智能控制-遗传算法
遗传算法优化智能控制系统设计
遗传算法优化智能控制系统设计智能控制系统利用先进的技术和算法，通过对环境的观测和分析，运用自主决策和自适应的方法，实现对目标系统的智能控制。
遗传算法作为一种模拟生物进化过程的优化算法，广泛应用于智能控制系统设计中，能够有效提高系统的性能和稳定性。
在设计智能控制系统时，遗传算法可以用于优化系统的参数和结构，并通过进化的过程找到最优解。
遗传算法模拟了生物进化的过程，包括选择、交叉和变异操作。
通过这些操作，可以生成多个可能的解，并通过评估函数对其进行评估和比较，然后选择适应度高的解进行下一代的繁衍。
如此迭代进行，最终可以找到最优解。
在智能控制系统设计中，遗传算法的应用有以下几个方面：1. 参数优化：智能控制系统中的参数对系统的性能至关重要。
传统的优化方法往往需要大量的计算和实验，而且不一定能够找到全局最优解。
而遗传算法可以通过多次迭代，优化系统的参数，不仅能够找到全局最优解，还能够充分考虑各个参数之间的相互影响，从而提高系统的性能。
2. 结构优化：智能控制系统的结构对系统的控制效果有重要影响。
传统的结构设计方法往往是基于经验和直觉，难以找到最优的结构。
而遗传算法可以通过优化系统的结构，探索不同的拓扑结构，以找到最佳的控制结构。
通过遗传算法的搜索过程，可以找到最佳的控制结构，并根据系统的实际需求进行适应性调整。
3. 多目标优化：智能控制系统设计往往需要考虑多个目标，如性能、稳定性、能耗等。
而传统的优化方法难以解决多目标优化问题。
遗传算法作为一种多目标优化方法，可以通过适应度函数的设定，同时优化多个目标，从而得到一组全局最优解，供决策者选择最合适的解决方案。
4. 自适应控制：智能控制系统需要具备自适应性，以适应环境的变化和目标系统的动态性。
遗传算法可以通过不断更新和迭代的过程，使智能控制系统具备自学习、自适应和自优化的能力。
通过遗传算法的不断进化，智能控制系统能够根据实时环境和目标系统的状态，实现自主决策和动态调整。
智能控制技术在电气工程自动化中的应用--遗传算法【精品毕业设计】(完整版)
网络教育学院本科生毕业论文（设计）题目：智能控制技术在电气工程自动化中的应用内容摘要智能控制技术在电气工程自动化控制中应用可以发挥很大的作用，能有效促进电气的优化设计，智能化技术能充分发挥作用，促进电气优化的设计，及时诊断故障，并且还可实现智能控制。
本文主要分析了人工智能技术及其在电气工程自动化控制中的应用。
文章就是利用遗传算法对某一电机控制系统的PID参数进行优化，以提高控制系统的性能指标。
文章的最后给出了仿真实例，证明了本文方法的正确性和实用。
关键词：人工智能；电气工程；遗传算法目录内容摘要 (I)1 绪论 (1)1.1 人工智能简介 (1)1.2 人工智能研究的领域及应用 (1)1.3 人工智能的应用现状 (1)1.4 人工智能在电气工程领域的发展 (2)2 人工智能理论概述 (3)2.1 人工智能的基本概念 (3)2.2 人工智能控制技术的主要方法 (3)2.3 人工智能控制技术常用的优化算法 (4)3 遗传算法 (5)3.1. 遗传算法的基本原理 (5)3.2 遗传算法的基本实现技术 (6)3.3 遗传算法的构成要素 (7)4 遗传算法在电气工程自动化领域的应用情况 (12)4.1 遗传算法的应用研究 (12)4.2 电动机控制中的遗传算法PID参数优化 (14)5 结论 (18)参考文献 (19)1 绪论1.1 人工智能简介人工智能技术作为计算机科学的一个重要分支将智能的本质阐述了出来，生产出一种具有人类智能的机器。
其研究的主要内容有对图像和语言的识别、专家系统、语言处理以及机器人等系统。
1.2 人工智能研究的领域及应用在上个世纪五十年代人工智能概念被首次提出来之后，一直处于良好的发展状态中，逐渐形成了一套以计算机作为核心，包含了心理学、生物学、控制论、自动化、信息论、医学、哲学以及数理逻辑等的一门综合性的科学。
通过研究，使得机器系统能和人的智慧媲美，几乎能够完成人类完成的工作。
而人工智能理论是研究和开发怎样实现对人的智能进行模拟和延伸的科学理论。
智能控制—遗传算法简介
变异：就是改变染色体某个(些)位上的基因。 变异：就是改变染色体某个( 位上的基因。 s=11001101， 例如 设染色体 s=11001101，将其第三位上的变 为1, 即 s=11001101 →11101101= s′。 111 s′。 s′也可以看做是原染色体s的子代染色体。 s′也可以看做是原染色体s的子代染色体。 也可以看做是原染色体
遗传算法 (genetic algorithm)
1
GA起源 起源
• 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的基本思想是抽象于Darwin 进化论和Mendel的遗传学说的一种全局随机优化技术。
– 它借用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机 制，实现各个个体的适应性的提高。这一点体现了自然界中"物竞 天择、适者生存"进化过程。
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编码和解码 (二进制编码；浮点数 编码；符号编码)； 编码: 编码 把原问题的可行解转化为个体符号字符串的方 法 解码: 是编码的逆运算。 解码 是编码的逆运算。
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遗传学相关概念对照表
遗传学 1 2 3 4 5 6 7 8 个体 群体 染色体 基因 基因位 适应值 种群 选择 个体的集合 个体的表现形式 染色体中的元素 某一基因在染色体中的位置 遗传算法 要处理的基本对象、 要处理的基本对象、结构 数学 也就是可行解 被选定的一组可行解 可行解的编码 编码中的元素 元素在编码中的位置
开区间(0,1)内的一个 内的一个 12 变异概率 染色体上基因变化的概率 开区间 （可能性大小） 可能性大小） 进化、 13 进化、
个体进行优胜劣汰的进化， 个体进行优胜劣汰的进化， 优胜劣汰的进化 目标函数取到最大值， 目标函数取到最大值， 最优的可行解 适者生存 一代又一代地优化 最优的可行解
遗传算法在智能控制中的生活应用
遗传算法在智能控制中的生活应用
遗传算法是一种模拟自然进化的优化算法，它通过模拟遗传过程
中的选择、交叉和变异等基因操作，不断优化控制参数以达到最优化
目标。
在智能控制中，遗传算法广泛应用于各种控制问题，如机器人
路径规划、智能制造、智能交通等领域。
在生活应用中，遗传算法可用于优化日常用品和设备的控制系统。
例如，通过遗传算法对家庭空调系统进行优化，可以实现更加智能化、高效化的温度控制；通过遗传算法优化智能家居系统，可以实现更加
节能、便捷的家庭生活。
此外，遗传算法还可以应用于运输和物流领域，帮助提高配送效率和减少成本。
总之，遗传算法在智能控制中的生活应用广泛，能够帮助优化生
产生活效率，提高资源利用率和降低成本，并为人们带来更加智能、
便利的生活体验。
《遗传算法在智能控制系统中的角色》
《遗传算法在智能控制系统中的角色》
嘿，朋友们！今天咱来聊聊遗传算法在智能控制系统里到底扮演着啥角色。
就拿我之前的一次经历来说吧。
我有个朋友小李，是个技术控，整天捣鼓各种智能设备。
有一回，他兴奋地跟我说搞了个智能家居控制系统，还神神秘秘地说这里面可有遗传算法的功劳。
我当时就懵了，啥是遗传算法啊？小李就开始滔滔不绝地给我解释。
他说，这就好比是在培养一群超级聪明的“数字小精灵”，让它们在一个虚拟的世界里不断进化、成长。
他家那个智能灯光系统，会根据不同的时间、天气还有他的活动习惯来自动调节亮度和颜色。
比如说，晚上他要看书，灯光就会变得柔和不刺眼；要是他想在家里蹦迪，那灯光就立马变得五彩斑斓，嗨翻全场！这背后啊，就是遗传算法在默默工作。
我好奇地问：“这咋做到的呀？”小李笑着说：“就像大自然里生物进化一样，这些算法会根据之前的数据和设定的目标，不断尝试和调整，找到最优的方案。
比如说，一开始灯光的调节可能不太准确，但经过一次次的‘试错’和‘改进’，就越来越符合咱的需求啦。
”
旁边的小王也凑过来，一脸疑惑地说：“这听起来好玄乎，能靠谱吗？”小李拍着胸脯说：“那必须靠谱啊！你看我用了这么久，啥问题没有，方便得很！”
后来我自己也体验了一把，还真别说，那种贴心的智能服务，让人感觉生活都变得轻松又有趣。
所以啊，通过这次经历，我算是真切感受到了遗传算法在智能控制系统里的重要角色。
它就像一个幕后的智慧大师，默默地让我们的生活变得更加便捷和美好。
怎么样，朋友们，这下你们是不是也对遗传算法在智能控制系统中的角色有了点新认识呢？。
智能控制系统中的算法比较研究
智能控制系统中的算法比较研究自从人工智能技术开始在各行各业得到应用以来，智能控制系统也变得越来越普遍。
在智能控制系统中，算法是关键的一环。
各种算法在不同的应用场景下都有不同的效果，这就使得研究算法之间的比较显得尤为重要。
本文将着重介绍智能控制系统中常用的算法，并对它们进行比较研究。
控制系统是由一系列相互关联的元件组成的系统，能够对被控对象进行测量、判断和操作。
而智能控制系统是在传统控制系统的基础上，加入了各种机器学习、深度学习的技术，以提高控制系统的效率和精度。
下面我们来介绍几种在智能控制系统中常用的算法。
1.模糊控制算法模糊控制算法是一种基于人类语言和知识的一类控制方法，它是在黑箱控制理论和经典控制理论的基础上发展起来的。
其主要思想是从人类专家的角度出发，把控制问题的判断和操作过程用人类语言进行表达。
在有了模糊语言的表达后，就能够转化为计算机能够识别的模糊逻辑和模糊控制规则，这样就可以完成对过程的精确控制。
尽管模糊控制算法有其优点，比如处理非线性系统时的效果明显好于传统的线性控制算法，但是其主要的缺点是必须要根据人类专家的经验来设计控制规则，这就使得其应用面缩小了很多。
2.遗传算法遗传算法是一种全局搜索的优化方法，它采用模拟自然选择和基因突变机制，来进行求解问题的最优解。
在简单的用途场景中，遗传算法可以取得比较好的效果，尤其是在多元优化问题中更能表现出它的优势。
但是，遗传算法的缺点也比较明显，一方面是由于其全局搜索机制，会受到局部最优解和可行解的限制，搜索过程会比较费时，不能保证获得最优解。
另一方面，由于遗传算法是一种启发式搜索，因此其计算变量较多、难以调试，并且经常需要进行繁琐的参数调整。
3.神经网络算法神经网络算法是一种基于模仿人脑神经元运行方式的智能算法。
其主要的特点就是对非线性问题的处理效果比先进的控制算法要好得多。
由于神经网络能够胜任非常复杂的系统，因此在智能控制系统中被广泛应用。
神经网络算法的一个主要缺点就是由于网络结构和权值的选择不确定性比较大，因此，需要大量的数据进行训练。
控制工程中的智能算法优化研究
控制工程中的智能算法优化研究一、引言控制工程是一门跨学科的技术，旨在设计和实现能够控制系统以达到期望目标的控制器。
随着科技的发展和计算机技术的普及，研发智能化控制器成为控制工程领域的重点之一。
智能算法是一种基于计算机智能化的设计和优化方法，应用于控制工程中可以有效提高控制器的性能和优化控制器的参数。
本文将介绍目前在控制工程中应用的几种主要的智能算法，并着重探讨智能算法在控制工程中的优化研究。
二、主要的智能算法1.遗传算法遗传算法是一种通过模拟进化过程寻找最优解的优化算法。
其基本原理是模拟进化过程中的自然选择、杂交、变异等过程，通过不断地迭代优化寻找最优解。
在控制工程中，遗传算法通常应用于优化控制器的参数，以达到系统最优控制的目标。
2.神经网络算法神经网络算法是一种模拟人类神经系统运作的模型，能够在一定程度上模拟人类的逻辑思维过程。
在控制工程中，神经网络算法通过学习系统状态和控制目标，自主地设计控制器。
相对于传统的控制器设计方法，神经网络算法能够更好地适应各种变化的环境和系统。
3.模糊控制算法模糊控制算法是一种基于经验的控制方法，通过模糊推理的方式，将模糊的语义信息转化为精确的控制指令。
模糊控制算法在控制工程中应用较为广泛，其应用面向范围极广，从低级直控到高级智能控制均可应用。
三、智能算法在控制工程中的优化研究智能算法在控制工程中的应用，基于已知的系统模型，通过参数优化，实现控制器的自适应和优化。
具体的应用场景包括但不限于以下几个方面：1.非线性系统控制传统的控制方法往往难以处理非线性系统的控制问题，而智能算法则可以更有效地应对这类问题。
例如，在控制非线性系统时，基于神经网络的控制器被广泛地应用，能够适应各种非线性系统并产生良好的控制效果。
2.多变量控制在多变量控制中，不同变量之间存在耦合，使得控制器的参数优化更为复杂。
采用智能算法进行参数优化，可实现更高效准确的多变量控制。
例如，在多变量控制系统中，常采用基于遗传算法的控制器设计方法，通过对多个变量的耦合度量来完成优化找到最佳控制参数。
智能控制大作业-遗传算法
智能控制大作业-遗传算法(总8页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--智能控制与应用实验报告遗传算法控制器设计一、 实验内容考虑一个单连杆机器人控制系统，其可以描述为：0.5sin()Mq mgl q y qτ+==其中20.5M kgm =为杆的转动惯量，1m kg =为杆的质量，1l m =为杆长，29.8/g m s =，q 为杆的角位置，q 为杆的角速度，q 为杆的角加速度， τ为系统的控制输入。
具体要求：1.设计基于遗传算法的模糊控制器、神经网络控制器或PID 控制器(任选一)。
2.分析采用遗传算法前后的控制效果。
3.分析初始条件对寻优及对控制效果的影响。
4.分析系统在遗传算法作用下的抗干扰能力(加噪声干扰、加参数不确定)、抗非线性能力(加死区和饱和特性)、抗时滞的能力。
二、 对象模型建立根据公式(1)，令状态量121=,x q x x =得到系统状态方程为：121210.5**sin()x x mgl x x My x τ=-== (1)由此建立单连杆机器人的模型如下：function dy = robot(t, y, u) M = 0.5; m=1.0; l=1.0; g=9.8;dy = zeros(2,1);dy(1) = (u - 0.5*m*g*l*sin(y(2)))/M;dy(2) = y(1);三、基于遗传算法的PID控制器设计仿真的采样时间为0.01s，输入指令为阶跃信号。
采用实数编码方式，算法中使用的样本为20个，交叉概率和变异概率分别为P c=0.8，P m=0.2，选择遗传进化代数为30代。
PID控制参数取值范围分别为：Kp为[0,25]，Ki为[0,20] ，Kd为[0,20]。
为获得满意的过渡过程动态特性，采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数。
同时，为了防止控制能量过大，在目标函数中加入控制输入的平方项，得到最优指标为：21230=(()())u J e t u t dt t ωωω∞++⎰，式中，()e t 为系统误差，()u t 为控制器输出，u t 为上升时间，123,,ωωω为权值。
智能控制、遗传算法、神经网络控制简介
遗传算法的二进制编码：1、 优点，提供的参数信息量大，优化效果好，二进制编码能够取得最大的模式数。
假设二进制编码长度为l ，则采用k 进制编码长度为m ，有mlk 2=，如l=6时，若采用四进制编码k=4，长度m=3。
相应的二进制编码模式数为72936=，而四进制编码模式数为12553=2、 求最优解或近似最优解的方法主要有三种： 枚举法、解析法和随机搜索法。
随着问题的复杂，往往会陷入局部最优，遗传算法开创了一种新的全局优化搜索算法。
遗传算法是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索方法。
3、 遗传算法的特点：a 、只对参数的编码进行操作，而非对参数本身。
B 、从许多点开始并行操作，而非局限于一点，防止局部最优；c 、通过目标函数来计算适配置，对问题依赖性小；d 、寻优规则由概率决定，不确定性；e 、在解空间上进行高效启发式搜索，而非盲目的穷举或完全随机搜索f 、对待寻优的函数基本 无限制，应用范围较广；g 、并行计算，速度快；h 、适合大规模复杂问题的优化；i 、计算简单且功能强。
4、 模式指编码的字符串在某些确定位置上具有相似性的位串子集的相似性模板，使用H 代表模式。
模式位数指模式有定义的非“*”位个数记为O(H)，若H=00*1*0，则O(H)=4； 模式的定义长度指模式中最两端的有定义位置之间的距离，记为δ(H)，若H=00*1*0，则δ(H)=6-1=5，若H=**11**，则δ(H)=4-3=1，模式长度越短，被破坏的可能性越小，长度为0的模式最难被破坏。
我们只关心字符的某些特定形式，如1****，11***，0**** 这种特定的组合形式就叫模式。
匹配：模式 *0000 则匹配2个个体：10000，00000当位串长度为l 时，一个包含n 个位串的种群中含有的模式个数为ll2*n 2→之间。
模式定理：适应度高于群体平均适应度的，长度较短，低阶的模式在遗传算法的迭代过程中按指数规律增长。
遗传算法在飞行器智能控制中的实际应用
遗传算法在飞行器智能控制中的实际应用在现代科技的快速发展下，飞行器智能控制成为了航空领域的一个重要研究方向。
而在飞行器智能控制中，遗传算法被广泛应用于优化问题的求解。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟遗传、变异和选择等过程，寻找问题的最优解。
下面我们将探讨遗传算法在飞行器智能控制中的实际应用。
首先，遗传算法在飞行器路径规划中的应用非常广泛。
在飞行器的任务中，路径规划是一个关键问题，它决定了飞行器的飞行轨迹和避障策略。
而遗传算法通过优化路径规划问题，可以得到最优的飞行路径。
例如，当飞行器需要在复杂的环境中进行飞行时，遗传算法可以通过不断迭代和优化，找到最佳的路径，避开障碍物，保证飞行器的安全和高效。
其次，遗传算法在飞行器自主导航中也发挥着重要作用。
在无人机等飞行器的自主导航中，遗传算法可以通过优化导航参数，实现飞行器的自主定位和导航。
例如，当飞行器需要根据目标位置和环境条件进行导航时，遗传算法可以通过优化导航参数，使飞行器能够准确地到达目标位置，并根据环境条件做出相应的调整，实现自主导航。
此外，遗传算法还可以应用于飞行器的姿态控制。
在飞行器的姿态控制中，遗传算法可以通过优化控制参数，实现飞行器的稳定和精确控制。
例如，当飞行器需要进行复杂的姿态调整时，遗传算法可以通过不断迭代和优化，找到最佳的控制参数，使飞行器能够稳定地保持所需的姿态。
此外，遗传算法还可以应用于飞行器的能量优化。
在飞行器的能量优化中，遗传算法可以通过优化能量分配策略，实现飞行器的能量高效利用。
例如，当飞行器需要在有限的能量资源下完成任务时，遗传算法可以通过优化能量分配策略，使飞行器在保证任务完成的前提下，尽可能地减少能量消耗，延长飞行器的续航时间。
综上所述，遗传算法在飞行器智能控制中的实际应用非常广泛。
无论是在路径规划、自主导航、姿态控制还是能量优化等方面，遗传算法都可以通过优化问题的求解，实现飞行器的智能控制。
随着科技的不断发展，相信遗传算法在飞行器智能控制中的应用将会越来越广泛，为航空领域的发展带来更多的创新和突破。
智能控制专业的研究方向概览
智能控制专业的研究方向概览智能控制是指利用先进的计算机技术和智能算法，实现对各类控制系统的自主学习、自主调节和自主优化等功能。
智能控制技术在各个领域都具有广泛的应用价值，在工业控制、交通管制、自动化设备、机器人等领域有着不可替代的作用。
本文将为您概览智能控制专业的研究方向，包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制和深度学习控制等。
一、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，通过将模糊集合理论引入控制系统，模糊控制可以解决控制过程中存在的模糊性、不确定性和非线性等问题。
模糊控制在汽车、电力系统、空调等领域都有广泛的应用。
研究方向包括模糊控制算法改进、模糊控制系统建模与仿真等。
二、神经网络控制神经网络控制是利用人工神经网络模型来进行控制的一种方法。
神经网络模型具有自适应、学习和适应环境等特性，可以用于建模、控制和优化等任务。
研究方向包括神经网络控制算法改进、神经网络控制系统设计与优化等。
三、遗传算法控制遗传算法控制是通过模拟生物进化过程，利用遗传算法来进行控制系统的设计和优化。
遗传算法通过基因编码、交叉、变异等操作来搜索最优解，具有全局优化和适应性强的特点。
研究方向包括遗传算法控制策略的改进和优化、遗传算法在控制系统中的应用等。
四、深度学习控制深度学习控制是利用深度神经网络模型来进行控制的一种方法。
深度学习模型具有强大的自动特征学习和表征学习能力，可以应对复杂的非线性系统和大规模数据。
研究方向包括深度学习控制模型的设计和改进、深度学习在控制系统中的应用等。
综上所述，智能控制专业涉及的研究方向非常广泛。
模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制和深度学习控制等研究方向都具有各自的特点和应用领域。
随着技术的不断发展，智能控制技术将发挥越来越重要的作用，为各行各业提供更加高效、智能的控制解决方案。
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。
智能控制和智能系统作业一：遗传算法
遗传算法求解函数最值——by 孤鸿原野摘要：遗传算法是一种十分常见的智能算法，它通过模拟生物进化过程，来求解最优化问题。
本文主要介绍如何利用遗传算法求解函数的极值问题，并通过MATLAB编程，实现了对两个二元函数的最值的求解。
关键字：遗传算法MATLAB编程函数最值1 引言遗传算法（Genetic Algorith，GA）最先是由美国Michgan大学的John Holland于1975年提出的。
遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的一种计算模型，常被用来求解最优化问题。
遗传算法从一组随机产生的称之为“种群（Population）”的初始解开始搜索过程。
根据问题的性质，对种群的每个个体进行适应性评价，得到适应值（fitness），适应值代表着该个体是问题解的适合程度。
同时对该种群中好的个体进行复制和选择，并随机交叉（crossover）和变异（mutation），从而得到下一代种群。
如此往复，经过一代代的选择和淘汰，最终得到问题的最优解或次优解。
2 遗传算法操作步骤遗传算法主要实现步骤如下：（1）编码：通过选择一定的编码方式，将解空间的数据表示成遗传空间的基因串，一般采用二进制编码方式。
（2）产生初始种群：随机产生一定数量的个体作为初始种群，作为迭代的开始。
（3）评价个体适应度：根据实际问题设计一个评价函数，评价每个个体的适应度，即个体作为问题解的优劣性。
（4）选择：根据个体的适应度，选择优秀的个体，作为下一代种群，适应度越强的个体被选择并保留下来的概率越大。
（5）交叉：为了使个体能够优势互补，以一定的概率对两个个体的某些位进行交叉互换。
（6）变异：以一定的概率对种群中某些个体的某些位进行变异，从而为新个体的产生创造机会。
3 遗传算法MATLAB程序实现根据遗传算法的操作步骤，得到MATLAB实现遗传算法的程序流程图，如图1所示。
图1 遗传算法程序流程图图中的“退出条件”可以根据种群中个体的最大适应度来选择，当种群已经进化到适应度不变时，可以退出迭代过程，或者设置最大迭代次数，到指定迭代次数后退出循环。
智能控制技术(第8章-遗传算法在控制工程中的应用)
遗传算法在控制工程中的应用
8.1 引言
8.2 基于遗传算法的PID控制器设计
基于遗传寻优的PID控制器设计方法 编码 选取初始种群 确定适应度函数 遗传算法的操作
控制器参数优化
控制器参数优化概述
采用智能控制或先进控制自动寻找最优的 PID参数，使系统性能指标达到最优。 参数寻优就是函数求极值的问题，一般情况 先给出一个初始点，然后由程序按照一定的方 法反复迭代求极值点。参数寻优方法很多，如 ：插值法、补偿加速法、方向加速法、遗传算 法、粒子群寻优算法、蚁群算法等。
控制器参数优化
遗传算法与控制器参数优化
遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自 然遗传机制的随机化搜索算法。1975年提出， 主要特点是群体搜索策略和群体中个体的信息 交换。尤其适用于解决复杂和非线性问题，广 泛应用于组合优化、自适应控制中，是21世纪 智能计算关键技术之一。
控制器参数优化
遗传算法与控制器参数优化
(1)
差。
内模控制器设计的两步法 步骤1 过程模型的分解： Gm(s)可以分解成两项： Gm+(s)和Gm-(s) ，有： Gm(s)= Gm+(s) Gm-(s) (5-1) 此处， Gm+(s)是一个全通滤波器传递函数，对于所有频 率ω，满足|Gm+(j ω)| =1。事实上， Gm+(s)包含了所有时 滞和右半平面零点。 Gm-(s)是具有最小相位特征的传递 函 数，即Gm-(s)稳定且不包含预测项。
先进控制 过程控制策略的分类: 第一类:传统控制策略，包括:手动控制、PID控制 、比值控制、串级控制、前馈控制: 第二类:先进控制一经典技术，包括:增益调整、时 滞补偿、解耦控制; 第三类:先进控制一流行技术，包括:模型预测控制 、内模控制、自适应控制、统计质量控制; 第四类:先进控制一潜在技术，包括:最优控制、非 线性控制、专家系统、神经控制、模糊控制; 第五类:先进控制一研究中的策略，包括:鲁棒控制 、H∞控制等。
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例4.2 用遗传算法求 max f (x) 1 x2, x [0,1].
由于对连续变量求解，要解决的一个问题是如何编码。假设对解的误 差要求是1/16，则可以采用4位二进制编码。对应关系为
❖ 进化发生在解的编码上。这些编码按生物学的术语称为染色体。由于对 解进行了编码，优化问题的一切性质都通过编码来研究。编码和解码是 遗传算法的一个主题。
❖ 自然选择规律决定哪些染色体产生超过平均数的后代。遗传算法中，通 过优化问题的目标而人为地构造适应函数以达到好的染色体产生超过平 均数的后代。
❖ 当染色体结合时，双亲的遗传基因的结合使得子女保持父母的特征。 ❖ 当染色体结合后，随机的变异会造成子代同父代的不同。
遗传算法
STEP1 选择问题的一个编码；给出一个有N个染色体的初始群体pop(1),t:=1
STEP2 对群体pop(t)中的每一个染色体popi(t)计算它的适应函数 fi fitness( popi (t))
STEP3 若停止规则满足，则算法停止；否则，计算概率
pi
fi
N
,
fi
j 1
i 1, 2 ,, N
若他们结合，采用如下的交配方式称为简单交配
x2 (11| 001)
y1 (11|111)
x3 (01|111)
y2 (01| 001)
x2 (11| 001)
y3 (11| 000)
x4 (01| 000)
y4 (01| 001)
即交换第二个位置以后的基因，得到 y1, y2, y3 和 y4 。若 y4 的第一个基因发生变异，则变成 y4 (11001 ) 。
遗传算法包含以下的主要处理步骤：
❖ 对优化问题的解进行编码，此处，我们称一个解的编码为一个染色体， 组成编码的元素称为基因。编码的目的主要是用于优化问题解的表现形 式和利于之后遗传算法中的计算。
❖ 适应函数的构造和应用。适应函数基本上依据优化问题的目标函数而定。 当适应函数确定以后，自然选择规律是以适应函数值的大小决定的概率 分布来确定哪些染色体适应生存，哪些被淘汰。生存下来的染色体组成 种群，形成一个可以繁衍下一代的群体。
遗传算法中的作用 在算法停止时，最优目标值的解有最大的可能被留住 解 解的编码（字符串，向量等） 解中每一分量的特征（如各分量的值） 适应函数值 选定的一组解（其中解的个数为群体的规模） 根据适应函数值选取的一组解 通过交配原则产生一组新解的过程 编码的某一个分量发生变化的过程
最优化问题的求解过程是从众多的解中选出最优的解，生物进化的 适者生存的规律使得最具有生存能力的染色体以最大的可能生存。这样 的共同点使得遗传算法可以在优化问题中应用。
例4.1 用遗传算法求解 f (x) x2,0 x 31, x为整数的最大值。
一个简单的表示解的编码是二进制编码，即0，1字符串。由于变量的最大值是31，因此可以 采用5位数的二进制码。
如：10000 16 11111 31 01001 9 00010 2 以上的5个字符串成为染色体，每一个分量称为基因，每个基因有两种状态0或1。
并以此概率分布从pop（t）中随机选一些染色体构成一个种群 newpop(t+1)={popj(t)|j=1,2, …N} ；
(4.1)
【注】 newpop(t+1)集中可能重复pop（t）中的一个元素，如例4.1中的 就选取两次。
STEP4 通过交配，交配概率为Pc，得到一个有N个染色体的corsspop(t+1);
❖ 染色体的结合。双亲的遗传基因结合是通过编码之间的交配达到下一代 的产生。新一代的产生是一个生殖过程，它产生了一个新解。最后是变 异。新解产生的过程中可能发生基因变异，变异使某些解的编码发生变 化，使解有更大的遍历性。
生物遗传概念在遗传算法中的对应关系
生物遗传概念
适者生存
个体（individual） 染色体(chromosome) 基因(gene) 适应性(fitness) 群体(population) 种群(reproduction) 交配(crossover) 变异（mutation）
定义第i个个体入选种群的概率为
p(xi )
fitness(xi ) fitness(x j )
j
于是，适应函数值大的染色体个体的生存概率自然较大，若群体中4个个体成为种群则极有可能竞争
上的是 x2 (11001 ) , x2 (11001 ) , x3 (01111 ) , x4 (01000 )
第四章 遗传算法
遗传算法
遗传算法（genetic algorithms）是在70年代初期由美国执根 （Michigan）大学的Holland教授发展起来的。1975年， Holland发表了第 一本比较系统论述遗传算法的专著《Adptation in Natural and Artificial Systems》.本章先介绍遗传算法及一些基本性质，然后讨论遗传算法实现 的技术问题，最后通过在约束批量模型的应用了解算法实现过程。
❖ 4.1遗传算法 遗传算法的特征 遗传算法 遗传算法有待研究的主要因素 遗传算法优越性与不足
❖ 4.2模板理论 从模板理论的角度说明遗传算法的收敛性 针对遗传算法的三个算子独立考虑模板的变化给出三个引理 模板定理
4.1遗传算法
❖ 生物进化的基本过程
群体
种群
遗传算法主要借鉴了生物的一些特征，其主要特征体现为：
模拟生物进化，首先要产生一个群体，可以随机取4个染色体组成一个群体， x1 (00000 ) , x2 (11001 ) , x3 (01111 ) , x4 (01000 )
群体有4个个体，适应函数可以依据目标函数而定，如适应函数 fitness(x) f (x) x2
于是 fitness(x1) 0 fitness(x2 ) 252 fitness(x3 ) 152 fitness(x4 ) 82