基于遗传算法的参数优化

遗传算法（GA）是一种建立在生物界自然选择原理和自然遗传机制的随机化搜索法，它模拟了生物界中的生命进化机制，在人工系统中实现特定目标的优化。选取遗传算法来进行参数寻优，该方法是一种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的高效的优化组合方法。针对控制系统中的单回路及串级回路，特别是多变量系统，目前已经完成了利用GA对调节器的优化计算，GA优化计算的优点在于：

1. GA在不需要给出调节器初始参数的情况下，仍能寻找到合适的参数，使控制目标满足要求，克服了单纯形法对参数初值的敏感性；
2. 对于多值函数及多变量系统参数优化，GA缩短了寻优时间，提高了寻优速度。
3. GA不仅适用于单目标寻优，而且也适用于多目标寻优；根据不同的控制系统，针对一个或多个目标，GA均能在规定的范围内寻找到合适参数。