Question

我们有一台温度调节机器，我不满意。我想改进控制算法以更好地适应机器场景。

我在C＃中编写了一个模拟系统，它模拟了机器行为并对控制回路参数进行了基准测试，我想使用学习/最小化算法为每个场景找到最佳参数。

模拟器获得4个参数 - 3个PID参数，以及PID不响应的PID阈值。将来可能会有更多参数。模拟器返回一个数字，说明PID的执行情况。基准（现在 - 更高更好）。

Matlab部分使用不同的参数运行C＃应用程序，并应根据返回的等级尝试找到最佳参数。

问题：

我应该使用哪种最小化算法？应该使用GA吗？
（完全可能是一个不同的问题）有没有办法运行算法，以便并行运行基准测试应用程序？
PID参数是整数，Matlab倾向于使用双精度数。所选择的算法应该能够将自己限制在一定的准确度。

使用ga，这一行应该开始这个过程：

problem.fitnessfcn = @fitness_fcn;
problem.nvars = 4;
problem.intcon = [1,2,3,4];
problem.solver = 'ga';
problem.options = gaoptimset(@ga);
[x fval] = ga(problem)

这就是健身功能：

function [ val ] = fitness_fcn( k )

app = '"c:\path\to\sim.exe"';

kp = k(1);
ki = k(2);
kd = k(3);
pidTh = k(4);

command = sprintf('%s %f %f %f %f', app, kp, ki, kd, pidTh);
[status, res] = system(command);

val = str2double(res);

end

这种方法有效，但我没有得到任何好的数字

如果这应该进入EE堆栈交换，请提前道歉

使用matlab完善（pid）控制系统

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