遗传算法在自动控制领域中的应用综述
遗传算法理论及其应用发展
遗传算法理论及其应用发展摘要:首先介绍了遗传算法的基本工作原理和主要特点; 然后讨论了近年来从遗传算子、控制参数等方面对遗传算法的发展,并对遗传算法在国内外的研究进展和新的应用领域进行了讨论; 最后评述了遗传算法未来的研究方向和主要研究内容。
关键词:遗传算法; 遗传算子; 控制参数; 组合优化遗传算法[1] (Genetic Algorithms，简称GA )是由美国Michigan 大学的Holland教授于1975年首先提出的。
它源于达尔文的进化论、孟德尔的群体遗传学说和魏茨曼的物种选择学说; 其基本思想是模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种过程搜索最优解的算法。
从公开发表的论文看, 我国首先开始研究应用遗传算法的有赵改善和华中理工大学的师汉民等人。
遗传算法最早应用于一维地震波形反演中, 其特点是处理的对象是参数的编码集而不是问题参数本身, 搜索过程既不受优化函数联系性的约束, 也不要求优化函数可导, 具有较好的全局搜索能力; 算法的基本思想简单, 运行方式和实现步骤规范, 具有全局并行搜索、简单通用、鲁棒性强等优点, 但其局部搜索能力差, 容易出现早熟现象。
自1985年起, 国际遗传算法会议每两年召开一次, 在欧洲, 从1990年开始每隔一年也举办一次类似的会议。
1993年, 国际上第一本以遗传算法和进化计算为核心内容的学术期刊5 Evolutionary Com putation6 (进化计算) 在MIT 创刊; 1994年, 在美国奥兰多召开的IEEE World Congress on Computation Intelligence ( IEEE全球计算智能大会)上, 进化计算与模糊逻辑、神经网络一起统称为计算智能; 1997年, 5 IEEE Transaction son Evolutionary Computation6创刊。
这些刊物及时全面地报道了近年来遗传算法的最新研究成果。
基于遗传算法的PID控制器参数优化
基于遗传算法的PID控制器参数优化遗传算法是一种模拟生物进化过程的智能算法，适用于解决优化问题。
在PID控制器设计中，参数的选择对控制系统的性能和稳定性有很大影响。
使用遗传算法对PID控制器参数进行优化，能够自动找到最优参数组合，提高系统的控制性能。
PID控制器由比例（P）、积分（I）、微分（D）三个部分组成，其输出是通过对误差的线性组合得到的。
参数的选择直接影响控制器的稳定性、动态响应和抗干扰能力。
传统的方法通常是通过试错法进行参数整定，这种方法的缺点是效率低、调试过程繁琐且容易出错。
遗传算法是一种模拟自然界进化过程的智能优化算法，其中每个个体代表一组可能的参数，通过适应度函数来衡量个体的适应度，并选择适应度较高的个体进行遗传和变异操作，最终找到适应度最优的个体。
将遗传算法应用于PID控制器参数优化的步骤如下：1.确定优化目标：通过设置适应度函数来度量控制系统的性能指标，如超调量、调整时间和稳定性。
2.初始化种群：随机生成一组初始参数作为初始种群，并利用适应度函数来评估每个个体的适应度。
3.选择操作：根据适应度选择一部分适应度较高的个体作为父代，通过选择操作进行选择。
4.交叉操作：将选中的父代进行交叉操作，生成新的子代个体。
5.变异操作：对子代进行变异操作，引入新的个体差异。
6.评估适应度：利用适应度函数评估新生成的子代个体的适应度。
7.判断终止条件：判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或找到满足条件的解。
8.更新种群：根据选择、交叉和变异操作的结果，更新种群。
9.重复步骤3-8，直到满足终止条件。
10.输出最优解：输出适应度最好的个体参数作为PID控制器的优化参数。
使用遗传算法进行PID控制器参数优化有如下优点：1.自动化：遗传算法能够自动寻找最优参数组合，减少了人工试错的过程。
2.全局：遗传算法具有全局的能力，能够参数空间的各个角落，找到更好的解决方案。
3.鲁棒性：遗传算法能够处理多变量、多模态和不连续的问题，具有较好的鲁棒性。
遗传算法综述
（ ）遗传 算法 不要求导或其他辅助知识 ，而只需要影响搜索 ３
方 向的目标函数和相应的适应度 函数 。
（ ） 自 控制：在 自动控制领域 中许 多与优化相关 的问题需 ３ 动 要求解 ，遗传算法的应用 日益增加 ，并显示了 良好的效果。例如用 遗传算法进行航空控制系统的优 化、基于遗传算法的参数辨识、利
度大小挑选个体，并借助 自然遗传学 的遗传算子进行交叉和变异，
产生出代表新的解集 的种群 。 这个过程将导致种群 向自然进化一样 的后代种 群 比前代更 加适应环境 ，末代种 群中 的最优 个体经过解
码 ，可以作为问题近似最优解 。
用算例。 对于组合优化， 随着 问题规模的扩大， 搜索空间急剧扩大， 这类 复杂问题 ，人们 已经意识到把精力放在寻找其满意解上 。实践 证明，遗传算 法对 于组合优化 中的 Ｎ 完全 问题非常有效。 Ｐ （ ）生产调度 问题 ：生产调度 问题 在许多情况下所建立起来 ２ 的数 学模型难 以精确求解 ，即使经过一些简化之后可 以进行求解 ， 也会 因简化太 多而使得求解结果与实际相差甚远。遗传算法已成 为 解决复杂调度 问题 的有效工具，在 单件生产车 间调度 、流水线 生产
一
、
引 言
基 因不能得 到有 效复制 ，最终丢失；而且在进化后期染色体之 间的 差 别极小，整个种群进化停滞不前，搜索效率较低 ，这样就会 导致 搜 索到的结果不是全局最优解 。
在人工智 能领域 中，有不少 问题需要在复杂而庞大的搜索空间 中寻找最优解或准最优解 。在 计算此类 问题 时，若不能利 用问题 的
计 算机 光盘 软件 与应 用
软件设计 开发
Ｃｍ ｕ ｅ Ｄ Ｓ ｆ ｗ ｒ ｎ ｐ ｌｃ ｔ ｏ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒ Ｃ ｏ ｔ ａ ｅ ａ ｄＡ ｐ ｉａ ｉｎ ２ １ 第 ４期 ０ ０年
机器学习中的遗传算法研究及应用
机器学习中的遗传算法研究及应用遗传算法在机器学习中的应用机器学习是一种以计算机程序为主体，利用数据挖掘、统计学习等技术对数据进行模型预测或知识发现的一种学习方法。
在机器学习中，遗传算法是一种重要的优化算法，也是一种模拟自然进化过程的随机优化算法。
本文将就遗传算法在机器学习中的应用研究做一些讨论。
一、遗传算法的概述遗传算法是一种搜索算法，直接模拟了自然进化过程中的遗传、变异和自然选择等关键过程。
遗传算法主要包括选择、交叉和变异等重要操作。
具体而言，选择操作是选择适应度较高的个体；交叉操作是将两个适应度较高的个体，根据交叉概率进行基因重组，产生一个新的后代；变异操作是以一定概率改变某个后代的基因，产生一个新的孩子。
遗传算法可以用于单个目标和多个目标的优化问题，不需要任何先验信息，适用于没有目标函数解析式的问题。
同时，由于遗传算法具有大规模、全局搜索和并行求解等特点，其在工程优化、软件设计、信号处理、图形处理和自动控制等领域都得到了广泛的应用。
二、遗传算法的应用案例(一) 机器学习中的遗传算法在机器学习领域，遗传算法主要应用于神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯算法等目标函数优化问题。
具体而言，遗传算法主要优化神经网络的偏置和权重矩阵，以提高神经网络性能；也可通过遗传算法对输入数据进行特征选择，以提高支持向量机的分类准确率等。
(二) 遗传算法辅助物流车辆路径规划物流车辆路径规划是物流管理中的一个重要问题。
为了减少物流成本、提高物流效率，需要对物流车辆路径做出科学的决策。
遗传算法可以用于物流车辆路径规划问题的优化。
具体而言，可以将物流车辆路径规划问题看成一个TSP问题，即旅行商问题，用遗传算法进行求解。
(三) 遗传算法在二元分类器上的应用在数据挖掘和模式识别领域，二元分类器是一类常见的分类器。
为了提高二元分类器的分类准确性和稳定性，可以使用遗传算法来对分类器进行优化。
具体而言，可以将分类器的特征子集看作个体基因，以分类准确率作为适应度函数，通过选择、交叉和变异等遗传算法操作，得到一组优化后的分类器特征。
遗传算法的应用
遗传算法的应用
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它模拟了自然选择、交叉、突变等过程，可以用来解决许多优化问题。
以下是一些遗传
算法的应用示例：
1. 旅行商问题：遗传算法可以用来优化旅行商问题中的路线，找到
最短的旅行路径。
2. 自动化设计：遗传算法可以用来设计复杂系统的参数，如电路设计、控制系统设计等。
3. 机器学习：遗传算法可以用来优化机器学习算法中的参数，例如
神经网络的权重和偏置值。
4. 配置优化：遗传算法可以用来优化计算机系统的配置，例如网络
拓扑结构、服务器资源分配等。
5. 排课问题：遗传算法可以用来解决学校排课问题，找到最优的课
程安排方案。
6. 资源调度：遗传算法可以用来优化资源调度问题，如车辆路径规划、作业调度等。
7. 组合优化：遗传算法可以用来解决组合优化问题，如背包问题、生产调度问题等。
这些只是遗传算法的一些应用示例，实际上，遗传算法可以应用于各种优化问题，尤其是那些无法通过传统的数学方法求解的问题。
遗传算法在自动控制领域中的应用综述
２ 对遗传算法在自动控制领域应用的展望
随着 科学技术 的不断提升， 遗传算法得 到了迅 速发展 ， 并
后对参数进行 辨识 ， 这 就使得系统 辨识 比较复杂 。 而遗传算 法 广泛应用于各 个领域 当中。 但是遗传算法还有许 多有待解决 的 的运用就 改变 了这一复杂化 程度 ， 它可 以是连续 的， 能够对参 问题 ， 这些 问题有： 算法存在早熟； 收敛速度 比较低 ， 尤其是对 数空间的不同区域进行搜索 ， 并把这 些搜 索的方 向指向更加优 用用到一些 高维且复 杂程 度的 问题 中这种情 况表现 的更加 明
制领域 中的应用做一些探 讨。
关键词 ： 遗传算 法； 自 动控 制； 应 用综述
遗传 算 法 是一 类借 鉴 生物 界 的适 者生存 和 优胜 劣 汰 遗 制 作用 。 这 时运用传统优化 的方式很容易对 初始值的选取感到 传 机制 的进化 规律 演 变而来 的随机化 搜索 方式 。 它 是 由美 国 敏 感， 从而陷入附近 的局部极值 。 遗传算法 就给非线性 系统的 Ｊ ・ Ｈ ｏ ｌ ｌ ａ ｎ ｄ 教授 于１ ９ ７ ５ 年提 出的， 遗传算法 的主要 特征就 是对 有 效控制找到了良好途径 ， 因为遗传算法不需要 指标函数 的微 结构对 象进行直接 操作， 不存在求异和函数连 续性的限定， 具 分， 在设计 自动化方法 时， 可 以对 实际系统 的多个 性能要求 进 有 内在的隐并性和更好 的全局寻优 能力， 它采用概 率化的寻优 行考虑 ， 并且可 以为非线 性对象 的线 性控制器进行直接 设计，
解 的区域 。 遗传算法可以对空 间中的多个点进行 同时处理和搜 显； 遗传算法本身的参数选取存在着许多困难 。 当前， 遗传算法
遗传算法在自动控制领域的应用分析
传算法 在最优 控制上具 有很 大的潜力 ． 未来 遗传算法也将更多地在最 优控制这个 问题 上更好地表 现 ２ ． ２模糊控制 系统 不论 是经典 的还 是现代 的控 制理论都 能够 很好的处理精 确的数 学模 型的系统 ， 但在 实际的应用 当中， 每个 系统不可能样样都精确 ． 存 在很多模糊值 ， 操作 的难度 十分大 模糊推理 方法是 在控制系统没有 模 型估计 的基础上建立起来 的控制系统 的有效工具 之一 ． 这是基于规 则 的系统把模糊 的语言变量输入规则集合之 中． 来对人 的经验和方法 进行建模 。传统 中． 这种方法例 的模糊规则 的制定 和调整都 要有专家 来， 这样非常耗时和 困难 。 科学家就将遗传算法应用到模糊控制里 ． 大 大 的提高 了效率 。 遗传算法对于提升模糊控制器静态和动态的性能起 了很大 的推动 作用 ． 应用性 十分强 ． 在模 糊控制应 用的领域遗传算 法 的前景很广。 ２ ＿ ３非线性控制 控制系统设计里 ，有许多控制的问题可以算人优化 的大框架 中 在实际问题中问题往往 比较约束和呈 非线性 ． 不 同的参数 的组合却有 可能会得 到相同的控制作 用。传 统方 法中对 于初次输入的值很敏感 ． 容 易陷入 困境。而遗传算 法由于不用指数 函数微分 ． 所 以用遗传算法 设计 出来的 自动化 方法 可以考虑实际中系统 很多的性能方面的要求 ． 并 且可 以直接设 计 出非 线性对象线性控 制器 ．这是传 统方法做不 到 的， 基于这个 优点 ， 在非线性控 制中 ， 遗传算 法得 到了推广 。 ３ ． 结 语 随着 人类科技 的发展 ． 自动化技术 的应用 越来越广泛 ． 而遗传算 法作 为优化 自动 化控制 的重要 方法 ．应该得 到广大控制 工程师的重 视， 不 断地发展和改 进遗传算法 ． 使其能够更好 的应用到 自动化控制 的领域 中。使用遗传算法优化 自 动化控制是大 势所趋 ． 因为它 的计算 都是在计 算机的辅助下 完成 ． 减少 了人为 因素 的影响 ． 使得设 计的 自 动化程度得 到了提高 ． 所 以遗传算法是工程设计师们设 计系统的一个
浅谈自动控制领域中遗传算法的应用
较大的扰动时 ， 机 组转 速 较 大 ， 频 率 波 动 范
围较 大 ， 在 此 过 程 中 会 严 重影 响 机 组 的 寿 命， 同 时 该 现 象 会 导致 电压 不稳 ， 会 影 响 用 电安 全 和 电气 机 械 的 使 用 寿 命 。 而 遗 传 算 法 则是 对该 控 制 的性 能 进 行 了全 方 位 的优 化。 遗 传 算 法 中只 需 要 提 供 目标 函 数 ， 及其 包 含 的取 值 信 息 。 因此 ， 该 算 法 适 用 于 大规 模 的 不 断 连续 波 的 多峰 函数 的优 化 和 无 解 析 表 达 式 的 目标 函 数优 化 ， 其通用性较强。 电力 系 统 中的 各 个 元 件 的 工 作 特 性 是 比 较 复杂的， 所 以 采 用 电子 负 荷 调 节 器Ｐ Ｉ Ｄ控 制 效果 往往不尽人 意 ， 无 法 达 到 理 想 的控 制 效果 。 而 遗 传算 法 的 引进 ， 使其 对 参 数 进 行 编码 ， 改 进 的 遗 传 操 作 就 可 以 尽 量 避 免 被 控 制 变 量 出现 超 负 荷 ， 使 其 效 果 达 到 更 为
理想 。
下， 很 多 传 统 数 学 无 法 解 决 的 问 题 或 无 法 精 确 使 结 果 失 效 的 问 题 以 及 最 优 化 求 解 等 问题 ， 该 算法 能够 有 效 地 进 行 解 决 。 在 遗 传 算 法广泛应用 的同时 ， 其 在 实 际 运 行 中 产 生 的 巨大 价 值 与 无限 潜 力受 到 了业 界 认 识 的广泛关注与研 究 。
３． ２ 模 糊控 制 中遗 传 算法 的 应用 模糊 控 制 指 的 是 模 拟 人 的近 似 推 理 和 决策过 程的一种 实用的控制 方法 。 但 是 模 糊控制 是具有依 赖性的控 制 ， 缺 乏 自学 习 和 自控 能 力 。 而 与遗 传 算 法 的 结 合 ， 使 其 能 够根据 实际情 况做出相应 的变动 。 而 基 于 遗 传 算 法 寻 优 的 模 糊 控 制 器 主 要 将 遗 传 算
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遗传算法在自动控制领域中的应用综述
摘要：在这个智能化技术高速发展的时代，各种各样的智能控制设备已经成为生产生活中不可或缺的必需品，各个行业对智能控制自动化控制的需求也越来越广泛，目前国内外关于智能控制的研究也越来越多，都神经网络控制，遗传算法控制，人工智能控制等杂，本文主要是论述自动控制中的遗传算法现在控制方法和理论中的应用，介绍了遗传算法控制工程各个方面的应用成果。
关键词：自动控制遗传算法应用
1 引言
遗传算法(Genetic Algorithms 简称GA)是通过编码串模拟达尔文进化论。
遗传算法通过模拟自然界中生物遗传的自然选择和自然淘汰的进化过程来找寻最优解。
由美国密执根(Michigan)大学的J.Holland 教授于1975年首先提出。
遗传算法在基于达尔文进化论的基础上通过数学模式模拟该择优过程，它通过保持一定规模的由竞争假设组成多样化群体，在下一次迭代中，挑选出当前群体中适应度最高的个体来产生下一代，替换掉当前群体中适应度最差的个体。
2 遗传算法理论与技术
2.1 基本原理
遗传算法首先需要建立数学模型，它将被解问题的可能解表示为
基因（如常用的二进制编码串），然后由适应函数计算出目前阶段中适应环境的个体，通过淘汰不好的基因，把适应度较好的基因保留下来，通过基因间的交叉、基因突变等遗传算子产生新一代基因。
最后根据被解问题的各种收敛条件，一步步的逼近最优解，最后收敛到最适应被解问题的解上，求得被解问题的最优解。
2.2 生物遗传学概念与遗传算法中概念的对应关系
生物遗传学概念遗传算法中的作用适者生存在算法停止时，最优目标值的解有最大的可能被留住个体（individual）目标函数的解染色体（chromosome）解的编码（向量）基因（gene）解中的每一分量的特征（或值）适应性（fitness）适应度函数群体（population）被选定的一组解（其中解的个数为群体的规模）种群（reproduction）根据适应函数选取的一组解交配（crossover）按交配原则产生一组新解的过程变异（mutation）编码的某些分量发生变化的过程
2.3 遗传算法过程
遗传算法是基于码串来工作的，编码的目的就在于将解空间用码串来表达，然后通过复制、交叉、变异等遗传算子来迭代搜索过程，最终收敛于最优状态。
算法过程如下：
(1)系统随机挑选一定数目的解做为搜索出发点，这些解被称为
染色体,这些随机产生的解组成一个种群，而这些染色体的个数就构成了种群的规模或大小（pop-size）。
(2)基于特定问题构建适应度函数，用这个函数计算出的值（称为适应度）来评价每个染色体的好坏（即对环境的适应度），并以此作为挑选的依据。
(3)根据特定问题构建选择策略，一般按最优保存策略方式来实现选择, 从当前种群中根据适应度的好坏，选择一定数量的染色体进行遗传产生新一代的染色体。
(4)对被选择的染色体进行交叉操作，变异操作生成了新一代染色体。
其中变异操作使得种群中的个体有多样性，防止变异后的染色体一直在一个局部最优的范围内。
经过这些算子后的染色体群（种群）称为后代。
(5)最后算法需要判定是否达到了最后，或者到达了预订的迭达次数，如果是，整个算法结束，否则调到2进入下一轮迭代操作。
3 在自动控制中的应用
遗传算法经过四十多年的研究与发展，逐渐应用到当今社会的各个方面。
其应用涉及从工程科学到社会科学的诸多领域。
遗传算法在控制领域应用主要包括：可靠性设计、超大规模、非线性系统优化，控制器的优化设计问题，机器自学习等等。
遗传算法应用在自动控
制领域主要是如下几大方面：
控制过程监控;在实际的监控过程中，某些系统会有很多不确定的因素，而且可能产生大量的随机数据，因此通过建立传统的控制模型比较困难。
也是因为数据的随机性和不确定性因素，造成监控系统难以准确控制。
遗传算法进行过程监控时，由于不需要精确的控制模型，而是在运行过程中逐步找到最优解，反倒能够做到精确控制。
控制过程故障诊断（提供决策方案）。
故障检测过程中的参数一般都具有非线性特征，同样如果利用传统的控制理论和方法建立控制模型，很难建立准确的控制模型。
遗传算法应用在故障诊断中，可以解决很多非线性系统问题。
而且整个控制系统的鲁棒性比较急好。
系统参数辩识（参数优化）;随着自动控制规模的不断加大和时间的不断积累，需要保存和后期处理的数据越来越庞大，这就对自动控制系统提出了更高的要求。
大量的参数构成了整个自动控制过程，原来的自动控制系统实时处理数据的能力很强，但是后期数据的处理能力显得有些力不从心，遗传算法在大量数据的处理方面拥有较多优势，在参数优化方面也有着其他算法不可比拟的优越性，如PID参数控制等。
控制器的优化设计。
遗传算法可用于各种优化问题。
既包括数量优化问题，也包括组合优化问题，特别是在控制器的优化设计方面，通过遗传算法优化设计的控制器具有响应快、实时性好、控制平稳,
精确、较高性价比等特点。
遗传算法在神经网络中的应用。
神经网络用于控制系统时，多采用多层前向神经网络模型。
当采用普通算法对神经网络进行训练时，对时变系统的训练很难达到较高精度。
此外，由于算法属于梯度算法，容易陷入局部极小。
采用遗传算法训练的神经网络，不但具有神经网络自身的特点还具备了较强的自我学习能力以及快速收敛能力。
智能控制。
智能化控制技术能够对圆周运动或者直线运动进行控制。
最新的运动控制器很多都是集成了遗传算法的控制模块，在控制器内部通过CPU等嵌入式运算器做到精确高速的控制。
目前这样的控制器广泛应用于工业机器人、家用电器、机床、汽车制造、大型机械、智能电梯等多种场合。
4 讨论与展望
遗传算法虽然目前在众多的领域都有广泛的应用，而且也相人们展示了它的独特控制特性和广阔的应用前景；但是遗传算法也有自身的弱点，还有大量的理论和实际问题值得研究。
目前传统的遗传算法就有很多各种不足。
首先，传统遗传算法很容易产生早熟现象以及局部寻优能力较差等问题，还有如果种群的规模较大，适应度函数复杂的情况下，整个算法的计算过程进展很缓慢，难道达到计算速度的要求。
基于这些问题,学者提出了多种混合算法，它们都是对遗传算法的发展。
基于遗传算法的各种控制理论和技术正在不断的趋于完善，
必将对人工智能等带来深远的影响。
参考文献
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[2]万月珍,廖成咤.用遗传算法对臼动摔制系统数学模犁寻优[J].地壳形变与地震,2008（02）.。