智能控制(第三版)chap10-智能算法及其应用2概论
《智能控制chap》课件
神经网络控制在模式识别、预测、优 化等领域有广泛应用，如语音识别、 图像处理、自动驾驶等。
专家控制
总结词
专家控制是一种基于专家知识和经验的智能控制方法，通 过将专家的经验和知识转化为控制规则来实现对系统的控 制。
总结词
专家控制在处理具有不确定性和复杂性的系统时表现出色 ，能够提供类似于人类专家的决策支持。
决策机构
01
决策机构是智能控制系统的重要组成部分，负责根据
传感器的信号和控制算法进行决策，输出控制信号。
02
决策机构的性能决定了整个智能控制系统的智能化程
度，因此对决策机构的设计要求非常高。
03
目前常用的决策机构有专家系统、模糊逻辑系统、神
经网络系统等。
03 智能控制的主要技术
模糊控制
总结词
模糊控制是一种基于模糊集合论和模糊逻辑的智 能控制方法，通过模拟人类思维中的模糊概念和 推理规则来实现对复杂系统的控制。
总结词
智能控制在交通领域的应用已经取得显著成果，主要用于智 能交通系统、自动驾驶和交通监控等方面。
详细描述
智能控制在交通领域的应用主要体现在交通信号控制、智能 车辆导航、自动驾驶、交通监控和应急管理等方面。通过智 能化技术，可以提高交通运行效率、减少拥堵和事故风险， 提升交通安全和舒适度。
医疗控制
智能控制chap
目录
CONTENTS
• 智能控制概述 • 智能控制系统的基本组成 • 智能控制的主要技术 • 智能控制在各领域的应用 • 智能控制的未来发展
01 智能控制概述
定义与特点
定义
智能控制是一门新兴的交叉学科，它 结合了人工智能、自动控制、运筹学 等多个领域的知识，旨在实现复杂系 统的智能化控制。
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。
机器人智能控制算法及应用
机器人智能控制算法及应用一、概述近年来，随着机器人技术的不断发展和应用，机器人智能控制算法也愈发重要。
一方面，随着机器人的复杂性不断提升，传统的机器人控制方法不再适用；另一方面，机器人作为未来信息产业的重要组成部分，其发展前景十分广阔。
因此，如何提高机器人的智能化程度，是当前研究的重点。
本篇文章将介绍机器人智能控制算法及其应用。
首先会介绍机器人智能控制算法的种类，包括基于模型的控制算法、基于学习的控制算法、基于优化的控制算法等；接着，阐述机器人智能控制算法的应用领域，包括制造业、医疗保健、服务业等。
最后，总结机器人智能控制算法在智能机器人研究中的重要性，并提出未来研究方向。
二、机器人智能控制算法的种类1. 基于模型的控制算法基于模型的控制算法是一种通过建模机器人行为和环境相互作用过程进行控制的算法。
该算法将机器人行为与环境进行关联，通过数学模型对机器人状态进行预测，并采取相应的控制策略。
其中，最常用的模型是传递函数模型、状态空间模型、灰色模型等。
2. 基于学习的控制算法基于学习的控制算法是一种通过对机器人与环境相互作用过程进行学习，从而实现自主决策的控制算法。
该算法通过对机器人进行试错学习，从而学习到一定的经验，进而能够对环境进行预测，并采取相应的控制策略。
其中，最常用的学习算法是强化学习算法、监督学习算法等。
3. 基于优化的控制算法基于优化的控制算法是一种通过最小化控制误差，实现最优控制的算法。
该算法通过在控制过程中调整机器人的控制参数，从而优化控制策略，使机器人的控制效果达到最优状态。
其中，最常用的优化算法是线性规划算法、非线性规划算法等。
三、机器人智能控制算法的应用领域1. 制造业领域在制造业领域，智能机器人已经逐渐成为关键装备。
机器人的操作精度和效率对制造业的质量和效益都具有重要影响。
因此，采用基于模型的控制算法和基于优化的控制算法等智能控制算法，能够提高机器人的精度和效能，从而提高生产效率和产品质量。
智能控制理论及应用PPT教案
从三元交集论的角度定义智能控制：它是一种应用人工智 能的理论和技术以及运筹学的优化方法，并和控制理论中的方 法与技术相结合，在不确定的环境中，仿效人的智能（学习、 推理等），实现对系统控制的理论与方法。
从系统一般行为特性出发，J.S.Albus认为：智能控制是有 知识的“行为舵手”，它把知识和反馈结合起来，形成感知 – 交互式、以目标为导向的控制系统。该系统可以进行规划，产 生有效的、有目的的行为，并能在不确定的环境中，达到预期 的目标。
2021年8月19日6时23分
19
1.3.2 智能控制的主要研究内容 根据智能控制基本研究对象的开放性、复杂性、多层次和
信息模式的多样性、模糊性、不确定性等特点，其研究内容主 要包括以下几个方面。
（1）智能控制基本机理的研究 主要对智能控制认识论和方法论进行研究，探索人类的感
20世纪50年代至70年代是神经网络研究的萧条期，但仍有 不少学者致力于神经网络模型的研究；
Albus在1975年提出的CMAC神经网络模型，利用人脑记 忆模型提出了一种分布式的联想查表系统；
Grossberg在1976年提出的自谐振理论（ART）解决了无 导师指导下的模式分类；
到了80年代，人工神经网络进入了发展期：
2021年8月19日6时23分
10
1.2 智能控制的发展概况
1.2.1 智能控制的产生 人们将智能控制的产生归结为二大主因，一是自动控制理
智能控制理论及应用PPT课件
1.4 智能控制的主要形式
基于规则的仿人智能控制 仿人智能控制的核心思想是在控制过程中，利用计算机模拟人的控制行为功 能，最大限度地识别和利用控制系统动态过程提供的特征信息，进行启发和 直觉推理，从而实现对缺乏精确模型的对象迸行有效的控制。其基本原理是 模仿人的启发式直觉推理逻辑，即通过特征辩识判断系统当前所处的特怔状 态，确定控制的策略，进行多模态控制。
模糊控制
神经网络控制
B
A
C
专家控制
智能控制 D
仿人智能控制 F E
各种方法的综合集成
第11页/共20页
分级递阶 智能控制
1.4 智能控制的主要形式
基于信息论的分级递阶智能控制
三级分级递阶智能控制系统是由G．N．Saridis于1977年提出的。该
系统由组织级、协调级和执行级组成，遵循“精度递增伴随智能递减”
第18页/共20页
1.5 智能控制的现状和发展趋 势
• 发展趋势
智能控制理论的进一步研究，尤其是智能控制系统稳定性分析的 理论研究。
结合神经生理学、心理学、认识科学、人工智能等学科的知识， 深入研究人类解决问题时的经验、策略，建立更多的智能控制体 系结构。
研究适合现有计算机资源条件的智能控制方法。
•控制对象由单输入单输出系统转变为多输人多输出系统； •系统信息的获得由借助传感器转变为借助状态模型； •研究方法由积分变换转向矩阵理论、几何方法，由频率方 法转向状态空间的研究； •由机理建模向统计建模转变，开始采用参数估计和系统辨 识理论 •适用大型、复杂、高维、非线性和不确定性严重的对象
•不依赖对象模型，适用于未知或不确定性严重的对象 •具有人类智能的特征 •能够表达定性的知识或具有自学习能力
智能控制技术ppt课件
智能控制技术经历了从经典控制理论到现代控制理论，再到智能控制理论的演 变过程。随着计算机技术的飞速发展，智能控制技术得到了广泛应用和深入研 究。
应用领域及现状
应用领域
智能控制技术已广泛应用于工业自动化、智能制造、智能交 通、智能家居、智慧农业等领域，为现代社会的生产和生活 提供了便捷和高效的技术支持。
。
对选择出的个体进行交叉操 作，生成新的个体。常见的 交叉方式有单点交叉、多点
交叉和均匀交叉等。
变异操作
对新生成的个体进行变异操 作，以增加种群的多样性。 常见的变异方式有位翻转、 交换变异和逆序变异等。
终止条件判断
判断算法是否满足终止条件 （如达到最大迭代次数、找 到满足精度要求的解等）， 若满足则输出最优解，否则
04
神经网络控制技术
神经网络基本原理与模型
01
02
03
04
生物神经网络启发
模拟人脑神经元连接与信息传 递机制
神经元模型
输入、权重、偏置、激活函数 等要素
网络拓扑结构
前馈、反馈、循环等不同类型 的神经网络
学习与训练算法
监督学习、无监督学习、强化 学习等
神经网络在智能控制中应用
系统建模与控制
通过神经网络逼近非线性系统 动态特性
综合处理多传感器信息，提高控制精度与鲁 棒性
跨模态智能控制
实现语音、图像、文本等不同模态信息的协 同控制
05
遗传算法与进化计算 在智能控制中应用
遗传算法基本原理及操作过程
遗传算法基本原理
模拟生物进化过程中的自然选择 和遗传学机制，通过种群中个体 的适应度评估、选择、交叉和变 异等操作，实现问题求解的优化
现代控制理论的发展背景
智能控制及应用
智能控制理论及应用1 智能控制的兴起1.1 自动控制的发展本世纪40-50年代，以频率法为代表的单变量系统控制理论逐步发展起来，并成功的用在雷达及火力控制系统上，形成了“古典控制理论”。
60-70年代，数学家们在控制理论发展中占了主导地位，形成了以状态空间法为代表的“现代控制理论”。
他们引入了能控、能观、满秩等概念，使得控制理论建立在严密精确的数学模型之上。
70年代后，又出现了“大系统理论”。
1.2 智能控制的产生与发展随着研究的对象和系统越来越复杂，借助于数学模型描述和分析的传统控制理论已经很难解决复杂系统的控制问题。
智能控制是针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而产生和发展起来的。
从20世纪60年代起，计算机技术和人工智能技术迅速发展，为了提高控制系统的自学习能力，控制界学者开始将人工智能技术应用于控制系统。
20世界70年代初，傅京孙等学者从控制论角度总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，提出了智能控制是人工智能技术与控制理论的交叉的思想，并创立了人机交互式分级递阶智能控制的系统结构。
20世纪70年代中期，以模糊集合论为基础，智能控制在规则控制研究上取得了重要的发展。
20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展。
20世纪80年代中后期，人工神经网络的研究取得了重要的进展，并解决了回归网络的学习问题。
20世纪90年代以来，智能控制的研究非常活跃。
所谓的智能控制是指：一种控制方式如果它能够有效的克服被控对象和环境所具有的高度复杂性和不确定性，并且能够达到所期望的目标，则称这种控制方式为智能控制。
智能控制的发展：图1 智能控制的发展2 智能控制的主要方法：智能控制的主要方法有：模糊控制，基于知识的专家控制及神经网络控制。
2.1模糊控制模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。
智能控制第三版chap10 智能算法及其应用2
否 遗传操作
解码 寻优结束
新种群
19
10.5 遗传算法求函数极大值
15
（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 04.2 遗传算法的应用步骤
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。
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；
17
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；
6
A: 101100 1110 ? 101100 0101 B: 001010 0101 ? 001010 1110
一点交叉示意图
7
（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
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（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：
6
A: 101100 1110 101100 0101 B: 001010 0101 001010 1110
一点交叉示意图
7
（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
S5：设计遗传算子，即确定选择、交叉、变异运算等 遗传算子的具体操作方法；
S6：确定遗传算法的有关运行参数，即M, G, Pc, Pm 等参数；
S7：确定解码方法，即确定出由个体表现形式到个体 基因的对应关系或转换方法。
18
遗传算法流程图
参数 编码
种群
计算适应度
是 满足要求?
复制 交叉 变异
否 遗传操作
（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。
解码 寻优结束
新种群
19
10.5 遗传算法求函数极大值
利用遗传算法求Rosenbrock函数的极大值
f
(x1,
x2
)
100(
x12
x2
)2
(1
x1 ) 2
2.048 xi 2.048
(i 1, 2)
20
• 函数f(x1, x2)的三维图如图10-2所示，可以发现 该函数在指定的定义域上有两个靠近的极值点， 即一个全局极大值和一个局部极大值。
12
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。
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：
2
（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。
• 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。
4
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。
10
（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。
11
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。
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。
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；
17
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；
9
（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；
15
（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。
16
10.4.2 遗传算法的应用步骤
பைடு நூலகம்13
（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。
14
（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。