matlab simulink系统仿真源码

%基于SOA算法的PID参数优化 clc % 清屏 clear all; % 删除workplace变量 close all; % 关掉显示图形窗口 %%参数设置 Umax=0.9500;%最大隶属度值 Umin=0.0111;%最小隶属度值 Wmax=0.9;%权重最大值 Wmin=0.1;%权重最小值 Dim = 3; % 维数 SwarmSize =30; % 粒子群规模 MaxIter = 100; % 最大迭代次数 MinFit = 10; % 最小适应值 Ub = [100 100 100]; Lb = [0 0 0]; %%种群初始化 Range = ones(SwarmSize,1)*(Ub-Lb); Swarm = rand(SwarmSize,Dim).*Range + ones(SwarmSize,1)*Lb; % 初始化粒子群 fSwarm = zeros(SwarmSize,1); for i=1:SwarmSize fSwarm(i,:) = PID_SOA(Swarm(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; % 全局最佳适应值 %迭代寻优 Di=0*rand(SwarmSize,Dim); Buchang=0*rand(SwarmSize,Dim); C=0*rand(SwarmSize,Dim); Diego=0*rand(SwarmSize,Dim); Dialt=0*rand(SwarmSize,Dim); Dipro=0*rand(SwarmSize,Dim); iter = 0; y_fitness = zeros(1,MaxIter); % 预先产生4个空矩阵 K_p = zeros(1,MaxIter); K_i = zeros(1,MaxIter); K_d = zeros(1,MaxIter); while( (iter < MaxIter) && (fzbest > MinFit) ) for i=1:SwarmSize W=Wmax-iter*(Wmax-Wmin)/MaxIter; Diego(i,:)=sign(gbest(i,:) -Swarm(i,:));%确定利己方向 Dialt(i,:)=sign(zbest -Swarm(i,:));%确定利他方向 if PID_SOA(gbest(i,:))>=PID_SOA(Swarm(i,:))%确定预动方向 Dipro(i,:)=-Di(i,:); else Dipro(i,:)=Di(i,:); end Di(i,:)=sign(W* Dipro(i,:)+0.5*Diego(i,:)+0.5*Dialt(i,:));%确定经验梯度方向 [Orderfgbest,Indexfgbest]=sort(fgbest,'descend'); u=Umax-(SwarmSize-Indexfgbest(i))*(Umax-Umin)/(SwarmSize-1); U=u+(1-u)*rand; H=(MaxIter-iter)/MaxIter;%迭代过程中权重的变化 C(i,:)=H*abs(zbest-10*rand(1,3));%确定高斯函数的参数 T=sqrt(-log(U)); Buchang(i,:)=C(i,:)*T;%确定搜索不长的大 Buchang(i,find(Buchang(i,:)>3*max(C(i,:))))=3*max(C(i,:)); %更新位置 Swarm(i,:)=Swarm(i,:)+Di(i,:).*Buchang(i,:); Swarm(i,find(Swarm(i,:)>100))=100; Swarm(i,find(Swarm(i,:)<0))=0; % 适应值 fSwarm(i,:) =PID_SOA(Swarm(i,:)); % 个体最优更新 if fSwarm(i) < fgbest(i) gbest(i,:) = Swarm(i,:); fgbest(i) = fSwarm(i); end % 群体最优更新 if fSwarm(i) < fzbest zbest = Swarm(i,:); fzbest = fSwarm(i); end end iter = iter+1; % 迭代次数更新 y_fitness(1,iter) = fzbest; % 为绘图做准备 K_p(1,iter) = zbest(1); K_i(1,iter) = zbest(2); K_d(1,iter) = zbest(3); end %%绘图 figure(1) % 绘制性能指标ITAE的变化曲线 plot(y_fitness,'LineWidth',2) title('最优个体适应值','fontsize',10); xlabel('迭代次数','fontsize',10);ylabel('适应值','fontsize',10); set(gca,'Fontsize',10); grid on figure(2) % 绘制PID控制器参数变化曲线 plot(K_p,'r','LineWidth',2) hold on plot(K_i,'g','LineWidth',2) plot(K_d,'b','LineWidth',2) title('Kp、Ki、Kd 优化曲线','fontsize',10); xlabel('迭代次数','fontsize',10);ylabel('参数值','fontsize',10); set(gca,'Fontsize',10); legend('Kp','Ki','Kd',1); grid on