智能控制(第三版)chap10-智能算法及其应用2
《智能控制》课程笔记
《智能控制》课程笔记第一章绪论1.1 智能控制的产生和发展智能控制是随着科技的发展而逐渐兴起的一个领域，它是自动控制理论的重要组成部分。
智能控制的概念最早可以追溯到20世纪60年代，当时人工智能、模式识别、系统辨识等领域的研究成果为智能控制的发展奠定了基础。
进入20世纪70年代，随着计算机技术的飞速发展，智能控制得到了迅速推广和应用。
20世纪80年代以来，智能控制已成为自动控制领域的研究热点，并在许多领域取得了显著成果。
智能控制的发展受到了许多领域的推动，如计算机科学、人工智能、自动控制、电子学、生物学等。
这些领域的研究成果为智能控制的理论和方法提供了丰富的素材。
目前，智能控制已在工业生产、交通运输、生物医学、能源等领域得到了广泛应用。
1.2 智能控制的定义和特点智能控制是指采用人工智能、模式识别、系统辨识等技术，对复杂系统进行建模、分析、设计和控制的方法。
智能控制的特点主要包括：1. 自适应性：智能控制系统能够根据环境和任务的变化，自动调整控制策略，实现最优控制。
2. 鲁棒性：智能控制系统具有较强的鲁棒性，能够在一定范围内适应不确定性和外部干扰。
3. 学习能力：智能控制系统能够通过学习，不断优化控制策略，提高控制性能。
4. 解释能力：智能控制系统能够对控制结果进行解释，为用户提供决策支持。
5. 实时性：智能控制系统能够在实时环境下运行，满足实时性要求。
1.3 智能控制的研究内容智能控制的研究内容主要包括以下几个方面：1. 智能控制理论：研究智能控制的基本原理和方法，包括人工智能、模式识别、系统辨识等。
2. 智能控制器设计：研究如何设计智能控制器，实现复杂系统的稳定、高效运行。
3. 智能控制应用：研究智能控制在各个领域的应用，如工业生产、交通运输、生物医学等。
4. 智能控制仿真与实验：利用计算机仿真和实验手段，验证智能控制理论和方法的有效性。
5. 智能控制与其他学科的交叉研究：探讨智能控制与生物学、心理学、经济学等学科的交叉研究，为智能控制的发展提供新的思路和方法。
智能控制原理与应用第三版课后答案
智能控制原理与应用第三版课后答案数据库原理与应用教程第三版课后答案第 1 章数据库概述 2．与文件管理相比，数据库管理有哪些优点？答：将相互关联的数据集成在一起，具有较少的数据冗余，程序与数据相互独立，保证数据的安全可靠，最大限度地保证数据的正确性，数据可以共享并能保证数据的一致性。
3．比较文件管理和数据库管理数据的主要区别。
请问：数据库系统与文件系统较之实际上就是在应用程序和存储数据的数据库之间减少了一个系则复软件，即为数据库管理系统，使以前在应用程序中由开发人员同时实现的很多繁杂的操作方式和功能，都可以由这个系统软件顺利完成，这样应用程序不再须要关心数据的存储方式，而且数据的存储方式的变化也不再影响应用程序。
而在文件系统中，应用程序和数据的存有储是密切有关的，数据的存储方式的任何变化都会影响至应用程序，因此有利于应用领域程序的保护。
4．数据库管理方式中，应用程序是否需要关心数据的存储位置和结构？为什么？答：不需要。
因为在数据库系统中，数据的存储位置以及存储结构保存在数据库管理系统中，从数据到物理存储位置的转换是由数据库管理系统自动完成的。
6．在数据库系统中，应用程序可以不通过数据库管理系统而轻易出访数据库文件吗？请问：无法。
7．数据独立性指的是什么？它能带来哪些好处？答：数据独立性指的是数据的逻辑独立性和物理独立性。
逻辑独立性带来的好处是当表达现实世界信息的逻辑结构发生变化时，可以不影响应用程序；物理独立性增添的好处就是当数据的存储结构发生变化时，可以不影响数据的逻辑非政府结构，从而也不影响应用程序。
8．数据库系统由哪几部分组成，每一部分在数据库系统中的作用大致是什么？答：数据库系统由三个主要部分组成，即数据库、数据库管理系统和应用程序。
数据库是数据的汇集，它以一定的组织形式存于存储介质上；数据库管理系统就是管理数据库的系统软件，它可以同时实现数据库系统的各种功能；应用程序指以数据库数据为核心的应用程序。
智能算法及应用范文
智能算法及应用范文
智能算法及应用是现代计算机技术中一个重要的分支，是一种利用计
算机程序自动实现计算机处理复杂问题的方法。
它可以为过去人们难以完
成的计算任务提供快速准确的解决方案，是实现计算机自动化的核心技术。
智能算法及应用在日常生活中有着广泛的应用，下面将分析其应用领域和
常见的算法及案例。
一、智能算法及应用的应用领域
智能算法及应用的应用领域包括模式识别、自然语言处理、机器学习、图像处理、知识工程和信息检索等。
其中，模式识别主要用于从有限的范
围内识别、分类和定义特征；自然语言处理则主要是用于识别、理解和分
析自然语言；机器学习则是用于机器自身学习经验和基于经验进行智能判断；图像处理则是指识别、理解和处理图像数据；知识工程则是指从数据
中抽取可用的知识；信息检索则是指在海量数据中快速找到特定的信息。
二、常见的智能算法及案例
1、机器学习
机器学习是智能算法及应用中最常用的算法之一，可以实现机器学习、推理和决策等复杂任务，算法如神经网络、支持向量机、决策树等。
常见
的机器学习案例有：语音识别、文本分类、图像识别等。
智能算法及应用
1.1 组合优化问题
数学模型：
n
max ci xi i 1
(1.1)总价值
n
s.t. ai xi b, i 1
xi 0,1, i 1,, n.
(1.2)包容量限制 (1.3)决策变量
其中xi
1，装第i物品 0，不装第i物品
D 0,1n.
1.1 组合优化问题
例2 旅行商问题（TSP,traveling salesman problem） 管梅谷教授1960年首先提出，国际上称之为 中国邮递员问题。 问题描述：一商人去n个城市销货，所有城 市走一遍再回到起点，使所走路程最短。
(3)大规模计算分析
通过大量实例计算，评价算法效果. 注意数据的随机性和代表性.
二、 蚁群优化算法
2.1 蚁群优化算法概念 2.2 蚁群优化算法研究现状 2.3 带精英策略的蚂蚁系统 2.4 算法模型和收敛性分析 2.5 算法实现的技术问题 2.6 应用
蚁群优化算法
20世纪90年代意大利学者M．Dorigo，V．Maniezzo， A．Colorni等从生物进化的机制中受到启发，通过模 拟自然界蚂蚁搜索路径的行为，提出来一种新型的模 拟进化算法—— 蚁群算法，是群智能理论研究领域 的一种主要算法。用该方法求解TSP问题、分配问题、 job-shop调度问题，取得了较好的试验结果．特别蚁 群算法在求解复杂优化问题（特别是离散优化问题） 方面有一定优势，
1.3 启发式算法
优点： （1）有可能比简化数学模型解的误差小； （2）对有些难题，计算时间可接受； （3）可用于某些最优化算法（如分支定界算
法）之中的估界； （4）直观易行；（5）速度较快； （6）程序简单，易修改。
1.3 启发式算法
智能控制算法及其在机器人领域中的应用
智能控制算法及其在机器人领域中的应用人类对于机器人的探索和发展已经进行了数十年，通过不断的尝试和实践，我们也取得了一些重大的突破。
尤其是随着智能控制算法的应用，机器人行业的发展从根本上发生了改变。
本篇文章就要探讨一下智能控制算法及其在机器人领域中的应用。
一、智能控制算法是什么智能控制算法是指一种能够对复杂系统进行控制的算法，它能够模拟人类的思维方式，运用数据、规则、推理等方法，实现对系统的监测和控制。
其中，基于规则的控制方法是一种特别常用的智能控制算法。
它利用专家知识库和一系列规则进行推理，不断地根据规则库的变化去调整控制方法，从而实现对系统的控制。
而基于神经网络的控制方法则是指通过大量的数据模拟来训练神经网络，使其能够自主学习和适应复杂环境下的控制需求。
二、智能控制算法在机器人领域中的应用在机器人领域中，智能控制算法的应用是非常广泛的。
下面我们就来介绍一下其中的几个方面：1. 机器人运动控制机器人在执行各种任务时，需要有精确的运动控制能力，这就要求机器人必须能够对其位置、速度、加速度等参数进行精确控制。
而智能控制算法能够对机器人的运动轨迹、速度等参数进行精准控制，这非常有利于实现各种运动控制任务。
同时，智能控制算法还能够避免机器人运动中的障碍物，这对于机器人执行复杂任务时的安全性和稳定性都非常重要。
2. 机器人感知控制机器人需要进行环境感知和控制才能够进行各种复杂的任务。
智能控制算法可以对机器人进行环境感知分析，例如对图像、声音等各类信息进行分析，从而实现对机器人的自主控制。
此外，智能控制算法还可以利用多种传感器技术实现对机器人周围环境的感知和检测，进一步提高机器人的控制能力。
3. 机器人路径规划机器人路径规划是机器人控制中非常重要的环节。
利用智能控制算法，我们可以对机器人进行更加复杂的路径规划，从而实现对更多高难度任务的控制。
例如在工业生产线上，机器人需要在多个工位之间进行移动，以实现不同的操作，路径规划就显得尤为重要。
智能算法原理与应用
智能算法原理与应用
智能算法是指从问题的数据出发，使用有限的计算资源，以其中一种模式解决问题的算法。
它涉及到诸如机器学习、自然语言处理、优化、模式识别、图像处理等种种领域。
智能算法最大的特点是可以自动地改变它们自身，以便能够更好地解决棘手的复杂问题。
智能算法的原理源自计算机科学，其核心内容就是将海量的历史数据以特定方式映射到模型的参数上，从而使得模型能够更准确地预测数据。
智能计算的基本流程是现有数据分析、特征可视化和特征抽取、建模、评估和验证。
特征抽取是指从原始数据中提取关键特征，来表示数据的内在规律，这对于实现快速智能计算非常重要。
建模过程则是根据提取的特征来建立一个模型，通常采用神经网络、支持向量机或者决策树来实现。
在模型完成之后，评估和验证过程中就可以使用统计方法或模型验证的方法来评估算法的有效性。
智能控制系统中的算法研究及应用
智能控制系统中的算法研究及应用随着人工智能技术的发展，智能控制系统也越来越受到人们的关注。
目前，在智能控制系统中，算法是实现智能化的关键。
本文将从算法的研究和应用两个方面来介绍智能控制系统中的算法。
一、算法的研究在智能控制系统中，算法的研究对于提高系统的效率、稳定性和可靠性具有重要意义。
目前，主流的算法有以下几种：1、遗传算法遗传算法是一种基于自然遗传的搜索和最优化技术，与其他优化算法相比，具有全局搜索、强鲁棒性和少量参数调节的特点。
在智能控制系统中，遗传算法主要用于寻找最优控制器参数和优化最优控制器的控制效果。
2、模糊控制模糊控制是利用人类语言描述的模糊规则和模糊推理方法对控制对象进行建模和控制的一种控制方式。
在智能控制系统中，模糊控制主要用于建模、自适应控制和非线性控制。
3、神经网络控制神经网络是一种模仿人类神经系统工作原理的计算模型，具有学习、自适应、泛化能力和非线性映射的特点。
在智能控制系统中，神经网络控制主要用于建模、非线性控制和在线自适应控制。
4、模型预测控制模型预测控制是一种基于数学模型进行的预测和优化计算的控制方法，它可以对未来的状态进行预测，并通过优化计算得到最优控制策略。
在智能控制系统中，模型预测控制主要用于建模、优化控制和预测控制。
二、算法的应用在智能控制系统中，算法的应用非常广泛，常见的应用场景有以下几种：1、自动化生产智能控制系统可以实现生产流程的自动化控制，例如：自动化装配线、机器人生产线等。
通过运用遗传算法、模糊控制和神经网络控制等算法，可以实现生产过程的优化控制和故障检测与处理。
2、智能交通智能控制系统可以实现交通流的优化控制，例如：智能交通信号控制系统、智能车辆的自主控制系统等。
通过运用模型预测控制、遗传算法和神经网络控制等算法，可以实现交通流的优化和车辆的自主决策。
3、智能机器人智能控制系统可以实现机器人的智能化控制，例如：智能巡检机器人、智能清洁机器人等。
通过运用模糊控制、神经网络控制和遗传算法等算法，可以实现机器人的路径规划、动作控制和环境感知等功能。
《智能算法及应用》课件
02 常见智能算法介绍
遗传算法
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过 模拟基因遗传和自然选择的过程来寻找最优解。
它通过编码问题解空间为二进制或实数串，然后根据 适应度函数对解进行评估，通过选择、交叉、变异等
操作不断迭代，最终得到最优解。
遗传算法具有全局搜索能力强、可扩展性强等优点， 广泛应用于函数优化、机器学习、数据挖掘等领域。
03
模拟退火算法适用于解决组合优化问题、调度问题 等领域。
粒子群优化算法
粒子群优化算法是一种基于群 体行为的优化算法，通过模拟 鸟群、鱼群等生物群体的行为
来进行优化。
该算法通过粒子间的相互协 作和信息共享来寻找最优解 ，具有简单易实现、并行性
强等优点。
粒子群优化算法广泛应用于函 数优化、神经网络训练等领域
智能算法的应用领域
总结词
智能算法广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言 处理等领域。
详细描述
智能算法在许多领域都有广泛的应用，包括语音识别、 图像识别、自然语言处理、推荐系统、游戏AI等。例如 ，在语音识别领域，智能算法可以通过分析语音信号， 将其转化为文字信息，从而实现语音转文字、语音搜索 等功能。在图像识别领域，智能算法可以通过分析图像 特征，实现图像分类、目标检测、人脸识别等功能。在 自然语言处理领域，智能算法可以处理自然语言文本， 实现文本分类、情感分析、机器翻译等功能。
组合优化问题
01
总结词
解决离散问题的最优解
02 03
详细描述
组合优化问题是指离散问题的最优解，如旅行商问题、背 包问题等。这类问题通常具有NP难的特点，使用传统的 方法难以求解。智能算法如蚁群算法、模拟退火算法等可 以用于解决这类问题，通过模拟自然界的某些现象来寻找 最优解。
智能控制理论及应用
形成期（1970－1980）
1.2 智能控制的产生和发展
1982年，Fox等人完成了一个称为ISIS的加工车间调度的专家系统
1982年，Hopfield引用能量函数的概念，使神经网络的平衡稳定状态有了明确的判据方法，并利用模拟电路的基本元件构作了人工神经网络的硬件模型，为实现硬件奠定了基础，使神经网络的研究取得突破性进展
1970年代中期，智能控制在模糊控制的应用上取得了重要的进展。1974年英国伦敦大学玛丽皇后分校的E.H.Mamdani教授把模糊理论用于控制领域，把扎德教授提出的IF～THEN～型模糊规则用于模糊推理，再把这种推理用于蒸汽机的自动运转中．通过实验取得良好的结果。
1977年，萨里迪斯(Saridis)提出了智能控制的三元结构定义，即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交叉。
1960年代初，首先采用性能模式识别器来学习最优控制方法
1965年，加利福尼亚大学的扎德(L.A. Zadeh)教授提出了模糊集合理论
1965年，美国的Feigenbaum着手研制世界上第一个专家系统
1965年，普渡大学傅京孙教授将人工智能中的直觉推理方法用于学习控制系统。
1966年Mendel在空间飞行器学习系统中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概念。
1967年，Leondes等人首先正式使用“智能控制”一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用于学习控制系统，提高了系统处理不确定性问题的能力。这标志着智能控制的思想已经萌芽。
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智能控制及其运用
Intelligence Control and its ApplicationThe history of artificial neural networks is filled with colorful, creative individuals from many different fields, many of whom struggled for decades to develop concepts that we now take for granted. This history has been documented by various authors，One particularly interesting book is Neurocomputing: Foundations of Research by John Anderson and Edward Rosenfeld.They have collected and edited a set of some 43 papers of special historical interest. Each paper is preceded by an introduction that puts the paper in historical perspective.Histories of some of the main neural network contributors are included at the beginning of various chapters throughout this text and will not be repeated here. However, it seems appropriate to give a brief overview, a sample of the major developments.At least two ingredients are necessary for the advancement of a technology: concept and implementation. First, one must have a concept, a way of thinking about a topic, some view of it that gives clarity not there before. This may involve a simple idea, or it may be more specificand include a mathematical description. To illustrate this point, consider the history of the heart. It was thought to be, at various times, the center of the soul or a source of heat. In the 17th century medical practitioners finally began to view the heart as a pump, and they designed experiments to study its pumping action. These experiments revolutionized our view of the circulatory system. Without the pump concept, an understanding of the heart was out of grasp.Concepts and their accompanying mathematics are not sufficient for a technology to mature unless there is some way to implement the system. For instance, the mathematics necessary for the reconstruction of images from computer-aided topography (CAT) scans was known many years before the availability of high-speed computers and efficient algorithms finally made it practical to implement a useful CAT system.The history of neural networks has progressed through both conceptual innovations and implementation developments. These advancements, however, seem to have occurred in fits and starts rather than by steady evolution.Some of the background work for the field of neuralnetworks occurred in the late 19th and early 20th centuries. This consisted primarily of interdisciplinary work in physics, psychology and neurophysiology by such scientists as Hermann von Helmholtz, Ernst Much and Ivan Pavlov. This early work emphasized general theories of learning, vision, conditioning, etc.,and did not include specific mathematical models of neuron operation.The modern view of neural networks began in the 1940s with the work of Warren McCulloch and Walter Pitts [McPi43], who showed that networks of artificial neurons could, in principle, compute any arithmetic or logical function. Their work is often acknowledged as the origin of the neural network field.McCulloch and Pitts were followed by Donald Hebb [Hebb49], who proposed that classical conditioning (as discovered by Pavlov) is present because of the properties of individual neurons. He proposed a mechanism for learning in biological neurons.The first practical application of artificial neural networks came in the late 1950s, with the invention of the perception network and associated learning rule by Frank Rosenblatt [Rose58]. Rosenblatt and his colleagues built aperception network and demonstrated its ability to perform pattern recognition. This early success generated a great deal of interest in neural network research. Unfortunately, it was later shown that the basic perception network could solve only a limited class of problems. (See Chapter 4 for more on Rosenblatt and the perception learning rule.) At about the same time, Bernard Widrow and Ted Hoff [WiHo60] introduced a new learning algorithm and used it to train adaptive linear neural networks, which were similar in structure and capability to Rosenblatt’s perception. The Widrow Hoff learning rule is still in use today. (See Chapter 10 for more on Widrow-Hoff learning.)Unfortunately, both Rosenblatt's and Widrow's networks suffered from the same inherent limitations, which were widely publicized in a book by Marvin Minsky and Seymour Papert [MiPa69]. Rosenblatt and Widrow were aware of these limitations and proposed new networks that would overcome them. However, they were not able to successfully modify their learning algorithms to train the more complex networks.Many people, influenced by Minsky and Papert, believed that further research on neural networks was a dead end.This, combined with the fact that there were no powerful digital computers on which to experiment, caused many researchers to leave the field. For a decade neural network research was largely suspended. Some important work, however, did continue during the 1970s. In 1972 Teuvo Kohonen [Koho72] and James Anderson [Ande72] independently and separately developed new neural networks that could act as memories. Stephen Grossberg [Gros76] was also very active during this period in the investigation of self-organizing networks.Interest in neural networks had faltered during the late 1960s because of the lack of new ideas and powerful computers with which to experiment. During the 1980s both of these impediments were overcome, and research in neural networks increased dramatically. New personal computers and workstations, which rapidly grew in capability, became widely available. In addition, important new concepts were introduced.Two new concepts were most responsible for the rebirth of neural net works. The first was the use of statistical mechanics to explain the operation of a certain class of recurrent network, which could be used as an associativememory. This was described in a seminal paper by physicist John Hopfield [Hopf82].The second key development of the 1980s was the backpropagation algo rithm for training multilayer perceptron networks, which was discovered independently by several different researchers. The most influential publication of the backpropagation algorithm was by David Rumelhart and James McClelland [RuMc86]. This algorithm was the answer to the criticisms Minsky and Papert had made in the 1960s. (See Chapters 11 and 12 for a development of the backpropagation algorithm.)These new developments reinvigorated the field of neural networks. In the last ten years, thousands of papers have been written, and neural networks have found many applications. The field is buzzing with new theoretical and practical work. As noted below, it is not clear where all of this will lead US.The brief historical account given above is not intended to identify all of the major contributors, but is simply to give the reader some feel for how knowledge in the neural network field has progressed. As one might note, the progress has not always been "slow but sure." Therehave been periods of dramatic progress and periods when relatively little has been accomplished.Many of the advances in neural networks have had to do with new concepts, such as innovative architectures and training. Just as important has been the availability of powerful new computers on which to test these new concepts.Well, so much for the history of neural networks to this date. The real question is, "What will happen in the next ten to twenty years?" Will neural networks take a permanent place as a mathematical/engineering tool, or will they fade away as have so many promising technologies? At present, the answer seems to be that neural networks will not only have their day but will have a permanent place, not as a solution to every problem, but as a tool to be used in appropriate situations. In addition, remember that we still know very little about how the brain works. The most important advances in neural networks almost certainly lie in the future.Although it is difficult to predict the future success of neural networks, the large number and wide variety of applications of this new technology are very encouraging. The next section describes some of these applications.ApplicationsA recent newspaper article described the use of neural networks in literature research by Aston University. It stated that "the network can be taught to recognize individual writing styles, and the researchers used it to compare works attributed to Shakespeare and his contemporaries." A popular science television program recently documented the use of neural networks by anItalian research institute to test the purity of olive oil. These examples are indicative of the broad range of applications that can be found for neural networks. The applications are expanding because neural networks are good at solving problems, not just in engineering, science and mathematics, but m medicine, business, finance andliterature as well. Their application to a wide variety of problems in many fields makes them very attractive. Also, faster computers and faster algorithms have made it possible to use neural networks to solve complex industrial problems that formerly required too much computation.The following note and Table of Neural Network Applications are reproduced here from the Neural Network Toolbox for MATLAB with the permission of the Math Works,Inc.The 1988 DARPA Neural Network Study [DARP88] lists various neural network applications, beginning with the adaptive channel equalizer in about 1984. This device, which is an outstanding commercial success, is a single-neuron network used in long distance telephone systems to stabilize voice signals. The DARPA report goes on to list other commercial applications, including a small word recognizer, a process monitor, a sonar classifier and a risk analysis system.Neural networks have been applied in many fields since the DARPA report was written. A list of some applications mentioned in the literature follows.AerospaceHigh performance aircraft autopilots, flight path simulations, aircraft control systems, autopilot enhancements, aircraft component simulations, aircraft component fault detectorsAutomotiveAutomobile automatic guidance systems, warranty activity analyzersBankingCheck and other document readers, credit application evaluatorsDefenseWeapon steering,target tracking,object discrimination, facial recognition, new kinds of sensors, sonar, radar and image signal processing including data compression, feature extraction and noise suppression, signal/image identificationElectronicsCode sequence prediction, integrated circuit chip layout, process control, chip failure analysis, machine vision, voice synthesis, nonlinear modelingEntertainmentAnimation, special effects, market forecasting FinancialReal estate appraisal, loan advisor, mortgage screening, corporate bond rating, credit line use analysis, portfolio trading program, corporate financial analysis, currency price predictionInsurancePolicy application evaluation, product optimization ManufacturingManufacturingprocess control, product design and analysis, process and machine diagnosis, real-time particle identification, visual quality inspection systems, beer testing, welding quality analysis, paper quality prediction, computer chip quality analysis, analysis of grinding operations, chemical product design analysis, machine maintenance analysis, project bidding, planning and management, dynamic modeling of chemical process systemsMedicalBreast cancer cell analysis, EEG and ECG analysis, prosthesis design, optimization of transplant times, hospital expense reduction, hospital quality improvement, emergency room test advisement0il and GasExplorationRoboticsTrajectory control, forklift robot, manipulator controllers, vision systemsSpeechSpeech recognition, speech compression, vowel classification, text to speech synthesisSecuritiesMarket analysis, automatic bond rating, stock trading advisory systemsTelecommunicationsImage and data compression, automated information services,real-time translation of spoken language, customer payment processing systemsTransportationTruck brake diagnosis systems, vehicle scheduling, routing systemsConclusionThe number of neural network applications, the money that has been invested in neural network software and hardware, and the depth and breadth of interest in these devices have been growing rapidly.。
3 智能控制算法
y
l l 1 M
M
l
y sup y hgt B '
大中取平均
hgt B '
l 1
l
y
ydy dy
hgt B '
结构振动模糊控制算例与说明
SDOF体系受脉冲控制，模糊算法与LQR算法比较
控制力（ NN ） 控制力（ ） 控制力（ N ） 位移（m）
模糊控制的基本思路与方法
例2：水位控制系统
根据 e 调节 u 保持水位 y 恒定
模糊控制的基本思路与方法
模糊控制器 r － 检测 e 模糊化 模糊推理 清晰化 u 水箱
y
设
-1 ≤ e ≤ 4， 0 ≤ u ≤5
注1： e 、u 分别都只 设了 3 级。显然 级数越多→规则数越多 注2：一般应同时考虑误 差 e 和误差变化率 Δe
模糊控制要素 具有模糊器和解模糊器的模糊系统
模糊控制要素 模糊器
单值模糊器 高斯模糊器
'
1 A' x 0
x1 x1 a 1 2
x x 其它
xn xn a n
表示t-范
2A Biblioteka e采用三角形隶属函数 参量的模糊化：结构振动模糊控制 系统的各参量确定后，根据规范对 结构层间位移、顶层位移限值的规 定，人体舒适度对结构加速度反应 的要求，以及执行机构额定出力的 情况，可以确定各模糊变量的论域 。然后，对论域进行模糊分割，将 e、Δe、u分为7个模糊子集，即NB 、NM、NS、ZE、PS、PM和PB，并通 过量化因子Ke、KΔe、Ku将e、Δe 、u的论域映射到[-1，1]区间内
智能算法原理与应用
n
aik xk bi , i 1,2,..., n. s.t. k 1 x 0, i 1,2,..., n. i
n
（3）二次规划问题
目标函数为二次函数，约束条件为线性约束
1 n min u f ( x) ci xi bij xi x j 2 i , j 1 i 1 n aij x j bi , i 1,2,..., n. s.t. j 1 x 0.i 1,2,..., n. i
s. t.
subject to
“受约束于”之意
（二）优化模型的分类
1.根据是否存在约束条件 有约束问题和无约束问题。 2.根据设计变量的性质 静态问题和动态问题。 3.根据目标函数和约束条件表达式的性质
线性规划，非线性规划，二次规划，多目标规划等。
（1）非线性规划
目标函数和约束条件中，至少有一个非线性函数。
设计变量（决策变量） 目标函数 可行域
下的最大值或最小值，其中
x f ( x) x
min(or max) u f ( x) x
s. t. hi ( x ) 0, i 1,2,..., m.
gi ( x ) 0( gi ( x ) 0), i 1,2,..., p.
用于国民经济参数的测算
预测通货膨胀率 预测经济周期
对经济运行态势进行预测预警
在证券市场中的应用 在金融领域的应用
3.2 遗传算法
遗传算法是由美国的J. Holland教授于1975年
在他的专著《自然界和人工系统的适应性》中首 先提出的，它是一类借鉴生物界自然选择和自然 遗传机制的随机化搜索算法 。
1997年5月11日深蓝战胜卡斯帕罗夫
优化算法智能算法智能控制技术的特点和应用
优化算法、智能算法、智能控制技术的特点和应用在建立了以频域法为主的经典控制理论的基础上,智能控制技术逐步发展;随着信息技术的进步新方法和新技术进入工程化、产品化阶段;这对自动控制理论技术提出了新的挑战,促进了智能理论在控制技术中的应用;下面介绍了优化算法、智能算法、智能控制技术的特点及应用;优化算法特点及应用什么是优化就是从各种方案中选取一个最好的;从数学角度看,优化理论就是研究如何在状态空间中寻找到全局最优点;优化算法通常用来处理问题最优解的求解,这个问题有多个变量共同决定的优化算法的一个特点往往给出的是一个局部最优解,不是绝对的最优解,或者说全局最优解;一种优化算法是否有用很大程度取决问题本身,如果问题本身就是比较无序的,或许随机搜索是最有效的;常用有3种优化算法:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等;遗传算法是一种基于模拟遗传机制和进化论的并行随机搜索优化算法;遗传算法在控制领域中,已被用于研究离散时问最优控制、方程的求解和控制系统的鲁棒稳定问题等;遗传算法用来训练神经网络权值,对控制规则和隶属度函数进行优化,也可用来优化网络结构;蚁群算法是群体智能的典型实现,是一种基于种群寻优的启发式搜索算法;蚁群算法小仅能够智能搜索、全局优化,而具有鲁棒性、正反馈、分布式计算、易与其它算法结合等特点;等人将蚁群算法先后应用于旅行商问题、资源二次分配问题等经典优化问题,得到了较好的效果;在动态环境下,蚁群算法也表现出高度的灵活性和健壮性,如在集成电路布线设计、电信路山控制、交通建模及规划、电力系统优化及故障分析等方面都被认为是目前较好的算法之一;智能算法的特点及应用智能计算也有人称之为“软计算”;是人们受生物界的启迪,根据其原理,模仿求解的算法;智能计算的思想：利用仿生原理进行设计包括设计算法;常用的智能算法：1人工神经网络算法、2遗传算法、3模拟退火算法、4群集智能算法;其应用领域有：神经元和局部电路建模系统神经生物学和神经建模、进化计算、模式识别、信息检索、生物信息学、语音、图像处理、自然语言理解智能控制技术的特点和应用在建立了以频域法为主的经典控制理论的基础上,智能控制技术逐步发展;控制技术首先在工业生产中得到了广泛的应用智能控制与传统控制相比,在理论法、应用领域、性能指标等而存在明显的小同,主要表现在:1在应用领域上,传统控制着重解决不太复杂的过程控制和大系统的控制问题;而智能控制主要解决高度非线性、小确定性和复杂系统控制问题;2在理论方法上,传统控制理论通常采用定量力法进行处理,而智能控制系统大多采用符号加工的力法;传统控制通常捕获精确知识,而智能控制通常是学习积累的精确知识;传统控制通常是用数学模型来描述系统,而智能控制系统则是通过经验、规则用符号来描述系统;3在性能指标方面,传统控制有严格的性能指标,智能控制没有统一的性能指标,而主要关注其目的和行为是否达到;智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等模糊控制是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制;与传统控制相比,模糊推理不需要精确的数学模型,其设计主要建立在相关数据与规则的基础之上,因此适于解决非线性系统的控制问题;而模糊控制的鲁棒性好、自适应性强,适用于时变、时滞系统;专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制;专家控制主要依据知识表示技术确定问题的求解途径,采用知识推理的各种方法求解问题及制订决策;因此他们获取专家知识,并将知识构造成可用的形式就成为研制专家系统的主要“瓶颈”之一;另一方面,专家控制系统是一个动态系统,因此他们在控制过程中自动史新和扩充知识,并满足实时控制的快速准确性需求是非常困难的;以目前的稳定性分析方法很难接用于专家控制系统;神经网络控制：神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之问的联结与权值的分布来表示特定的信息,通过不断修正连接的权值进行自我学习,以逼近理论为依据进行神经网络建模,并接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等力一式实现智能控制;神经网络具有学习能力、并行计算能力和非线性映射能力,在解决高度非线性和严重小确定性系统的控制而具有很大潜力;但是,目前神经网络控制的研究大多仍停留于学仿真和实验室研究阶段,极少用于实际系统的控制;智能控制技术的集成：控制理论与技术向着两个方向发展:一是理论方法本身研究的深入;二是将不同的方法适当地结合在一起,获得单一方法所难以达到的效果,即智能控制技术的集成;智能控制技术的集成包括两方面:一方面是将几种智能控制方法或机理融合在一起,构成高级混合智能控制系统,如模糊神经控制系统、基于遗传算法的模糊控制系统、模糊专家系统等;另一方面是将智能控制技术与传统控制理论结合,形成智能复合烈控制器,如模糊控制、神经元控制、模糊滑模控制、神经网络最优控制等;传统控制无法胜任的控制对象与领域给了智能控制发展的动力与空问,它的未来给人们以无限的遐想;尽管智能控制的理论与一些规则还远末达到完善的地步,很多应用尚停留在实验仿真阶段,但作为交叉学科,随着各个科学理论的不断完善与发展,相信智能控制技术也将不断地发展和充实,并不断渗透到各个应用领域,乃至我们的日常生活中;。
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（3）变异(Mutation Operator) • 模拟基因突变现象，以小概率随机改变遗传基因
的值。 • 在染色体以二进制编码的系统中，它随机地将染
色体的某一个基因位由1变为0，或由0变为1。 • 优点：可使进化过程逃离局部最优解。
1011 0011 1011 1011
8
10.2 遗传算法的特点
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（2）个体适应度评价：每个个体的适应度代表了其遗 传到下一代的概率。为正确计算这个概率，要求所有个 体的适应度必须为正数或零。因此，必须先确定由目标 函数值J到个体适应度f之间的转换规则。
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（3）遗传算子：三种基本遗传算子包括 ① 选择运算：使用比例选择算子； ② 交叉运算：使用单点交叉算子； ③ 变异运算：使用基本位变异算子或均匀变异算子。
（3）确定编码方法：用2个实数分别表示两个 决策变量x1, x2，分别将x1, x2的定义域离散化 为从离散点-2.048到离散点2.048的Size个实 数。
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（4）确定个体评价方法： 个体的适应度直接取为对应的目标函数值，
即 F(x) f (x1, x2 )
选个体适应度的倒数作为目标函数
J(x) 1 F(x)
➢ 将x1, x2的定义域离散化为1023个均等的区域，共 获得1024个离散点。
➢ 离散点分别与取值区间的二进制编码相对应。
0000000000(0) -2.048
1111111111(1023) 2.048
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➢ 将x1, x2的编码串接在一起，得到20位长的参数编码。 这就是该函数优化问题的染色体编码。
第i+1个个体与第i个个体进行交叉
TempE(i,:)=alfa*E(i+1,:)+(1-alfa)*E(i,:); %交叉操作
（1）对参数编码进行操作，而非对参数本身。因此， 在参数优化过程中可借鉴生物学中染色体和基因等概 念，模仿生物进化等机理； （2）同时使用多个搜索点的搜索信息。传统方法往往 是从解空间的单个初始点开始最优解的迭代搜索过程， 效率不高，有时甚至会陷入局部最优解而停滞不前。 以群体为基础进行搜索，效率高。
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上述六个步骤构成了用于求函数Rosenbrock极大值 的实数编码遗传算法，仿真程序见chap10_2.m。
%************ Step 3 : 交叉操作 ************
Pc=0.90; %交叉概率
for i=1:2:(Size-1)
temp=rand;
if Pc>temp alfa=rand;
遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础,包括 以下三个方面：
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（1）遗传：亲代把生物信息交给子代，子代总是和亲 代具有相同或相似的性状。生物有了这个特征，物种 才能稳定存在。
（2）变异：亲代和子代之间以及子代的不同个体之间 的差异，称为变异。变异是随机发生的，变异的选择 和积累是生命多样性的根源。
构造遗传算法解决优化问题的步骤： S1：确定决策变量及各种约束条件，即确定个体的表
现形式和问题的解空间； S2：建立优化模型，即确定目标函数的描述形式或量
化方法； S3：确定表示可行解的染色体编码方法，即确定个体
的基因形式及遗传算法的搜索空间；
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S4：确定个体适应度的量化评价方法，即确定由目标 函数值J(x)到个体适应度函数F(x)的转换规则；
-4
x 10 3.5 3.4 3.3 3.2 3.1
3 2.9 2.8 2.7 2.6
0
20
40
60
Times
80
100
Best F
3900 3800 3700 3600 3500 3400 3300 3200 3100 3000 2900
0
20
40
60
80
100
times
遗传算法的优化过程是目标函数J和适应度函数F 的变化过程。
• 因此，采用寻优算法求极大值时，需要避免陷 入局部最优解。
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函数f(x1, x2)的三维图
22
10.5.1 二进制编码遗传算法求函数极大值
采用遗传算法求解该问题的构造过程： （1）确定决策变量和约束条件； （2）建立优化模型； （3）确定编码方法。
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➢ 用长度为10位的二进制编码来分别表示两个决策 变量x1, x2。
由仿真结果可知，随着进化过程的进行，群体中 适应度较低的一些个体被逐渐淘汰掉，而适应度较高 的一些个体会越来越多，并且它们都集中在所求问题 的最优点附近，从而搜索到问题的最优解。
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10.5.2 实数编码遗传算法求函数极大值
求解该问题遗传算法的构造过程：
（1）确定决策变量和约束条件；
（2）建立优化模型；
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（2）交叉（Crossover Operator） • 通过两个染色体的交换组合产生新的优良个体。 • 任选两个染色体，随机选择一点或多点交换点位置；
交换双亲染色体在交换点右边的部分，即可得到两 个新的染色体数字串。 • 有一点交叉、多点交叉等。 • 一点交叉：染色体断点仅有一处，例：
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A: 101100 1110 101100 0101 B: 001010 0101 001010 1110
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（4）基本遗传算法的运行参数 有下述4个运行参数需要提前设定：
M：群体大小，即群体中所含个体的数量，一般取为 20~100； G：遗传算法的终止进化代数，一般取为100~500； Pc：交叉概率，一般取为0.4~0.99；
Pm：变异概率，一般取为0.0001~0.1。
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10.4.2 遗传算法的应用步骤
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10.4 遗传算法的设计
10.4.1 遗传算法的构成要素
（1）染色体编码方法 基本遗传算法使用固定长度的二进制符号来表示群
体中的个体，其等位基因是由二值符号集{0, 1}所组成。 初始个体基因值可用均匀分布的随机值生成，如
x 10 0111 0010 0010 1101
表示一个个体，该个体的染色体长度是18。
书中程序出错！
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%Generic Algorithm for function f(x1,x2) optimum clear all; close all;
%Parameters Size=80; %种群大小 G=100; %遗传代数 CodeL=10; %每个变量的染色体长度（2进制编码） umax=2.048; %两个变量的取值范围是相同的 umin=-2.048;
• 周而复始，使群体中个体适应度不断提高，直到 满足一定的条件。
• 遗传算法可并行处理，得到全局最优解。
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遗传算法的基本操作为： （1）复制（Reproduction Operator） • 从旧种群中选择生命力强的个体产生新种群。 • 通过随机方法实现。若设定复制概率阈值为40%，
当产生的随机数在0.4~1之间时，该个体被复制到子 代，否则该个体被淘汰。
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（3）遗传算法直接以目标函数作为搜索信息，无需目 标函数的导数值等其他一些辅助信息。适用于目标函 数无法求导数或导数不存在的优化问题，或者组合优 化问题等。 （4）遗传算法使用概率搜索技术。各种操作：选择、 交叉、变异等都是以概率的方式进行的。 （5）遗传算法在解空间进行高效启发式搜索，而非盲 目地穷举或完全随机搜索；
第10章 智能算法及其应用
1. 随着优化理论的发展，一些智能算法成为解决传 统系统辨识问题的新方法，如遗传算法、 蚁群 算法、 粒子群算法、差分进化算法等。
2. 都是通过模拟揭示自然现象来实现的。 3. 本章介绍遗传算法的基本概念和方法。
10.1 遗传算法的基本原理
遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）是1962年 由美国Holland教授提出的模拟自然界生物进化机制 的一种并行随机搜索最优化方法。
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（6）遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，它既不 要求函数连续，也不要求函数可微，既可以是数学解 析式所表示的显函数，又可以是映射矩阵甚至是神经 网络的隐函数，因而应用范围较广； （7）遗传算法具有并行计算的特点，因而可通过大规 模并行计算来提高计算速度，适合大规模复杂问题的 优化。
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10.3 遗传算法的发展及应用 自学。
（3）生存斗争和适者生存：具有适应性变异的个体被 保留下来，不具有适应性变异的个体被淘汰，通过一 代代的生存环境的选择作用，性状逐渐与祖先有所不 同，演变为新的物种。
3
• 遗传算法引入“优胜劣汰，适者生存”的生物进 化机制，按所选择的适应度函数对个体进行筛选。
• 适应度高的个体被保留下来，组成新的群体，新 的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。
%初始种群的染色体 E=round(rand(Size, 2*CodeL));
for k=1:1:G time(k)=k;
for s=1:1:Size m=E(s,:); y1=0; y2=0;
m1=m(1:1:CodeL); %取第1个变量x1的染色体 for i=1:1:CodeL
y1=y1+m1(i)*2^(i-1); %求对应的十进制数 end x1=(umax-umin)*y1/1023+umin; %解码，求变量x1的值
F(x) f (x1, x2 )
选择个体适应度的倒数作为目标函数 min J ( x) 1 F(x)
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（6）设计遗传算子：选择运算使用比例选择算子，交 叉运算使用单点交叉算子，变异运算使用基本位变异 算子。 （7）确定遗传算法的运行参数：群体大小M=80，终 止 进 化 代 数 G=100 ， 交 叉 概 率 Pc=0.60 ， 变 异 概 率 Pm=0.10。
为：
xi
4.096 yi 2.048 1023