Optimizing and Adjusting the Parameter of PID Based on Simulated Annealing Genetic Algorithms

LI  Ling-Yu; GUO  Gui-Fa; XU  Jin-Biao

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Optimizing and Adjusting the Parameter of PID Based on Simulated Annealing Genetic Algorithms

更新时间：2026-05-27

- Optimizing and Adjusting the Parameter of PID Based on Simulated Annealing Genetic Algorithms
- Vol. 27, Issue 2, Pages: 80-83(2010)
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- Online First：25 June 2010，
  
  Published：2010
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李凌宇, 郭贵法, 许锦标. 基于模拟退火遗传算法的PID参数整定与优化[J]. 广东工业大学学报, 2010, 27(2): 80-83.

LI Ling-Yu, GUO Gui-Fa, XU Jin-Biao. Optimizing and Adjusting the Parameter of PID Based on Simulated Annealing Genetic Algorithms[J]. 2010, 27(2): 80-83.
李凌宇, 郭贵法, 许锦标. 基于模拟退火遗传算法的PID参数整定与优化[J]. 广东工业大学学报, 2010, 27(2): 80-83. DOI：

LI Ling-Yu, GUO Gui-Fa, XU Jin-Biao. Optimizing and Adjusting the Parameter of PID Based on Simulated Annealing Genetic Algorithms[J]. 2010, 27(2): 80-83. DOI：

摘要

结合模拟退火算法和遗传算法的思想，提出模拟退火遗传算法，用此算法进行PID参数整定与优化．同时使用自适应交叉率、变异率以及适应度拉伸方法对传统遗传算法进行改进．模拟退火遗传算法有效抑制早熟，且具有收敛性快、全局寻优与局部寻优能力．仿真结果表明，基于此算法寻优设计的PID控制器动态品质和稳定性更好、鲁棒性更强．

Abstract

An improved genetic algorithm(GA)-Simulated Annealing Genetic Algorithms-is proposed by combining the thoughts of Simulated Annealing Algorithms and Genetic Algorithms to solve the problem of the parameter optimization of PID controller．The new GA has been improvemed in algorithm by the use of adaptive crossover，mutation operators，and scaling or stretching．This algorithm avoids premature convergence，and has a quick convergence performance．Besides，it has both the capability of optimization in the global area as well as in the local area．The simulation results shows that the PID controller designed upon the improved GA is of good dynamic quality and stability．

关键词

Keywords

references

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