张小明
前端开发工程师
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。 |
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