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【PID优化】基于海鸥算法PID控制器优化设计含矩阵实验室源码_MATLAB仿真博客的技术博客_博客
一内容介绍PID控制器广泛应用于自动控制，电子等领域，其参数的合理性是衡量系统性能指标的关键因素。引入海鸥优化算法优化PID控制器的参数，与传统的寻优方法相比可提高控制器的稳定性和动态特性。
2部分代码function[Score，Position，Convergence]=SOA(Search_Agents，Max_iterations，Lower_bound，Upper_bound，dimension，objective)
位置=零(1,维度);
得分=inf
positions=init(Search _ agent，dimension，Upper_bound，low _ bound)；
收敛=零(1，Max _ iterations)；
l=0；
而l最大迭代次数
对于i=1:大小（位置，1)
Flag4Upper_bound=Positions(i，)Upper_bound
Flag4Lower_bound=Positions(i，)，下界
位置(I，)=(位置(I，).*(~(flag 4 Upper _ bound flag 4 lower _ bound)))上界.* flag 4上界下界. Flag4Lower _ bound
适合度=目标(位置(I，)；
如果健身得分
分数=健身；
位置=位置(I，)；
目标
目标
fc=2-l *(2)/Max _ iterations)；
对于i=1:大小（位置，1)
对于j=1:大小（位置，2)
R1=兰特()；
R2=兰特()；
a1=2 * Fc * R1-Fc；
C1=2 * R2；
b=1；
ll=(Fc-1)* rand()1；
D_alphs=Fc*Positions(i，j)A1 *(位置(j)-位置(I，j)))；
X1=D_alphs*exp(b.*ll).*因为(ll .*2*pi)位置(j)和：
位置(I，j)=X1；
目标
目标
l=l 1；
收敛(l)=1得分；
目标
3运行结果
四参考文献[1]许乐，莫愿斌，卢彦越。基于改进海鸥优化算法的PID控制器参数优化[J]的缩写.机床与液压， 2021, 49(16):7.
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