智能控制技術(shù)概論章節(jié)習(xí)題及答案第1章1-1什么是智能控制？答：智能控制融合了自動(dòng)控制、人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)等，能在復(fù)雜環(huán)境中高效捕獲、處理信息，并達(dá)成預(yù)設(shè)目標(biāo)。它是人工智能、自動(dòng)控制和運(yùn)籌學(xué)的結(jié)合體，具有知識(shí)處理、動(dòng)態(tài)反饋和量化優(yōu)化等功能，旨在模擬人類智能決策，應(yīng)對(duì)不確定性，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自主、智能控制。1-2智能控制有幾部分組成？各自的特點(diǎn)是什么？答：智能控制系統(tǒng)包含六大核心組件：執(zhí)行器、傳感器、感知信息處理單元、規(guī)劃與控制模塊、認(rèn)知系統(tǒng)以及通信接口。執(zhí)行器作為系統(tǒng)輸出，負(fù)責(zé)對(duì)外界施加作用，需經(jīng)精心協(xié)調(diào)以達(dá)成目標(biāo)。傳感器則負(fù)責(zé)采集環(huán)境與系統(tǒng)狀態(tài)信息，為感知信息處理單元提供輸入。感知信息處理單元綜合分析觀測(cè)值與期望值，識(shí)別環(huán)境特征。認(rèn)知系統(tǒng)存儲(chǔ)并分析信息，輔助決策制定。通信接口促進(jìn)人機(jī)及系統(tǒng)內(nèi)部模塊間的信息流通。規(guī)劃與控制模塊是整個(gè)系統(tǒng)的中樞，依據(jù)任務(wù)需求與反饋信息，執(zhí)行搜索、推理與動(dòng)作規(guī)劃，最終輸出控制指令。1-3簡要概括智能技術(shù)在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用。答：智能控制技術(shù)在智能制造中構(gòu)建了人機(jī)一體化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化與智能決策，提高生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量。在工業(yè)監(jiān)督中，替代人工巡檢，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控與異常檢測(cè)，保障安全。該技術(shù)已在石油、航空等領(lǐng)域應(yīng)用顯著，未來隨物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)發(fā)展，將更集成化、智能化，支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能制造升級(jí)。第2章2-1分別解釋專家系統(tǒng)和專家控制系統(tǒng)？它們有何區(qū)別？答：專家系統(tǒng)是一種基于人工智能技術(shù)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其收集大量領(lǐng)域內(nèi)專家級(jí)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，通過推理和解釋機(jī)制進(jìn)行問題求解和判斷，模擬人類專家的決策過程，提供專家級(jí)的建議和解決方案。專家控制系統(tǒng)是一種特定類型的專家系統(tǒng)，專注于自動(dòng)化控制和決策過程。它結(jié)合了控制理論和領(lǐng)域知識(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的智能控制和管理。專家系統(tǒng)主要用于向用戶提供針對(duì)特定領(lǐng)域問題的咨詢和決策輔助，其推理結(jié)果主要用于輔助用戶決策。而專家控制系統(tǒng)則要求能夠獨(dú)立且自動(dòng)地對(duì)控制動(dòng)作進(jìn)行決策，其功能必須具備連續(xù)的可靠性和較強(qiáng)的抗擾性。專家系統(tǒng)一般以離線方式工作，即在事先獲取的知識(shí)庫上進(jìn)行推理和咨詢。而專家控制系統(tǒng)需要在線獲取動(dòng)態(tài)反饋信息，并實(shí)時(shí)進(jìn)行控制操作，因此它是一種動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。專家控制系統(tǒng)需要具備靈活性和實(shí)時(shí)性，能夠在線完成控制任務(wù)。2-2簡述專家控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。答：專家控制系統(tǒng)包含三個(gè)子系統(tǒng)，即知識(shí)庫系統(tǒng)，數(shù)值算法庫和人機(jī)接口。在三個(gè)子系統(tǒng)之間的通信通過出口信箱、入口信箱、應(yīng)答信箱、解釋信箱和定時(shí)器信箱進(jìn)行。2-3簡述專家控制系統(tǒng)的類型。答：專家控制根據(jù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性分為專家控制系統(tǒng)(ExpertControlSystem)和專家控制器(ExpertController)兩種形式。根據(jù)專家控制在控制系統(tǒng)中的作用和功能，專家控制可分為直接式專家控制和間接式專家控制兩種。2-4知識(shí)表達(dá)有哪些類型？答：（1）圖示類該種知識(shí)表達(dá)方式采用圖形結(jié)構(gòu)，用于描述對(duì)象之間的關(guān)系和相互作用。例如與或圖、Petri網(wǎng)和語義網(wǎng)絡(luò)，（2）符號(hào)類符號(hào)類知識(shí)表達(dá)采用符號(hào)和邏輯表示，包括謂詞邏輯、狀態(tài)空間表示和產(chǎn)生式規(guī)則等，適用于形式化和邏輯推理。（3）結(jié)構(gòu)類結(jié)構(gòu)類知識(shí)表達(dá)采用特殊結(jié)構(gòu)，包括框架、腳本、面向?qū)ο蟊硎痉ê蜕窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于描述復(fù)雜對(duì)象及其屬性之間的關(guān)系，包括深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。2-5簡述寬度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索的區(qū)別。答：寬度優(yōu)先搜索方法是按照“最早產(chǎn)生的節(jié)點(diǎn)優(yōu)先擴(kuò)展”的搜索方法，這種方法考慮了所有可能性，會(huì)降低搜索效率，但是能夠保證找到最短路徑的解答序列。深度優(yōu)先搜索從一個(gè)節(jié)點(diǎn)出發(fā)，盡可能深入地探索每一個(gè)分支，直到該分支沒有未被訪問的節(jié)點(diǎn)為止，然后回溯到上一個(gè)節(jié)點(diǎn)，繼續(xù)探索其他未訪問的分支。對(duì)于求解存在多條路徑且每條路徑節(jié)點(diǎn)較多的情況，寬度優(yōu)先搜索效果很不理想，使用“深度優(yōu)先搜索”方法求解可能更快。2-6請(qǐng)分別解釋直接和間接式專家控制，它們有何區(qū)別？答：直接式專家控制是一種基于專家知識(shí)直接控制生產(chǎn)過程或被控對(duì)象的控制方法，它直接替代常規(guī)控制器和調(diào)節(jié)器。這種方法利用簡單的知識(shí)表達(dá)和知識(shí)庫，通過直接模式匹配或直覺推理，在線和實(shí)時(shí)地提供控制信號(hào)，以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定和高質(zhì)量的控制。間接式專家控制由算法和邏輯構(gòu)成，是一種將專家系統(tǒng)與常規(guī)控制器和調(diào)節(jié)器結(jié)合起來的控制方法，通過對(duì)控制算法、控制器和參數(shù)進(jìn)行調(diào)度和配置，以間接影響被控過程的智能控制方法。它在控制的高層或組織層上應(yīng)用專家系統(tǒng)，通過對(duì)控制器的調(diào)整，實(shí)現(xiàn)對(duì)控制信號(hào)的間接影響。主要區(qū)別特性直接式專家控制間接式專家控制決策方式依賴專家實(shí)時(shí)輸入系統(tǒng)自主決策專家參與度高，專家直接參與決策低，專家主要在設(shè)計(jì)和建模階段參與靈活性高，專家可根據(jù)情況調(diào)整策略較低，依賴于預(yù)設(shè)規(guī)則和算法適用場(chǎng)景復(fù)雜、不確定的環(huán)境規(guī)則明確、可重復(fù)的任務(wù)效率可能較低，依賴專家可用性較高，系統(tǒng)自動(dòng)化處理知識(shí)獲取依賴專家經(jīng)驗(yàn)需系統(tǒng)化、形式化知識(shí)

2-7簡述專家控制器的設(shè)計(jì)原則。答：專家控制器的設(shè)計(jì)原則包括模型描述的多樣性、在線處理的靈巧性、控制策略的靈活性、決策機(jī)構(gòu)的遞階性以及推理與決策的實(shí)時(shí)性。這些原則可以指導(dǎo)專家控制器的構(gòu)建，提高其性能和應(yīng)用前景。第3章3-1集合和模糊集合的區(qū)別是什么？答：集合是指具有某種特定屬性的對(duì)象的全體。這里對(duì)象的含義是廣泛的，可以是具體的事物，也可以是抽象的概念。經(jīng)典集合論描述的是有界限明確的元素組合，因此適合處理確定性強(qiáng)的問題，且能夠保證精確。經(jīng)典集合的內(nèi)涵和外延都是明確的。模糊集合的定義是將經(jīng)典集合論中的特征函數(shù)表示擴(kuò)展到用隸屬度函數(shù)來表示。用具有0~1之間變化的隸屬度的特征函數(shù)來描述某一模糊元素模糊集合中的特征函數(shù)就稱作隸屬度函數(shù)。3-3解釋下列概念：(1)模糊命題；(2)模糊邏輯；(3)模糊代數(shù)；(4)模糊邏輯函數(shù)；(5)模糊邏輯變量；(6)模糊語言變量。答：（1）模糊命題：模糊命題是描述模糊性現(xiàn)象或具有不確定性屬性的陳述句，其真值不是傳統(tǒng)二值邏輯的“真（1）”或“假（0）”，而是介于0到1之間的模糊真值，用以表示命題為真的程度。（2）模糊邏輯：模糊邏輯是研究模糊命題的推理、運(yùn)算及規(guī)律的非經(jīng)典邏輯分支，由美國學(xué)者扎德（L.A.Zadeh）于1965年提出，是模糊集合論在邏輯領(lǐng)域的延伸。核心特征是突破傳統(tǒng)二值邏輯的“非此即彼”，采用“亦此亦彼”的多值邏輯體系，真值范圍為[0,1]。（3）模糊代數(shù)：模糊代數(shù)是基于模糊集合論構(gòu)建的代數(shù)系統(tǒng)，是傳統(tǒng)經(jīng)典代數(shù)（如布爾代數(shù)）的推廣，研究模糊集合在各種運(yùn)算下的代數(shù)結(jié)構(gòu)和性質(zhì)。核心研究對(duì)象為模糊集合、模糊關(guān)系及其運(yùn)算規(guī)則（如模糊交、并、補(bǔ)、包含、等價(jià)關(guān)系等）。（4）模糊邏輯函數(shù)：模糊邏輯函數(shù)（又稱模糊開關(guān)函數(shù)）是以模糊邏輯變量為輸入，以模糊真值為輸出的映射關(guān)系。（5）模糊邏輯變量：模糊邏輯變量是取值范圍為模糊真值區(qū)間[0,1]的變量，是模糊邏輯中的基本變量單元，用于表征模糊命題的真值或模糊概念的程度。（6）模糊語言變量：模糊邏輯變量是取值范圍為模糊真值區(qū)間[0,1]的變量，是模糊邏輯中的基本變量單元，用于表征模糊命題的真值或模糊概念的程度。3-4試說明一個(gè)基本的模糊邏輯控制器由幾部分組成？答：模糊控制器的結(jié)構(gòu)主要指輸入輸出變量、模糊化算法模糊推理規(guī)則和精確化算法等。3-5模糊控制器中的模糊語言變量、模糊關(guān)系和模糊推理三者之間是如何聯(lián)系的？答：模糊語言變量是模糊控制的輸入/輸出表征基礎(chǔ)，模糊關(guān)系是規(guī)則的數(shù)學(xué)載體與推理橋梁，模糊推理則是基于前兩者的合成運(yùn)算與決策過程，三者環(huán)環(huán)相扣，共同完成從精確輸入到模糊決策再到控制輸出的閉環(huán)轉(zhuǎn)換。第4章4-1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)包含有什么？答案：輸入層、中間層和輸出層。4-2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型主要有哪些？答案：主要分為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。4-3在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，"激活函數(shù)"的作用是什么？答案：激活函數(shù)在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的主要作用是引入非線性，允許網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)并模擬復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。如果沒有激活函數(shù)，即使是多層網(wǎng)絡(luò)也只能表示線性關(guān)系，這限制了網(wǎng)絡(luò)的能力和表示復(fù)雜模式的能力。通過引入激活函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)可以捕獲更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)特征，提高模型的靈活性和表達(dá)能力。常見的激活函數(shù)包括ReLU、sigmoid、tanh等，它們各自有不同的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。4-4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入層，中間層和輸出層各有什么作用？答案：輸入層：輸入層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起始點(diǎn)，負(fù)責(zé)接收外部傳入的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可能是圖像的像素值、聲音信號(hào)、文本或任何其他形式的數(shù)字信息。輸入層的神經(jīng)元數(shù)量通常與輸入數(shù)據(jù)的特征維度相匹配。中間層：中間層是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心處理部分，其中包含一個(gè)或多個(gè)隱藏層。每個(gè)隱藏層由多個(gè)神經(jīng)元組成，并通過連接權(quán)重接收前一層的輸出作為輸入。中間層的主要任務(wù)是對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理和特征提取，通過激活函數(shù)引入非線性，使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和逼近復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系和模式。中間層的設(shè)計(jì)，包括層數(shù)和每層的神經(jīng)元數(shù)量，對(duì)模型的性能有著直接影響，需要根據(jù)問題的復(fù)雜度和數(shù)據(jù)的特性來調(diào)整。輸出層：輸出層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最后一層，它將最終的處理結(jié)果輸出為對(duì)外的預(yù)測(cè)或分類結(jié)果。輸出層的結(jié)果可用于進(jìn)一步的處理，評(píng)估或直接作為決策依據(jù)。4-5解釋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的“反向傳播”或“反饋”是如何工作的。答案：反向傳播算法是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其工作原理是，網(wǎng)絡(luò)首先進(jìn)行一次前向傳播，將輸入數(shù)據(jù)傳遞至輸出層并產(chǎn)生結(jié)果。然后，算法計(jì)算輸出層的誤差，通常是實(shí)際輸出和期望輸出之間的差異。接下來，這些誤差會(huì)逆向傳播至網(wǎng)絡(luò)的前面層，每一層根據(jù)誤差調(diào)整權(quán)重，這樣做的目的是減小總體誤差。權(quán)重的更新通?；谔荻认陆捣?，從而在連續(xù)的訓(xùn)練迭代中優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能。4-6描述一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動(dòng)控制系統(tǒng)中的應(yīng)用情景。答案：在自動(dòng)駕駛汽車的控制系統(tǒng)中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以被用來處理和解析來自車輛傳感器（如攝像頭、雷達(dá)和其他遙感設(shè)備）的大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)可以識(shí)別道路情況、其他車輛、行人和各種障礙物。通過訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)能夠識(shí)別這些對(duì)象并做出決策，比如調(diào)整車速、改變車道或執(zhí)行緊急制動(dòng)。這樣，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)理解復(fù)雜環(huán)境并作出快速反應(yīng)，確保安全駕駛。 第5章5-1簡述學(xué)習(xí)控制的原理。答：1、環(huán)境感知與數(shù)據(jù)收集：學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)首先通過高精度傳感器實(shí)時(shí)捕獲系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)以及環(huán)境狀態(tài)信息。這些數(shù)據(jù)是后續(xù)控制策略優(yōu)化的基礎(chǔ)。2、數(shù)據(jù)分析與模型構(gòu)建：收集到的數(shù)據(jù)會(huì)經(jīng)過預(yù)處理，如濾波、歸一化等操作，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。然后，利用前沿的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入學(xué)習(xí)和分析，構(gòu)建控制模型（通常稱為黑箱模型）。這一過程類似于一個(gè)黑箱，系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)輸入輸出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，建立映射模型，而無需深入了解系統(tǒng)的內(nèi)部物理機(jī)制。3、策略優(yōu)化：在模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)通過優(yōu)化算法（如梯度下降法、遺傳算法等）調(diào)整控制策略，以使系統(tǒng)的性能指標(biāo)（如控制誤差、穩(wěn)定性等）達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。優(yōu)化的目標(biāo)是找到一組控制參數(shù)，使得系統(tǒng)在不同環(huán)境條件下都能保持穩(wěn)定的控制性能。4、實(shí)時(shí)控制與在線學(xué)習(xí)：優(yōu)化后的控制策略被應(yīng)用于實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)中，根據(jù)當(dāng)前的環(huán)境狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整控制輸出。同時(shí)，系統(tǒng)會(huì)持續(xù)收集新的輸入輸出數(shù)據(jù)，通過在線學(xué)習(xí)機(jī)制不斷更新控制模型，以適應(yīng)環(huán)境的變化，保持控制性能的穩(wěn)定性和可靠性。

5-2學(xué)習(xí)控制的類型有哪些？其各自特點(diǎn)是？答：監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，通過線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹和隨機(jī)森林等算法，實(shí)現(xiàn)分類和回歸任務(wù)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)：通過數(shù)據(jù)自身的統(tǒng)計(jì)規(guī)律進(jìn)行聚類、降維和異常檢測(cè)，包括K-means、層次聚類、DBSCAN、PCA等算法。增強(qiáng)學(xué)習(xí)：通過智能體與環(huán)境交互，根據(jù)反饋調(diào)整策略，常用算法包括Q-Learning、SARSA、策略梯度算法和深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)（如DQN）。

5-3比較SARSA算法與Q-Learning算法的區(qū)別。答：SARSA算法與Q-Learning算法均為增強(qiáng)學(xué)習(xí)經(jīng)典方法，區(qū)別在于SARSA使用實(shí)際發(fā)生的下一狀態(tài)及動(dòng)作更新Q值，策略選擇相對(duì)保守；而Q-Learning則基于下一狀態(tài)的最優(yōu)動(dòng)作更新，策略選擇更大膽。兩者收斂性均有保證，但Q-Learning更適合復(fù)雜多變的環(huán)境探索，SARSA則適用于狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率較穩(wěn)定的場(chǎng)景。

5-4學(xué)習(xí)控制的特點(diǎn)有哪些？答：自適應(yīng)性強(qiáng)：系統(tǒng)能根據(jù)環(huán)境變化自動(dòng)調(diào)整控制策略，無需人工干預(yù)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化：通過收集和分析數(shù)據(jù)，優(yōu)化控制模型，提高控制精度。非線性處理能力：利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有效建模和控制非線性系統(tǒng)。實(shí)時(shí)性與在線學(xué)習(xí)：具備實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)能力，并根據(jù)環(huán)境實(shí)時(shí)變化進(jìn)行策略調(diào)整。性能反饋與持續(xù)改進(jìn)：通過性能反饋機(jī)制，不斷優(yōu)化控制策略，確?？刂菩Ч€(wěn)定。記憶功能與經(jīng)驗(yàn)積累：系統(tǒng)能積累經(jīng)驗(yàn)，通過歷史數(shù)據(jù)優(yōu)化當(dāng)前控制策略。

5-5簡述工業(yè)過程控制中的學(xué)習(xí)控制應(yīng)用。答：對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，其價(jià)值函數(shù)通常定義為狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的期望回報(bào)。假設(shè)一個(gè)工業(yè)過程可以用以下的離散時(shí)間系統(tǒng)來描述：xt+1=f(xt,ut)其中，xt表示時(shí)刻t的系統(tǒng)狀態(tài)，ut表示時(shí)刻t的控制輸入。我們的目標(biāo)是找到一個(gè)控制策略π，使得價(jià)值函數(shù)J最小化：其中，r(xt,ut)表示時(shí)刻t的瞬時(shí)回報(bào)，γt是折扣因子，用于衡量未來回報(bào)對(duì)當(dāng)前價(jià)值的影響。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是找到一個(gè)最優(yōu)策略π?，使得對(duì)于所有的狀態(tài)x，都有：其中，Q*(x,u)是最優(yōu)動(dòng)作價(jià)值函數(shù)，表示在狀態(tài)x下采取動(dòng)作u的期望累積回報(bào)。通過學(xué)習(xí)過程中的數(shù)據(jù)，可以不斷更新動(dòng)作價(jià)值函數(shù)，直到找到最優(yōu)策略。第6章6-1遺傳算法的組成有哪些？畫出其一般流程圖。答：遺傳算法的組成有編碼、初始種群、適應(yīng)度函數(shù)、遺傳操作、算法終止條件。畫圖略。6-2簡述遺傳算法的基本原理。答：遺傳算法是一種模擬生物進(jìn)化過程的優(yōu)化搜索算法，通過編碼機(jī)制將問題解空間映射為遺傳算法的搜索空間，利用選擇、交叉和變異等遺傳操作迭代進(jìn)化種群，尋找最優(yōu)解。算法基于適應(yīng)度函數(shù)評(píng)估個(gè)體優(yōu)劣，模擬自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)制，適用于解決復(fù)雜優(yōu)化問題。6-3遺傳算法的交叉操作有哪些？有什么特點(diǎn)？答：單點(diǎn)交叉、多點(diǎn)交叉、均勻交叉。單點(diǎn)交叉：在父代個(gè)體的編碼串中隨機(jī)選擇一個(gè)交叉點(diǎn)，將交叉點(diǎn)后的部分進(jìn)行互換，生成兩個(gè)新的子代個(gè)體。多點(diǎn)交叉：在父代個(gè)體的編碼串中隨機(jī)選擇多個(gè)交叉點(diǎn)，將交叉點(diǎn)之間的部分進(jìn)行互換。可以是兩個(gè)交叉點(diǎn)形成兩個(gè)片段的互換，也可以是多個(gè)交叉點(diǎn)形成多個(gè)片段的互換。均勻交叉：以一定的交叉概率獨(dú)立地對(duì)每個(gè)基因位進(jìn)行交換。即每個(gè)基因位從父代A繼承或從父代B繼承的概率都是固定的。6-4針對(duì)二進(jìn)制編碼，概括遺傳算法的基本位變異操作。答：基本位變異只改變個(gè)體在某一個(gè)基因位上的基因值。變異操作可以簡單地以概率pm將基因xi的值從0變?yōu)?或從1變?yōu)?。6-5遺傳算法的控制結(jié)構(gòu)包括？答：種群初始化、適應(yīng)度評(píng)估、遺傳操作（選擇、交叉、變異）、迭代進(jìn)化、終止條件。6-6簡述基于遺傳模型的優(yōu)化控制。答：基于遺傳模型的優(yōu)化控制通過模擬生物進(jìn)化過程，將控制系統(tǒng)參數(shù)編碼成遺傳算法可處理的形式，利用選擇、交叉、變異操作迭代搜索最優(yōu)參數(shù)組合，提高控制系統(tǒng)的性能。該方法結(jié)合具體問題設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)，保持種群多樣性，調(diào)整算法參數(shù)，設(shè)定合理終止條件，已成功應(yīng)用于飛行器控制、機(jī)器人路徑規(guī)劃等領(lǐng)域，展現(xiàn)出強(qiáng)大的全局搜索能力和魯棒性。第7章7-1簡述什么是復(fù)合智能控制及其特點(diǎn)。答：復(fù)合智能控制是多種智能控制方法及智能控制與經(jīng)典或現(xiàn)代控制結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的高效控制的技術(shù)。它通常融合了模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、遺傳算法、專家系統(tǒng)等多種智能控制方法及PID和自適應(yīng)等經(jīng)典、現(xiàn)代控制方法，以利用各自的優(yōu)點(diǎn)來克服單一方法的局限性。復(fù)合智能控制的特點(diǎn)包括：多樣性：融合了多種智能控制技術(shù)，可以根據(jù)具體問題選擇最合適的控制策略。適應(yīng)性強(qiáng)：能夠適應(yīng)復(fù)雜、動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境，具有較好的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。魯棒性：通過組合多種控制方法，提高了系統(tǒng)對(duì)不確定性和擾動(dòng)的抵抗能力。協(xié)同工作：不同控制方法可以相互補(bǔ)充，協(xié)同工作，以提高系統(tǒng)整體性能。智能化程度高：利用人工智能技術(shù)，使控制系統(tǒng)具有更高的決策能力和智能化水平。優(yōu)化性能：通過綜合多種方法的優(yōu)點(diǎn)，能夠?qū)崿F(xiàn)更優(yōu)的控制效果，提升系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性。

7-2簡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制器的設(shè)計(jì)路徑。答：（1）間接控制通過系統(tǒng)辨識(shí)獲取對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，再根據(jù)設(shè)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行控制器的設(shè)計(jì)。（2）直接控制根據(jù)對(duì)象的輸出誤差直接調(diào)節(jié)控制器內(nèi)部參數(shù)，達(dá)到自適應(yīng)控制的目的。7-3簡述自適應(yīng)模糊控制器與一般模糊控制器的不同。答：自適應(yīng)模糊控制器在一般模糊控制器的基礎(chǔ)上增加了三個(gè)功能模塊：（1）性能測(cè)量用于評(píng)估實(shí)際輸出與期望輸出之間的差異，從而為控制規(guī)則的調(diào)整提供依據(jù)。（2）控制量校正將性能測(cè)量結(jié)果轉(zhuǎn)化為控制量的調(diào)整。（3）控制規(guī)則修正根據(jù)控制量的校正結(jié)果，修改控制規(guī)則以優(yōu)化控制效果。

7-4簡述模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的特點(diǎn)答：（1）模糊推理能力通過模糊規(guī)則和模糊推理對(duì)非精確輸入進(jìn)行處理，可以解決復(fù)雜、模糊的控制問題。（2）非線性映射能力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模糊控制器的訓(xùn)練工具，具有很強(qiáng)的非線性映射能力，可以對(duì)輸