智能控制(第三版)chap10-智能算法及其应用2概论

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。

智能控制算法及其在机器人领域中的应用人类对于机器人的探索和发展已经进行了数十年，通过不断的尝试和实践，我们也取得了一些重大的突破。

尤其是随着智能控制算法的应用，机器人行业的发展从根本上发生了改变。

本篇文章就要探讨一下智能控制算法及其在机器人领域中的应用。

一、智能控制算法是什么智能控制算法是指一种能够对复杂系统进行控制的算法，它能够模拟人类的思维方式，运用数据、规则、推理等方法，实现对系统的监测和控制。

其中，基于规则的控制方法是一种特别常用的智能控制算法。

它利用专家知识库和一系列规则进行推理，不断地根据规则库的变化去调整控制方法，从而实现对系统的控制。

而基于神经网络的控制方法则是指通过大量的数据模拟来训练神经网络，使其能够自主学习和适应复杂环境下的控制需求。

二、智能控制算法在机器人领域中的应用在机器人领域中，智能控制算法的应用是非常广泛的。

下面我们就来介绍一下其中的几个方面：1. 机器人运动控制机器人在执行各种任务时，需要有精确的运动控制能力，这就要求机器人必须能够对其位置、速度、加速度等参数进行精确控制。

而智能控制算法能够对机器人的运动轨迹、速度等参数进行精准控制，这非常有利于实现各种运动控制任务。

同时，智能控制算法还能够避免机器人运动中的障碍物，这对于机器人执行复杂任务时的安全性和稳定性都非常重要。

2. 机器人感知控制机器人需要进行环境感知和控制才能够进行各种复杂的任务。

智能控制算法可以对机器人进行环境感知分析，例如对图像、声音等各类信息进行分析，从而实现对机器人的自主控制。

此外，智能控制算法还可以利用多种传感器技术实现对机器人周围环境的感知和检测，进一步提高机器人的控制能力。

3. 机器人路径规划机器人路径规划是机器人控制中非常重要的环节。

利用智能控制算法，我们可以对机器人进行更加复杂的路径规划，从而实现对更多高难度任务的控制。

例如在工业生产线上，机器人需要在多个工位之间进行移动，以实现不同的操作，路径规划就显得尤为重要。

人工智能中的智能控制算法随着人工智能技术的不断发展，越来越多的应用场景涌现而出。

从智能家居到自动驾驶，人工智能技术正在不断地改变着我们的生活方式和生产方式。

在这些场景背后，一个核心的问题是如何实现智能控制。

即，如何让机器能够感知环境、考虑不同的行动方案并选择最优的方案来执行。

为了实现这个目标，一些高级的智能控制算法被广泛应用。

本文将介绍人工智能中的智能控制算法，并从理论和实际应用角度进行深入探讨。

一、人工智能中的智能控制算法智能控制算法是一类能够自我适应和优化的控制方法。

相对于传统控制方法，智能控制算法更加灵活、精准。

常见的智能控制算法包括神经网络控制、遗传算法、模糊控制、强化学习等。

这些算法的实现都需要具备一定的数学基础，但随着计算能力和AI工具的不断提升，越来越多的人开始涉足这个领域。

（1）神经网络控制神经网络控制是一种基于人工神经网络的智能控制方法。

它模仿人类神经系统的工作方式，通过输入-输出关系学习和建立非线性模型。

神经网络控制的主要优点是能够实现对复杂非线性系统的有效控制。

它可以识别和压制系统中的干扰，以及通过自适应学习实现系统参数的快速调整。

（2）遗传算法遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法。

它通过模拟生物种群内的自然选择和适应性进化过程来寻找最佳解。

遗传算法特别适合处理复杂的优化问题。

它通过反复迭代计算，从而收敛到最佳解。

在优化问题的场景下，遗传算法比传统优化方法更加适用。

（3）模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够有效地对非确定性和不确定性系统进行建模和控制。

模糊控制利用一组模糊规则来描述系统的行为，并将输入与输出组合在一起进行控制。

它极大地降低了传统控制方法的开发成本，同时能够实现高效灵活的控制。

（4）强化学习强化学习是一种通过与环境互动来学习行为的机器学习方法。

它通过尝试不同的行动来最大化一个称为“回报”的指标。

强化学习适用于那些需要长时间决策、有未知因素和一些不确定性的问题。

遗传算法应用举例 例6.1 利用遗传算法求解区间［0,31］上的二次函数y =x 2的最大值。

分析 原问题可转化为在区间［0, 31］中搜索能使y 取最大值的点a 的问题。

那么，［0, 31］ 中的点x 就是个体, 函数值f (x )恰好就可以作为x 的适应度，区间［0, 31］就是一个(解)空间 。

这样, 只要能给出个体x 的适当染色体编码, 该问题就可以用遗传算法来解决。

解 (1) 设定种群规模,编码染色体，产生初始种群。

将种群规模设定为4；用5位二进制数编码染色体；取下列个体组成初始种群S 1: s 1= 13 (01101), s 2= 24 (11000) s 3= 8 (01000), s 4= 19 (10011) (2) 定义适应度函数, 取适应度函数：f (x )=x 2 (3)计算各代种群中的各个体的适应度, 并对其染色体进行遗传操作,直到适应度最高的个体(即31（11111）)出现为止。

首先计算种群S 1中各个体 s 1= 13(01101), s 2= 24(11000)， s 3= 8(01000), s 4= 19(10011)的适应度 f (si ) 。

容易求得 f (s 1) = f (13) = 132 = 169， f (s 2) = f (24) = 242 = 576 f (s 3) = f (8) = 82 = 64，f (s 4) = f (19) = 192 = 361再计算种群S 1中各个体的选择概率。

由此可求得P (s 1) = P (13) = 0.14 ，P (s 2) = P (24) = 0.49，P (s 3) = P (8) = 0.06， P (s 4) = P (19) = 0.31● 赌轮选择法在算法中赌轮选择法可用下面的子过程来模拟:① 在［0, 1］区间内产生一个均匀分布的随机数r 。

② 若r ≤q 1,则染色体x 1被选中。