【神经网络学习笔记】PID神经元网络解耦控制算法

%% 该代码为基于pso算法优化的PID神经网络的系统控制算法
%
%% 清空环境变量
clc
clear

%% 粒子初始化
%粒子群算法中的两个参数
c1=1.49445;
c2=1.49445;
%最大最小权值
wmax=0.9;
wmin=0.1;
%最大最小速度
Vmax=0.03;
Vmin=-0.03;
%最大最小个体
popmax=0.3;
popmin=-0.3;

maxgen=50;    % 进化次数  
sizepop=20;   %种群规模

%随机产生一个种群
for i=1:sizepop   
    pop(i,:)=0.03*rand(1,45);  %个体编码
    fitness(i)=fun(pop(i,:));   %染色体的适应度
    V(i,:)=0.003*rands(1,45);  %初始化速度
end

%% 初始种群极值
%找最好的染色体
[bestfitness bestindex]=min(fitness);
zbest=pop(bestindex,:);   %全局最佳
gbest=pop;    %个体最佳
fitnessgbest=fitness;   %个体最佳适应度值
fitnesszbest=bestfitness;   %全局最佳适应度值

%% 迭代寻优
for i=1:maxgen
    i;
    for j=1:sizepop

        w=(wmax-wmin)*(i-1)/(maxgen)+wmin;   %权值线性变化
        V(j,:)=w*V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));   %速度更新
        V(j,find(V(j,:)>Vmax))=Vmax;   %小于最大速度
        V(j,find(V(j,:)0.95
                pop(j,k)=0.3*rand;   %自适应变异
            end
        end
        pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax;       %小于个体最大值
        pop(j,find(pop(j,:)ynmax))=ynmax;
    yn(find(ynxpmax))=xpmax;
    xp(find(xpqimax))=qimax;
    qi(find(qiqdmax))=qdmax;
    qd(find(qduhmax))=uhmax;
    uh(find(uh