遗传算法的pid

㈠ 基于遗传算法的一阶倒立摆控制系统PID参数优化

在强化学习研究中，Gym库提供了丰富的模型示例，其中一阶倒立摆模型尤为常见。它能简化动力学建模的复杂性，让我们将精力集中在算法设计上。本文将分为两部分：一阶倒立摆的PID控制实现和使用遗传算法优化PID参数。

一、一阶倒立摆PID控制

倒立摆由一个可移动的小车和一根不稳定杆组成，通过电机控制小车的力来稳定系统。小车位置、速度、杆角度和角速度构成状态，目标是保持杆直立，小车静止。Gym环境已内置了这个模型，我们只需关注算法策略，如PID控制，来实现小车位置和杆角度的控制。

二、遗传算法优化PID参数

PID参数的调优通常被视为"玄学"，本文采用遗传算法寻求最佳解。优化目标是减小目标函数，衡量控制策略与设定值的偏离程度。决策变量是PID参数，受到动力学模型的隐性约束。实验结果显示，优化后的参数（例如1.37521比例、0.01995积分、92.16微分）优于未优化的参数（如2比例、0积分、50微分），目标函数值从0.03752减小到0.01816。

总结

尽管深度强化学习崭露头角，但PID控制在控制领域仍有其价值。遗传算法优化显着提高了PID参数的效果，但计算成本较高。未来可以考虑扩展到二阶倒立摆的控制研究，同时验证深度强化学习在实际应用中的表现。