MTALAB Simulink仿真 基于蚁群算法PID控制寻优实现(含超详细代码和文章).rar

%%清空环境? clear all; 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=50;%粒子群规模? ObjFun=@PIDcl;%待优化函数句柄? MaxIter=100;%最大迭代次数? MinFit=-Inf;%最小适应值 Vmax=1; Vmin=-1; Ub=[10 10 10]; Lb=[0 0 0]; %%粒子群初始化? Range=ones(SwarmSize,1)*(Ub-Lb); Swarm=rand(SwarmSize,Dim).*Range+ones(SwarmSize,1)*Lb;%初始化粒子群 VStep=rand(SwarmSize,Dim)*(Vmax-Vmin)+Vmin;%初始化速度 fSwarm=zeros(SwarmSize,1); for i=1:SwarmSize fSwarm(i,:)=feval(ObjFun,Swarm(i,:));%粒子群的适应值计算 end %%个体极值和群体极值 [bestfbestindex]=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 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 ((iterMinFit)) for j=1:SwarmSize %速度更新 VStep(j,:)=w*VStep(j,:)+c1*rand*(gbest(j,:)-Swarm(j,:))+c2*rand*(zbest-Swarm(j,:)); if VStep(j,:)>Vmax,VStep(j,:)=Vmax; end if VStep(j,:)Ub(k),Swarm(j,k)=Ub(k); end if Swarm(j,k)