【原创】基于蚁群算法的PID控制参数优化Matlab源码

[greensim]

PID参数整定这个问题的本质是一个无约束的非线性连续函数优化问题，任何可以求解无约束非线性连续函数优化的算法，都可以拿来作为PID参数优化的算法，这里给出一个蚁群算法的求解实例。本源码由GreenSim团队原创，转载请注明，有意购买源码或代写相关程序，请与GreenSim团队联系。

function [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=ACOUCP(K,N,Rho,Q,Lambda,LB,UB,Num,Den,Delay,ts,StepNum,SigType,PIDLB,PIDUB)
%% 此函数实现蚁群算法，用于PID控制参数优化
% GreenSim团队原创作品，转载请注明
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%% 输入参数列表
% K 迭代次数
% N 蚁群规模
% Rho 信息素蒸发系数，取值0～1之间，推荐取值0.7～0.95
% Q 信息素增加强度，大于0，推荐取值1左右
% Lambda 蚂蚁爬行速度，取值0～1之间，推荐取值0.1～0.5
% LB 决策变量的下界，M×1的向量
% UB 决策变量的上界，M×1的向量
% Num 被控制对象传递函数的分子系数向量
% Den 被控制对象传递函数的分母系数向量
% Delay 时间延迟
% ts 仿真时间步长
% StepNum 仿真总步数
% SigType 信号类型，1为阶跃信号，2为方波信号，3为正弦波信号
% PIDLB PID控制输出信号限幅的下限
% PIDUB PID控制输出信号限幅的上限
%% 输出参数列表
% BESTX K×1细胞结构，每一个元素是M×1向量，记录每一代的最优蚂蚁
% BESTY K×1矩阵，记录每一代的最优蚂蚁的评价函数值
% ALLX K×1细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录每一代蚂蚁的位置
% ALLY K×N矩阵，记录每一代蚂蚁的评价函数值

%% 第一步：初始化
M=length(LB);%决策变量的个数
%蚁群位置初始化
X=zeros(M,N);
for i=1:M
x=unifrnd(LB(i),UB(i),1,N);
X(i,:)=x;
end
%输出变量初始化
ALLX=cell(K,1);%细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录每一代的个体
ALLY=zeros(K,N);%K×N矩阵，记录每一代评价函数值
BESTX=cell(K,1);%细胞结构，每一个元素是M×1向量，记录每一代的最优个体
BESTY=zeros(K,1);%K×1矩阵，记录每一代的最优个体的评价函数值
k=1;%迭代计数器初始化
Tau=ones(1,N);%信息素初始化
Y=zeros(1,N);%适应值初始化

%% 第二步：迭代过程
while k<=K
YY=zeros(1,N);
for n=1:N
x=X(:,n);
[J,u,yout,error]=PIDOBJ(x(1),x(2),x(3),Num,Den,Delay,ts,StepNum,SigType,PIDLB,PIDUB);
YY(n)=J;
end
maxYY=max(YY);
temppos=find(YY==maxYY);
POS=temppos(1);
%蚂蚁随机探路
for n=1:N
if n~=POS
x=X(:,n);
[J,u,yout,error]=PIDOBJ(x(1),x(2),x(3),Num,Den,Delay,ts,StepNum,SigType,PIDLB,PIDUB);
Fx=J;
mx=GaussMutation(x,LB,UB);
[J,u,yout,error]=PIDOBJ(mx(1),mx(2),mx(3),Num,Den,Delay,ts,StepNum,SigType,PIDLB,PIDUB);
Fmx=J;
if Fmx<Fx
X(:,n)=mx;
Y(n)=Fmx;
elseif rand>1-(1/(sqrt(k)))
Y(n)=Fmx;
else
X(:,n)=x;
Y(n)=Fx;
end
end
end
for n=1:N
if n~=POS
x=X(:,n);
[J,u,yout,error]=PIDOBJ(x(1),x(2),x(3),Num,Den,Delay,ts,StepNum,SigType,PIDLB,PIDUB);
Fx=J;
mx=GaussMutation(x,LB,UB);
[J,u,yout,error]=PIDOBJ(mx(1),mx(2),mx(3),Num,Den,Delay,ts,StepNum,SigType,PIDLB,PIDUB);
Fmx=J;
if Fmx<Fx
Y(n)=Fmx;
elseif rand>1-(1/(sqrt(k)))
X(:,n)=mx;
Y(n)=Fmx;
else
X(:,n)=x;
Y(n)=Fx;
end
end
end

%朝信息素最大的地方移动
for n=1:N
if n~=POS
x=X(:,n);
r=(K+k)/(K+K);
p=randperm(N);
t=ceil(r*N);
pos=p(1:t);
TempTau=Tau(pos);
maxTempTau=max(TempTau);
pos2=find(TempTau==maxTempTau);
pos3=pos(pos2(1));
x2=X(:,pos3(1));
x3=(1-Lambda)*x+Lambda*x2;
[J,u,yout,error]=PIDOBJ(x(1),x(2),x(3),Num,Den,Delay,ts,StepNum,SigType,PIDLB,PIDUB);
Fx=J;
[J,u,yout,error]=PIDOBJ(x(1),x(2),x(3),Num,Den,Delay,ts,StepNum,SigType,PIDLB,PIDUB);
Fx3=J;
if Fx3<Fx
X(:,n)=x3;
Y(n)=Fx3;
elseif rand>1-(1/(sqrt(k)))
X(:,n)=x3;
Y(n)=Fx3;
else
X(:,n)=x;
Y(n)=Fx;
end
end
end
%更新信息素并记录
Tau=Tau*(1-Rho);
maxY=max(Y);
minY=min(Y);
DeltaTau=(maxY-Y)/(maxY-minY);
Tau=Tau+Q*DeltaTau;
ALLX{k}=X;
ALLY(k,:)=Y;
minY=min(Y);
pos4=find(Y==minY);
BESTX{k}=X(:,pos4(1));
BESTY(k)=minY;
disp(k);
k=k+1;
end