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Create pso.m

pso-pid主程序
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TianZhendong 6 years ago
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f56753e953
No known key found for this signature in database GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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      pso.m

91
pso.m

@ -0,0 +1,91 @@
%% 清空环境
clear
clc
%% 参数设置
w = 0.6; % 惯性因子
c1 = 2; % 加速常数
c2 = 2; % 加速常数
%c1 = 2; % 加速常数
%c2 = 2; % 加速常数
Dim = 3; % 维数
SwarmSize = 100; % 粒子群规模
ObjFun = @PSO_PID; % 待优化函数句柄
MaxIter = 100; % 最大迭代次数
MinFit = 0.01; % 最小适应值
Vmax = 1;
Vmin = -1;
Ub = [20 20 20];
Lb = [-10 -10 -10];
%% 粒子群初始化
Range = ones(SwarmSize,1)*(Ub-Lb); %产生随机向量
Swarm = rand(SwarmSize,Dim).*Range + ones(SwarmSize,1)*Lb; % 初始化粒子群位置
VStep = rand(SwarmSize,Dim); % 初始化速度 维度
fSwarm = zeros(SwarmSize,1); %适应度值的初始化 :0
for i=1:SwarmSize
i
fSwarm(i,:) = feval(ObjFun,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 :位置
gbest=Swarm; % 个体最佳 :个体最佳位置就是初始化位置
fgbest=fSwarm; % 个体最佳适应值 :初始化适应度值
fzbest=bestf; % 全局最佳适应值 :初始化中最优值
%% 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( (iter < MaxIter) && (fzbest > MinFit) )
for j=1:SwarmSize
% 速度更新
iter,j
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,:)<Vmin, VStep(j,:)=Vmin; end
% 位置更新
Swarm(j,:)=Swarm(j,:)+VStep(j,:);
for k=1:Dim
if Swarm(j,k)>Ub(k), Swarm(j,k)=Ub(k); end
if Swarm(j,k)<Lb(k), Swarm(j,k)=Lb(k); end
end
% 适应值
fSwarm(j,:) = feval(ObjFun,Swarm(j,:));
% 个体最优更新
if fSwarm(j) < fgbest(j)
gbest(j,:) = Swarm(j,:); %个体位置更新
fgbest(j) = fSwarm(j); %个体适应值更新
end
% 群体最优更新
if fSwarm(j) < fzbest
zbest = Swarm(j,:); %全体最优位置更新
fzbest = fSwarm(j); %全体最有适应值更新
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
%% 绘图输出
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',18);
xlabel('迭代次数','fontsize',18);ylabel('适应值','fontsize',18);
set(gca,'Fontsize',18);
figure(2) % 绘制PID控制器参数变化曲线
plot(K_p)
hold on
plot(K_i,'k','LineWidth',3)
plot(K_d,'--r')
title('Kp、Ki、Kd 优化曲线','fontsize',18);
xlabel('迭代次数','fontsize',18);ylabel('参数值','fontsize',18);
set(gca,'Fontsize',18);
legend('Kp','Ki','Kd');
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