)*(Ub-Lb);
    Swarm = rand(SwarmSizeDim).*Range + ones(SwarmSize1)*Lb      % 初始化粒子群
    VStep = rand(SwarmSizeDim)*(Vmax-Vmin) + Vmin                 % 初始化速度
    fSwarm = zeros(SwarmSize1);
for i=1:SwarmSize
    fSwarm(i:) = feval(ObjFunSwarm(i:));                         % 粒子群的适应值
end

%% 个体极值和群体极值
[bestf bestindex]=min(fSwarm);
zbest=Swarm(bestindex:);   % 全局最佳
gbest=Swarm;                % 个体最佳
fgbest=fSwarm;              % 个体最佳适应值
fzbest=bestf;            

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件      29558  2010-08-22 18:38  粒子群\PID_Model.mdl

     文件       2585  2014-11-19 15:29  粒子群\PSO.m

     文件        174  2010-08-22 18:38  粒子群\PSO_PID.m

     目录          0  2014-11-21 19:07  粒子群

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