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針對基本遺傳算法收斂速度慢和尋優能力不足的問題，提出了一種基于實數編碼的
改進遺傳算法。新算法中，初始種群由空間距離控制使其能夠均勻分布于解空間；交叉操作采用等分組的方法，對每組內每兩個個體均進行交叉，并擇優選擇，以擴大搜索空間；變異步長隨進化代數自適應調整。將改進后的遺傳算法運用于PID 控制器參數優化中，通過仿真實驗表明，新算法整定效果明顯優于基本遺傳算法，不僅解決了基本遺傳算法存在的缺陷，而且提高了收斂速度與尋優精度。
PID 控制器是最早出現的控制器類型，由于其算法簡單、魯棒性好和可靠性高，被廣泛
應用于過程控制和運動控制中，尤其適用于可建立精確數學模型的確定性控制系統。然而實際工業生產過程往往具有非線性、時變不確定性，難以建立精確的數學模型，應用常規PID控制器不能達到理想的控制效果。近年來，遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)作為一種全局優化算法，得到了越來越廣泛的應用。本文提出了一種改進的遺傳算法，并將其應用于PID控制器參數尋優中，獲得了良好的控制效果。
改進遺傳算法。新算法中，初始種群由空間距離控制使其能夠均勻分布于解空間；交叉操作采用等分組的方法，對每組內每兩個個體均進行交叉，并擇優選擇，以擴大搜索空間；變異步長隨進化代數自適應調整。將改進后的遺傳算法運用于PID 控制器參數優化中，通過仿真實驗表明，新算法整定效果明顯優于基本遺傳算法，不僅解決了基本遺傳算法存在的缺陷，而且提高了收斂速度與尋優精度。
PID 控制器是最早出現的控制器類型，由于其算法簡單、魯棒性好和可靠性高，被廣泛
應用于過程控制和運動控制中，尤其適用于可建立精確數學模型的確定性控制系統。然而實際工業生產過程往往具有非線性、時變不確定性，難以建立精確的數學模型，應用常規PID控制器不能達到理想的控制效果。近年來，遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)作為一種全局優化算法，得到了越來越廣泛的應用。本文提出了一種改進的遺傳算法，并將其應用于PID控制器參數尋優中，獲得了良好的控制效果。
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