【信息科学与工程学】【产品体系】第十二篇 制造业生产加工05 控制算法——智能控制与优化算法

📅 2026/7/6 15:35:30 👁️ 阅读次数 📝 编程学习
【信息科学与工程学】【产品体系】第十二篇 制造业生产加工05 控制算法——智能控制与优化算法

表5.21:遗传算法

编号

算法/策略名称

核心数学描述/控制律

关键参数/变量

物理意义/控制目标

典型应用场景

优点与局限

关联知识连接点

5.21.1

遗传算法

模拟自然选择与遗传机制。1.编码:将解(如PID参数)编码为染色体(二进制/实数串)。2.适应度评估:计算每个染色体对应解的优劣(如ITAE指标)。3.选择:依适应度概率选择父代。4.交叉:交换父代染色体部分基因,产生子代。5.变异:以小概率改变子代基因。迭代至满足终止条件。

种群大小、交叉概率、变异概率、选择策略、最大迭代次数。

一种基于种群迭代的全局随机优化算法,旨在搜索复杂、非线性、多峰问题的最优或满意解。