PSO优化PID参数的matlab程序

% PSO算法 % 仿真一个串级系统，并计算出绝对误差矩积分，用PSO算法对PI控制器寻优 % clc % close all; % clear all; %随机初始化 lp=50; %循环代数 %初始化各个粒子 x=rand(10,2); [n,m]=size(x); %初始化各个粒子的第一步前进的速度 v=rand(size(x)); vmax=[1 1]; xmax=[5 5 ]; for i=1:n y(i)=PsoPidForObj( x(i,1), x(i,2) ); %计算原始粒子的目标值 py=0; end p=x; %原始粒子的历史最优位置既是本身 ymin=inf; %原始粒子中的最优值 k=0; for i=1:n if( ( ymin ) > y(i) ) ymin=y(i); k=i; end end g=x(k,:); %原始粒子中的最优值 c1=1.5; %常数 c2=1.5; y0=y; %保留各个粒子目标值的前一时刻值 gy=inf; for k=1:lp %惯性因子 %w=1-0.8*k/lp; w=0.73; % 个体最优值 for i=1:n if(y0(i)>=y(i)) for j=1:m p(i,j)=x(i,j); end py(i)=y(i); end end y0=y ; % 全局最优值 for i=1:n if( (gy ) > ( py(i) ) ) g=p(i,:); gy=py(i) ; end end %计算个体前进速度，并限制最大值 for i=1:n for j=1:m v(i,j)=w*v(i,j)+c1*rand(1)*( p(i,j)-x(i,j) )+c2*rand(1)*( g(j)-x(i,j) ); end %速度最大值限制 for j=1:m if ( v(i,j)>vmax(j) ) v(i,j)=vmax(j); end if ( v(i,j)<-vmax(j) ) v(i,j)=-vmax(j); end end %粒子前进一步 for j=1:m x(i,j)=x(i,j)+v(i,j); end %粒子活动范围限制 for j=1:m if ( x(i,j)>xmax(j) ) x(i,j)=xmax(j); end if ( x(i,j)<=0 ) x(i,j)=0.001; end end %当前粒子的当前目标函数值 y(i)=PsoPidForObj( x(i,1), x(i,2) ); %%调用目标函数 end best(k)=gy; if (gy<=400) break; end end g gy figure(1); plot(best); PsoPidForOut( g(1),g(2) );