遺傳演算法的pid

㈠ 基於遺傳演算法的一階倒立擺控制系統PID參數優化

在強化學習研究中，Gym庫提供了豐富的模型示例，其中一階倒立擺模型尤為常見。它能簡化動力學建模的復雜性，讓我們將精力集中在演算法設計上。本文將分為兩部分：一階倒立擺的PID控制實現和使用遺傳演算法優化PID參數。

一、一階倒立擺PID控制

倒立擺由一個可移動的小車和一根不穩定桿組成，通過電機控制小車的力來穩定系統。小車位置、速度、桿角度和角速度構成狀態，目標是保持桿直立，小車靜止。Gym環境已內置了這個模型，我們只需關注演算法策略，如PID控制，來實現小車位置和桿角度的控制。

二、遺傳演算法優化PID參數

PID參數的調優通常被視為"玄學"，本文採用遺傳演算法尋求最佳解。優化目標是減小目標函數，衡量控制策略與設定值的偏離程度。決策變數是PID參數，受到動力學模型的隱性約束。實驗結果顯示，優化後的參數（例如1.37521比例、0.01995積分、92.16微分）優於未優化的參數（如2比例、0積分、50微分），目標函數值從0.03752減小到0.01816。

總結

盡管深度強化學習嶄露頭角，但PID控制在控制領域仍有其價值。遺傳演算法優化顯著提高了PID參數的效果，但計算成本較高。未來可以考慮擴展到二階倒立擺的控制研究，同時驗證深度強化學習在實際應用中的表現。