基于遗传算法的PID算法参数研究 以自然选择和基因遗传理论为基础,将生物进化过程中的适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,在问题解空间内进行全局并行、随机的搜索,其结果是向全局最优方向收敛.GA 模仿生物进化的步骤,引入繁殖,交叉,变异等算子. 繁殖是在父母代种群中将适应度较高的个体选择出来,根据适者生存原理,淘汰适应度较低的个体,以优化种群 交叉是从种群中随机地抽取一对个体,并随机地选择一位交叉位进行交叉,生成新样本,达到增大搜索空间的目的 变异是模仿生物的基因突变,为了防止繁

一种简单的matlab中的pid算法，用于随机搜索优化算法优化PID参数,(Random search optimization algorithm to optimize PID parameters)

使用遗传算法对pid参数优化 遗传算法简称GA（genetic algorithms），它是模拟自然界遗传机制和生物进化论的一种并行随机搜索最优化方法。它将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化理论引入优化参数形成的编码串联群体中，按所选择的适配值函数并通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进行筛选，使适配值高的个体被保留下来，组成新的群体，周而复始，群体中个体适应度不断提高，直到满足某一条件。 。(Using genetic algorithm to optimize PID parameters)