SelCh=Recombin(SelCh,Pc); %% 变异

SelCh=Mutate(SelCh,Pm); %% 逆转操作

SelCh=Reverse(SelCh,D); %% 重插入子代的新种群

Chrom=Reins(Chrom,SelCh,ObjV); %% 更新迭代次数 gen=gen+1 ; end

%% 画出最优解的路线图

ObjV=PathLength(D,Chrom); %计算路线长度 [minObjV,minInd]=min(ObjV); DrawPath(Chrom(minInd(1),:),X) %% 输出最优解的路线和总距离 disp('最优解:')

p=OutputPath(Chrom(minInd(1),:));

disp(['总距离：',num2str(ObjV(minInd(1)))]);

disp('-------------------------------------------------------------')

第 5章 基于遗传算法的LQR控制器优化设计

1、案例背景

LQR控制在工程中得到了广泛的应用，对于LQR最优控制，其最优性完全取决于加权矩阵的选择，然而该加权矩阵如何选择并没有解析方法，只能定性地去选择矩阵参数，所以这样的“最优”控制事实上完全是认为的。如果选择不当，虽然可以求出最优解，但这样的“最优解”没有任何意义。另一方面，加权矩阵的选择依赖于设计者的经验，需要设计者根据系统输出逐步调整加权矩阵，直到获得满意的输出响应量为止，这样不仅费时，而且无法保证获得最优的权重矩阵，因此获得的最优控制反馈系数不能保证使系统达到最优。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是模仿自然界生物进化机制发展起来的全局搜索优化方法，它在迭代过程中使用适者生存的原则，采用交叉、变异等操作使得种群朝着最优的方向进化，最终获得最优解。鉴于LQR 控制方法权重矩阵确定困难的问题，本案例以汽车主动悬架作为被控对象，将遗传算法应用于LQR控制器的设计中，利用遗传算法的全局搜索能力，以主动悬架的性能指标作为目标函数对加权矩阵进行优化设计，以提高LQR的设计效率和性能。