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基于MATLAB遗传算法工具箱的控制系统设计仿真

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第 12 卷ꢀ第 4 期

2001 年 12 月

ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ广西工学院学报 ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀVol. 12ꢀNo. 4

ꢀJOURNAL OF GUANGXI UNIVERSITY OF TECHNOLOGYꢀꢀꢀ Dec. 2001

文章编号ꢀ1004-6410 ( 2001) 04-0006-04

基于

遗传算法工具箱的控制系统设计仿真

M AT LAB

姜ꢀ阳¹, 孔ꢀ峰²

( 1. 广西大学电气工程学院, 广西南宁ꢀ530004; 2. 广西工学院电子信息与控制工程系, 广西柳州ꢀ545006)

摘ꢀ要: 本文介绍了基于 MATLAB 的遗传算法工具箱 ( GAOT ) , 阐述了如何利用遗传算法工具箱结合

SIMULINK 平台来实现控制系统的设计和仿真, 并给出利用遗传算法工具箱对 PID 控制器进行参数整定的仿真

实例。

关ꢀ ꢀ词

; 遗传算法 (

) ; 控制系统仿真

MATLAB

273. 5ꢀꢀꢀꢀ文献标识码:

中图分类号:

0ꢀ引言

ꢀꢀ遗传算法 (

) 是一种成熟的具有极高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法。由于遗传算法不受问题

性质 ( 如连续性、可微性) 限制, 能够处理传统优化算法难以解决的复杂问题, 因此它在控制系统优化方

面具有巨大潜力。近年来, 遗传算法在控制领域的控制、线性和非线性控制、最优控制、鲁棒性、自

PID

适应控制、滑模、模糊逻辑、神经网络、参数估计和系统辨识、模型线性化和控制器降阶、机器人手臂控

制和轨迹规划等方面均得到了广泛的应用^{[ 1～2]}

。

ꢀꢀMathWorks 公司推出的 M ATLAB 软件包集强大的数值计算、便捷的图形图像处理、友好的界面于一

身, 现在已经开始成为控制领域不可缺少的工具。与此同时, 控制领域许多学者将自己擅长的控制手段用

M ATLAB 加以实现, 出现了诸多的 MAT LAB 工具箱, 如: 非线性控制工具箱、神经网络工具箱、模糊控

制工具箱等等。本文将讨论利用 M AT LAB 遗传算法工具箱 GAOT 实现控制系统设计和仿真的新方法。

1ꢀ遗传算法工具箱结构与功能

ꢀꢀ遗传算法工具箱

包括了许多实用的函数, 这些函数按照功能可以分为以下几类:

GAOT

1. 1ꢀ主界面函数

ꢀꢀ主程序

提供了遗传算法工具箱与外部的接口。在

环境下, 执行并设定相应的参数,

M ATLAB ga

ga m

就可以完成优化。它的格式如下:

[ ,

] =

(

, . . .

termFN

function

endPop bPop traceInfo

ga bounds evalFN evalOps startPop opts

)

termOps selectFN selectOps xOverFNs xOverOps mutFNs mutOps

ꢀꢀ由于 M ATLAB 是以矩阵为基本运算单元, 因此它的每一个出口参数和入口参数均为矩阵。主程序

ga. m 的出、入口参数组成是:

ꢀꢀ出口参数:

ꢀꢀx: 找到的最优解, 包括染色体和适配度; endPop : 最终种群; bPop : 种群变化的记录; traceInfo :

记录每一代的最好适应度和平均适应度。

收稿日期: 2001-07-06

基金项目: 广西教育厅科研基金资助项目, 桂教科 (98) 1-61 号

作者简介: 姜阳 ( 1976-) , 男, 陕西铜川人, 广西大学电气工程学院硕士研究生。

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