基于智能優(yōu)化算法的智能控制IntelligentControlBasedonIntelligentOptimizationAlgorithms第七章基于智能優(yōu)化算法的智能控制Ch77.1智能優(yōu)化算法概述7.2進(jìn)化類優(yōu)化算法7.3群智能類優(yōu)化算法7.4智能優(yōu)化算法在智能控制中的應(yīng)用基于智能優(yōu)化算法的智能控制Ch77.1智能優(yōu)化算法概述7.2進(jìn)化類優(yōu)化算法7.3群智能類優(yōu)化算法7.4智能優(yōu)化算法在智能控制中的應(yīng)用1優(yōu)化問題在給定約束的前提下，求使目標(biāo)最優(yōu)的參數(shù)配置。

2傳統(tǒng)優(yōu)化算法傳統(tǒng)方法將優(yōu)化問題定義為數(shù)學(xué)問題，通過尋找函數(shù)的極值來求解優(yōu)化問題，求解思路一般為尋找函數(shù)梯度等于0的點(diǎn)

2傳統(tǒng)優(yōu)化算法傳統(tǒng)方法將優(yōu)化問題定義為數(shù)學(xué)問題，通過尋找函數(shù)的極值來求解優(yōu)化問題，求解思路一般為尋找函數(shù)梯度等于0的點(diǎn)。常用的傳統(tǒng)優(yōu)化算法有：梯度下降法：牛頓法：拉格朗日乘數(shù)法：KKT條件：

無約束優(yōu)化有約束優(yōu)化

沿著梯度反方向走沿著梯度反方向走，并根據(jù)二階導(dǎo)計(jì)算步長將約束合入目標(biāo)函數(shù)利用優(yōu)化問題的對偶問題2傳統(tǒng)優(yōu)化算法傳統(tǒng)優(yōu)化方法存在如下問題：1.要求目標(biāo)函數(shù)連續(xù)可微，使其可應(yīng)用的范圍受限2.求解原理使其容易陷入局部最優(yōu)陷阱，而無法獲得全局最優(yōu)解3.運(yùn)算模式使其難以并行，限制了求解速度

3智能優(yōu)化算法智能優(yōu)化算法是一類模仿自然界生物進(jìn)化、群體智能或人類思維過程并用于求解優(yōu)化問題的元啟發(fā)類算法。

生物進(jìn)化群體智能自然規(guī)律自然選擇螞蟻覓食冶金退火3智能優(yōu)化算法智能優(yōu)化算法是一類模仿自然界生物進(jìn)化、群體智能或人類思維過程并用于求解優(yōu)化問題的元啟發(fā)類算法。

自然選擇將解空間編碼成種群基因?qū)⒛繕?biāo)函數(shù)表征為環(huán)境適應(yīng)度將求解過程具象為交叉變異和自然選擇3智能優(yōu)化算法智能優(yōu)化算法是一類模仿自然界生物進(jìn)化、群體智能或人類思維過程并用于求解優(yōu)化問題的元啟發(fā)類算法。

螞蟻覓食將組合優(yōu)化問題的解空間表征為螞蟻覓食路徑將目標(biāo)函數(shù)映射為路徑的信息素濃度將求解過程具象為螞蟻覓食行為3智能優(yōu)化算法智能優(yōu)化算法是一類模仿自然界生物進(jìn)化、群體智能或人類思維過程并用于求解優(yōu)化問題的元啟發(fā)類算法。

冶金退火模擬冶金過程中的退火過程，即通過逐步降低溫度，使物質(zhì)從高能態(tài)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榈湍軕B(tài)，最終達(dá)到穩(wěn)定的晶體結(jié)構(gòu)通過隨機(jī)搜索，概率接受和溫度控制來進(jìn)行最優(yōu)解搜索可逐步逼近全局最優(yōu)解4智能優(yōu)化算法與經(jīng)典優(yōu)化算法1.要求目標(biāo)函數(shù)連續(xù)可微，使其可應(yīng)用的范圍受限2.求解原理使其容易陷入局部最優(yōu)陷阱，而無法獲得全局最優(yōu)解3.運(yùn)算模式使其難以并行，限制了求解速度經(jīng)典1.目標(biāo)表征表征相對寬松，可以適用于更廣泛的優(yōu)化問題2.啟發(fā)式搜索方式，可以更好的平衡全局，不易陷入局部最優(yōu)3.可以種群為基礎(chǔ)，具有天生并行計(jì)算特性智能5總結(jié)什么是優(yōu)化問題？傳統(tǒng)優(yōu)化方法的求解思路是什么？傳統(tǒng)優(yōu)化方法存在哪些共性問題？什么是智能優(yōu)化算法？智能優(yōu)化算法與傳統(tǒng)優(yōu)化算法有哪些區(qū)別？基于智能優(yōu)化算法的智能控制Ch77.1智能優(yōu)化算法概述7.2進(jìn)化類優(yōu)化算法7.3群智能類優(yōu)化算法7.4智能優(yōu)化算法在智能控制中的應(yīng)用1什么是進(jìn)化類優(yōu)化算法進(jìn)化類智能優(yōu)化算法是一類基于生物進(jìn)化原理的全局優(yōu)化算法。其通過模擬自然界生物進(jìn)化過程中的選擇、遺傳、變異和交叉等機(jī)制，在復(fù)雜的解空間中搜索最優(yōu)解。/blog-565899-1190045.html2進(jìn)化類優(yōu)化算法-遺傳算法遺傳算法的核心思想來源于達(dá)爾文的進(jìn)化論和孟德爾的遺傳學(xué)理論，該算法通過模擬自然界生物進(jìn)化過程中的選擇、交叉和變異等生物機(jī)制，將優(yōu)化目標(biāo)抽象為個體的適應(yīng)度函數(shù)，并通過遺傳過程中生物適應(yīng)度不斷增強(qiáng)這自然規(guī)律來完成最優(yōu)解的尋找將解空間編碼成種群基因?qū)⒛繕?biāo)函數(shù)表征為環(huán)境適應(yīng)度將求解過程具象為交叉變異和自然選擇2進(jìn)化類優(yōu)化算法-遺傳算法概念屬性概念名稱解釋通用優(yōu)化框架的對應(yīng)概念初始化隨機(jī)生成初始種群作為初始解，每個解稱為一個個體或染色體。迭代重復(fù)選擇、交叉和變異操作，不斷更新種群。終止條件當(dāng)達(dá)到預(yù)定的適應(yīng)度值或最大迭代次數(shù)時，算法終止，輸出最優(yōu)解。優(yōu)化問題的抽象形式編碼將問題的解表示為遺傳算法能夠處理的形式，通常為二進(jìn)制字符串、實(shí)數(shù)數(shù)組或其他形式的編碼。適應(yīng)度函數(shù)將問題優(yōu)化目標(biāo)抽象為適應(yīng)度函數(shù)，用于評估每個個體的優(yōu)劣程度。適應(yīng)度值越高的個體，表示其質(zhì)量越好。優(yōu)化求解的具體操作選擇根據(jù)個體的適應(yīng)度值，選擇優(yōu)良個體作為下一代的父母。常用的選擇方法有輪盤賭選擇、錦標(biāo)賽選擇和排序選擇等。交叉通過交換父母個體的部分基因，生成新的個體（子代）。交叉操作可以促進(jìn)基因重組，增加種群多樣性。常見的交叉方式包括單點(diǎn)交叉、多點(diǎn)交叉和均勻交叉。變異對個體的部分基因進(jìn)行隨機(jī)修改，以引入新的基因多樣性，防止種群過早收斂到局部最優(yōu)。變異率通常較低，以保持種群的穩(wěn)定性。3進(jìn)化類優(yōu)化算法-差分進(jìn)化算法差分進(jìn)化算法是在遺傳算法的一個變種，其在宏觀上依然滿足進(jìn)化類算法的整體框架，但在細(xì)節(jié)上不拘于自然規(guī)律，對變異、交叉和選擇進(jìn)行了超乎自然規(guī)律的改造，相比于遺傳算法更簡單有效，尤其適合處理連續(xù)空間的全局優(yōu)化問題

差分進(jìn)化算法先進(jìn)行變異操作，再進(jìn)行交叉操作

將解空間編碼成種群基因?qū)⒛繕?biāo)函數(shù)表征為環(huán)境適應(yīng)度將求解過程具象為交叉變異和自然選擇差分進(jìn)化算法的問題抽象與遺傳算法基本一致4進(jìn)化類優(yōu)化算法-算法對比概念屬性概念名稱遺傳算法與差分進(jìn)化算法的差異通用優(yōu)化框架的對應(yīng)概念初始化一致迭代遺傳算法為先交叉后變異；差分進(jìn)化算法為先變異后交叉終止條件一致優(yōu)化問題的抽象形式編碼遺傳算法一般為離散編碼；差分進(jìn)化算法一般無需額外編碼適應(yīng)度函數(shù)一致優(yōu)化求解的具體操作選擇遺傳算法為種群內(nèi)競爭；差分進(jìn)化算法為父子競爭交叉遺傳算法為基因重組；差分進(jìn)化算法一般為均勻交叉變異遺傳算法模擬基因變異模式；差分進(jìn)化算法為差分變異基于智能優(yōu)化算法的智能控制Ch77.1智能優(yōu)化算法概述7.2進(jìn)化類優(yōu)化算法7.3群智能類優(yōu)化算法7.4智能優(yōu)化算法在智能控制中的應(yīng)用1什么是群智能優(yōu)化算法群智能類優(yōu)化算法（SwarmIntelligenceOptimizationAlgorithms）是一類模擬自然界中群體行為的優(yōu)化算法。這些算法通過個體間的簡單交互和合作，展現(xiàn)出群體智能，能夠解決復(fù)雜的優(yōu)化問題

。人工智能生成/desk/16427.html2群智能類優(yōu)化算法-蟻群算法將組合優(yōu)化問題的解空間表征為螞蟻覓食路徑將目標(biāo)函數(shù)映射為路徑的信息素濃度將求解過程具象為螞蟻覓食行為蟻群算法是一類模仿螞蟻覓食過程的元啟發(fā)式算法，其通過設(shè)計(jì)人工螞蟻和人工信息素機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對最短路徑問題求解，是求解組合優(yōu)化問題的有效途徑。2群智能類優(yōu)化算法-蟻群算法組合優(yōu)化算法的圖抽象

概念解釋有限元素集合組合優(yōu)化問題的元素表征為圖的節(jié)點(diǎn)，并構(gòu)成一個有限的集合有限連接集合元素之間的連接關(guān)系表征為圖的邊，構(gòu)成一個有限的連接集合連接的誤差表征誤差表征方法將連接映射到一個定量的誤差評價有限約束集合將節(jié)點(diǎn)運(yùn)動的約束也構(gòu)成一個有限的集合狀態(tài)幾點(diǎn)構(gòu)成的完整序列稱之為組合優(yōu)化問題中的一個狀態(tài)，滿足約束條件的狀態(tài)集合為可行狀態(tài)集合鄰域結(jié)構(gòu)兩個可以進(jìn)行一步切換的狀態(tài)解滿足組合優(yōu)化問題所有需求的狀態(tài)為該問題的解損失函數(shù)描述每個解的整體損失的函數(shù)蟻群算法的概念概念解釋蟻群系統(tǒng)蟻群算法基于種群的搜索策略，通過多只螞蟻協(xié)同工作，在解空間中尋找最優(yōu)解。算法框架包括種群初始化、信息素更新、路徑選擇等基本操作。信息素機(jī)制信息素是蟻群算法的核心機(jī)制。螞蟻在移動過程中，會根據(jù)路徑上的信息素濃度來決定下一步的移動方向，同時在經(jīng)過的路徑上釋放信息素。信息素會隨著時間的推移逐漸揮發(fā)，防止算法過早收斂到局部最優(yōu)。狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則螞蟻選擇下一步路徑時，采用基于概率的選擇機(jī)制。選擇概率由路徑上的信息素濃度和啟發(fā)式信息共同決定。3群智能類優(yōu)化算法-粒子群算法粒子群算法通過模擬鳥群覓食的行為，在復(fù)雜的解空間中進(jìn)行全局搜索，具有較快的收斂速度和簡單的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)

將優(yōu)化問題的解空間表征為粒子的位置將目標(biāo)函數(shù)映射為每個粒子的優(yōu)劣程度將求解過程具象為粒子在引力和慣性作用下的移動3群智能類優(yōu)化算法-粒子群算法概念屬性概念名稱解釋通用優(yōu)化框架的對應(yīng)概念初始化隨機(jī)生成初始粒子，每個粒子都是一個潛在解。迭代在每一迭代中，每個粒子根據(jù)自己的速度和位置更新自己的位置，并根據(jù)個體極值和全局極值來調(diào)整自己的速度。終止條件當(dāng)達(dá)到預(yù)定的適應(yīng)度值或最大迭代次數(shù)時，算法終止，輸出最優(yōu)解。優(yōu)化問題的抽象形式粒子粒子群算法中將解空間抽象為粒子群，每個潛在解被視為搜索空間中的一個“粒子”目標(biāo)函數(shù)將問題優(yōu)化目標(biāo)抽象為目標(biāo)函數(shù)，用于評估每個粒子的優(yōu)劣程度。優(yōu)化求解的具體操作個體極值每個粒子在搜索過程中記錄自己所找到的最優(yōu)解。全局極值所有粒子會共享信息，記錄整個粒子群中所有粒子所找到的最優(yōu)解。速度計(jì)算每個粒子在搜索空間中具有速度，它決定了粒子在搜索空間中的移動方向和距離。基于智能優(yōu)化算法的智能控制Ch77.1智能優(yōu)化算法概述7.2進(jìn)化類優(yōu)化算法7.3群智能類優(yōu)化算法7.4智能優(yōu)化算法在智能控制中的應(yīng)用1智能優(yōu)化算法在智能控制應(yīng)用控制系統(tǒng)需要一定的約束前提下實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的控制，所以控制系統(tǒng)在一定程度上也可以抽象成優(yōu)化問題。智能優(yōu)化算法在解決控制系統(tǒng)中優(yōu)化問題應(yīng)用十分廣泛。具體包括：控制器參數(shù)優(yōu)化、系統(tǒng)辨識、預(yù)測控制優(yōu)化、滑膜控制器優(yōu)化、自適應(yīng)控制優(yōu)化和魯棒控制優(yōu)化等?？刂葡到y(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差小響應(yīng)速度快系統(tǒng)波動少…優(yōu)化問題智能優(yōu)化算法數(shù)學(xué)模型難建立優(yōu)化速度需要快2以車輛速度控制為例是比例增益,它決定了控制系統(tǒng)對當(dāng)前誤差的響應(yīng)強(qiáng)度；是積分增益，它對誤差隨時間的積累進(jìn)行響應(yīng)，有助于消除穩(wěn)態(tài)誤差；是微分增益,它對誤差的變化率進(jìn)行響應(yīng)，可以提供超前校正，以減少系統(tǒng)的過沖和振蕩。

3基于遺傳算法的PID參數(shù)調(diào)節(jié)基于遺傳算法的參數(shù)優(yōu)化在具體應(yīng)用上主要涉及兩方面的適配：1）將比例、積分和微分參數(shù)編碼為基因；2）將優(yōu)化目標(biāo)（更快的相應(yīng)速度、更小的穩(wěn)態(tài)誤差和更少的超調(diào)）抽象為適應(yīng)度函