在研究自动控制器参数优化问题中,PID参数优化问题是很常见却又非常重要的问题.在传统设置PID参数方法中,多数是通过实验和经验的方法人为地进行优化,这种方法需要大量的时间且准确性有限.利用蒙特卡洛方法的思想建立一个随机群体,然后以分段选取变异概率为例,利用改进遗传算法对已知数学模型的PID参数进行优化,通过在Simulink环境下对传统遗传算法和改进遗传算法所得到的两组PID参数进行仿真,由仿真实验结果得出,改进遗传算法比传统遗传算法有更好的响应曲线,说明改进遗传算法达到了优化参数的目的.
蒙特卡洛方法 改进遗传算法 PID 优化