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使用MATLAB遗传算法工具箱实现控制系统的设计与仿真资料说明
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2019-09-23
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本文介绍了基于MATLAB 的遗传算法工具箱（ GAOT ） ， 阐述了如何利用遗传算法工具箱结合SIMULINK 平台来实现控制系统的设计和仿真， 并给出利用遗传算法工具箱对PID 控制器进行参数整定的仿真实例。
遗传算法（ GA） 是一种成熟的具有极高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法。由于遗传算法不受问题性质（ 如连续性、可微性） 限制， 能够处理传统优化算法难以解决的复杂问题， 因此它在控制系统优化方面具有巨大潜力。近年来， 遗传算法在控制领域的PID 控制、线性和非线性控制、最优控制、鲁棒性、自适应控制、滑模、模糊逻辑、神经网络、参数估计和系统辨识、模型线性化和控制器降阶、机器人手臂控制和轨迹规划等方面均得到了广泛的应用。
MathWorks 公司推出的MATLAB 软件包集强大的数值计算、便捷的图形图像处理、友好的界面于一身， 现在已经开始成为控制领域不可缺少的工具。与此同时， 控制领域许多学者将自己擅长的控制手段用MATLAB 加以实现， 出现了诸多的MAT LAB 工具箱， 如： 非线性控制工具箱、神经网络工具箱、模糊控制工具箱等等。本文将讨论利用MAT LAB 遗传算法工具箱GAOT 实现控制系统设计和仿真的新方法。
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