最优化方法与自动控制选修课论文

自动控制中最优控制方法在非线性系统中的应用自动控制是一门研究如何设计、实现和优化自动化系统的学科。

随着科技的进步和工业的发展，自动控制在各个领域中的应用越来越广泛。

为了提高控制系统的性能和效率，研究者们不断探索和发展各种控制方法。

其中，最优控制方法在非线性系统中的应用受到了广泛关注。

最优控制是一种寻找使系统性能指标达到最优的控制策略的方法。

在传统的线性系统中，最优控制方法已经得到了广泛的应用和研究。

然而，实际控制系统往往是非线性的，在面对复杂的实时问题时，线性控制方法往往无法满足要求。

因此，研究者们开始将最优控制方法引入非线性系统中，并致力于寻找适用于非线性系统的最优控制策略。

在非线性系统中，最优控制方法可以分为两类：数值方法和优化方法。

数值方法使用数值计算的方式来求解控制问题，常见的方法有动态规划、最优置信域、神经网络等。

优化方法则是通过构建性能指标和约束条件来寻找最优控制策略，其中最常见的方法是变分法和极大极小值原理。

动态规划是一种常用的数值方法，它将非线性系统的优化问题转化为动态系统的最优化问题。

动态规划通过将整个时间段划分为离散的时间步长，在每一个时间步长上进行最优决策，最终得到整个时间段上的最优控制策略。

动态规划在非线性系统中的应用需要考虑状态变量的连续性和约束条件的非线性性，通过将系统模型进行离散化和适当的数值计算方法，可以求解非线性系统的最优控制策略。

最优置信域是一种基于数值优化技术的最优控制方法。

它通过构建性能指标、约束条件和一个合适的置信域来寻找最优控制策略。

最优置信域方法在非线性系统中的应用需要考虑系统模型的非线性性和约束条件的复杂性。

通过采用适当的数值优化算法，可以在保证满足性能指标要求的前提下，求解非线性系统的最优控制策略。

神经网络是一种基于人工神经元构建的模型，能够模拟人脑的学习和适应能力。

神经网络在非线性系统中的应用主要是利用其强大的模型拟合能力和优化算法，通过学习系统的输入和输出数据，建立模型并优化模型参数，从而得到最优控制策略。

大学选修课自动控制原理论文自动控制是在没有人直接参与的情况下，利用外加的设备或控制装置，使机器、设备或控制对象的某个工作状态或参数（被控量）自动地按照预定的规律运行。

对传统的工业生产过程用动控制技术，可以有效提高产品的质量和企业的经济效益。

在科技高速发展的今天，自动控制技术在工农业生产、国防和科学技术领域中，都有着十分重要的作用。

在短短一百年中，自动控制理论得到了令人吃惊的发展，对人类社会产生了巨大的影响。

自动控制理论是研究自动控制共同规律的技术科学。

它既是一门古老的、已臻成熟的学科，又是一门正在发展的、具有强大生命力的新兴学科。

从1868年马克斯威尔提出低阶系统稳定性判据至今一百多年里，自动控制理论的发展可分为四个主要阶段：第一阶段：经典控制理论（或古典控制理论）的产生、发展和成熟；第二阶段：现代控制理论的兴起和发展；第三阶段：大系统控制兴起和发展阶段；第四阶段：智能控制发展阶段。

第一阶段的经典控制理论的基本特征是主要用于线性定常系统的研究，即用于常系数线性微分方程描述的系统的分析与综合；它只用于单输入，单输出的反馈控制系统；只讨论系统输入与输出之间的关系，而忽视系统的内部状态，是一种对系统的外部描述方法。

所用的基本方法：根轨迹法，频率法，PID调节器（频域）。

控制理论的发展初期，是以反馈理论为基础的自动调节原理，主要用于工业控制。

反馈理论用于反馈控制。

反馈控制是一种最基本最重要的控制方式，引入反馈信号后，系统对来自内部和外部干扰的响应变得十分迟钝，从而提高了系统的抗干扰能力和控制精度。

与此同时，反馈作用又带来了系统稳定性问题，正是这个曾一度困扰人们的系统稳定性问题激发了人们对反馈控制系统进行深入研究的热情，推动了自动控制理论的发展与完善。

因此从某种意义上讲，古典控制理论是伴随着反馈控制技术的产生和发展而逐渐完善和成熟起来的。

第二次世界大战期间，为了设计和制造飞机及船用自动驾驶仪、火炮定位系统、雷达跟踪系统等基于反馈原理的军用装备，进一步促进和完善了自动控制理论的发展。

最优化方法课程论文引言在我们以前学习的《运筹学》中不难发现，线性规划是其的一个重要分支，它是研究在满足一组线性约束条件下，使某一线性目标函数达到最优的问题。

1947年G.B.Dantzig （丹齐克）提出了求解一般线性规划的方法——单纯形法以后，线性规划的理论趋向成熟，实际应用领域日益广泛和深入。

随着计算机能够初级成千上万个约束条件和决策变量的线性规划之后，线性规划的应用领域更加广泛了，目前线性规划已成为现代科学管理的重要手段之一，并在国防、科技、农业、工业、商业、交通运输、换将工程、经济计划、管理决策和教育等领域得到了广泛应用。

本文将会介绍单纯形法和对偶单纯形法的理论知识及其发展，并列举单纯形法和对偶单纯形法在我们日常生活中的应用实例，谈论这一理论的重要性。

一．单纯形法的产生和发展求线性规划问题最优解的单纯形法是由G.B.Dantzig （丹齐克）在1947年提出的，这是20世纪数学界最重大的成果之一，由于这一方法的有效性，几十年来一直在几乎所有的领域得到广泛的应用。

近年来，对于大规模的线性规划问题，尽管它受到了内点算法的挑战，但单纯形法还是收到广大用户的青睐。

当最优化问题中的目标函数与约束函数都是变量n x R ∈的线性函数时称为线性规划。

工程与管理科学中大量的问题都是变量数目成百上千，乃至上万或数十万的线性规划问题。

学习和研究线性规划的求解方法，不仅可以用于求解大量的实际线性规划问题，而且可以用于非线性最优化问题的求解，这是因为当用迭代法求一个非线性最优化问题时，如果我们在迭代点对问题中的有关函数取局部线性近似，所的问题就是一个线性规划问题。

单纯形法同其他的数值求解方法一样是一种迭代法，它根据线性规划问题的特点在问题可行域的顶点中逐步确定问题的最优解。

在每一个是基本可行解的迭代点（即顶点），如果它不是最优的，单纯形法从与该顶点相连接的边中确定一个使目标函数值下降的边，沿该边移动可以确定一个与该顶点相邻且目标函数又优于该顶点的新顶点（新的基本可行解）。

最优化方法课程设计——线性规划模型理论与发展学院：理学院班级：信息102班学号：姓名：1理论与发展线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法.在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中，提高经济效果是人们不可缺少的要求，而提高经济效果一般通过两种途径：一是技术方面的改进，例如改善生产工艺，使用新设备和新型原材料.二是生产组织与计划的改进，即合理安排人力物力资源.线性规划所研究的是：在一定条件下，合理安排人力物力等资源，使经济效果达到最好.一般地，求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题，统称为线性规划问题。

满足线性约束条件的解叫做可行解，由所有可行解组成的集合叫做可行域。

决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素.在企业的各项管理活动中,例如计划、生产、运输、技术等问题，线性规划是指从各种限制条件的组合中，选择出最为合理的计算方法，建立线性规划模型从而求得最佳结果。

解线性规划问题有很多种方法，内点法、单纯形法、对偶单纯形法等等，而具体求解则可用图解法等。

法国数学家J.- B.- J.傅里叶和C.瓦莱－普森分别于1832和1911年独立地提出线性规划的想法，但未引起注意。

1939年苏联数学家Л.В.康托罗维奇在《生产组织与计划中的数学方法》一书中提出线性规划问题，也未引起重视。

1947年美国数学家G.B.Dantzing提出求解线性规划的单纯形法，为这门学科奠定了基础。

1947年美国数学家J.von诺伊曼提出对偶理论,开创了线性规划的许多新的研究领域，扩大了它的应用范围和解题能力。

1951年美国经济学家T.C.库普曼斯把线性规划应用到经济领域，为此与康托罗维奇一起获1975年诺贝尔经济学奖。

50年代后对线性规划进行大量的理论研究，并涌现出一大批新的算法。

例如，1954年C.莱姆基提出对偶单纯形法，1954年S.加斯和T.萨迪等人解决了线性规划的灵敏度分析和参数规划问题，1956年A.塔克提出互补松弛定理，1960年G.B.丹齐克和P.沃尔夫提出分解算法等。

自动控制原理论文六篇自动掌握原理论文范文11．1授课理论性较强授课理论性强不利于培育理论联系实际的科学观点，不利于提升同学对专业的学习爱好。

为保证掌握理论的完整性和透彻性，若老师在授课过程中把过多时间和精力集中于原理讲解和公式推导上，就很难有充分的时间将理论学问与系统应用实例相结合，造成许多同学误认为该课程是一门应用数学课程，简单产生畏难心理。

另外，定单班的同学面临毕业即就业，没有升学再深造的压力，他们所关怀的是所学学问是否会用到将来的工作岗位中。

因此，课堂上讲授过多或过深的理论学问不利于提升同学对专业的学习爱好。

1．2缺少煤矿电气背景的相关实例通过与工作后的毕业生沟通，发觉有一条信息特别突出:大部分毕业生很难将自动掌握原理中所学的分析与设计方法应用到工程实践中。

这主要是由于所学课程大部分实例与同学所学专业相关性不强，多数同学对案例中涉及的专业背景不熟识，导致同学对学习课程的必要性、重要性和有用性熟悉模糊，学习爱好不高，学习“自动掌握原理”死搬硬套，应付考试的现象严峻，缺少敏捷运用和开拓创新的思路。

上述这些问题直接弱化了“自动掌握原理”作为专业基础课程的作用。

2“自动掌握原理”授课内容调整为顺应煤炭电气化进展需求和人才培育定位，突出煤矿电气特色教学目标，从课程教学内容、教学实例等方面进行讨论和探究，对课程的基础理论与实践教学进行优化。

2．1优化授课的内容体系、深度和广度讨论各章节基本内容的联系，调整课程授课体系，以系统建模、分析和综合设计为主，突出煤炭行业背景，注意基础学问的敏捷运用。

“自动掌握原理”在传统教学上始终沿用自动化专业的授课体系，造成“自动化类”和“非自动化类”的界限模糊。

对于定单班该课程学时数少的状况，若按“自动化类”体系授课，只能加大课时信息量，造成同学对教学内容难以准时有效消化，影响教学效果。

讨论如何在有限学时内让同学娴熟把握掌握原理的基本理论，并突出煤炭电气工程实践力量培育，成为构建定单班授课体系的关键。

最优控制论⽂.最优控制⽅法的分析和综合摘要：主要阐述了关于最优控制问题的基本概念，最优控制是最优化⽅法的⼀个应⽤。

最优化⼀般可以分为最优设计、最优计划、最优管理和最优控制四个⽅⾯。

⽽最优控制理论是研究和解决从⼀切可能的控制⽅案中寻找最优解的⼀门学科，解决最优控制问题的主要⽅法有古典变分法、极⼤值原理和动态规划。

通过以上知识的讲解使初学者能够快速掌握最优控制的问题。

最优控制是最优化⽅法的⼀个应⽤，如果想了解最优控制必须知道什么是最优化⽅法。

所谓最优化⽅法为了达到最优化⽬的所提出的各种求解⽅法。

第⼀章最优控制的⼀般概念1.1 背景知识在现代科学技术的众多领域中，⾃动控制技术起着越来越重要的作⽤。

所谓的⾃动控制，是指在没有⼈直接参与的情况下，利⽤外加的设备和装置，是机器、设备或⽣产过程的某个⼯作状态或参数⾃动按照预定的规律运⾏。

近⼏⼗年来，随着电⼦计算机技术的发展和应⽤，在宇宙航⾏、机器⼈控制、导弹制导以及核动⼒等⾼新技术的领域中，⾃动控制技术更具有特别重要的作⽤。

⾃动控制理论是研究⾃动控制共同规律的技术科学。

它的发展初期，是以反馈理论为基础的⾃动调节原理，主要⽤于⼯业控制。

第⼆次世界⼤战期间，为了设计和制造飞机及船⽤⾃动驾驶仪、⽕炮定位系统、雷达跟踪系统以及其它基于反馈原理的军⽤装备，进⼀步促进并完善了⾃动控制理论的发展。

到战后，已形成完整的⾃动控制理论体系，这就是以传递函数为基础的经典控制理论，它主要研究单输⼊—单输出、线性定常系统的分析和设计问题。

随着现代应⽤数学新成果的推出和电⼦计算机技术的应⽤，为适应宇航技术的发展，⾃动控制理论跨⼊了⼀个新阶段——现代控制理论。

它主要研究具有⾼性能、⾼精度的多变量变参数系统的最忧控制问题，主要采⽤的⽅法是以状态为基础的状态空间法。

从数学意义上说，最优化⽅法是⼀种求极值的⽅法，即在⼀组约束为等式或不等式的条件下，使系统的⽬标函数达到极值，即最⼤值或最⼩值。

从经济意义上说，是在⼀定的⼈⼒、物⼒和财⼒资源条件下，使经济效果达到最⼤（如产值、利润），或者在完成规定的⽣产或经济任务下，使投⼊的⼈⼒、物⼒和财⼒等资源为最少。

最优化方法与自动控制本学期选修了最优化方法，其实选修这门课的时候不是很了解，甚至都不知道什么事最优化方法。

后来上了课，渐渐发现它原来是数学的一种，而且是以个很有趣的学科，并且对我所学的专业——自动控制，也很有帮助。

通过一段时间的学习，我了解到最优化方法的一些相关知识，最优化方法，也叫做运筹学方法，是近几十年形成的，它主要运用数学的方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。

最优化方法的目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。

因为不是学习数学专业，没有足够的数学基础知识，因此学最优化方法有一定的困难，所以老师从最基础的最优化方法知识讲授给我们，譬如：凸集和凸函数、泛数等；还介绍最优化方法的研究对象、特点，以及最优化方法模型的建立和模型的分析、求解、应用，诸如：线性规划问题、求极值、无约束最优化问题、.等式约束最优化问题、.不等式约束最优化问题等。

用最优化方法解决实际问题，一般可经过下列步骤：①提出最优化问题，收集有关数据和资料；②建立最优化问题的数学模型（最优化模型一般包括变量、约束条件和目标函数三要素），确定变量,列出目标函数和约束条件；③分析模型，选择合适的最优化方法；④求解，一般通过编制程序，用计算机求最优解；⑤最优解的检验和实施。

在学习了最优化方法导论之后，发现它在我所学的专业领域有极为重要的应用。

它在我所学习的专业中发展成为了一门专门的学科——最有控制。

最优控制（optimal control ）是现代控制理论的核心，它研究的主要问题是：在满足一定约束条件下，寻求最优控制策略，使得性能指标取极大值或极小值。

使一个系统的性能指标实现最优化可概括为：对一个受控的动力学系统或运动过程，从一类允许的控制方案中找出一个最优的控制方案，使系统的运动在由某个初始状态转移到指定的目标状态的同时，其性能指标值为最优。

自动化系本硕贯通《最优化方法》实验最优化方法是自动化系的一门重要课程，它主要介绍了最优化理论和应用方法。

本实验是为了帮助学生更好地掌握最优化方法的基本原理和应用技巧，设计了一个实验项目。

本文将详细介绍该实验项目的目标、实验步骤和实验结果，并分析实验结果和实验过程中的问题和解决方法。

一、实验目标最优化方法实验的目标是通过设计一个最优化问题的实例，学习应用最优化方法解决问题的基本原理和具体方法。

通过该实验，学生应能了解最优化问题的数学模型，掌握不同最优化方法的特点和适用范围，学会使用编程软件实现最优化算法的程序代码。

二、实验步骤1.确定最优化问题：在本实验中，我们选择了一个简单的连续函数的最优化问题作为实验对象。

该问题的目标是找到函数的极小值点。

2.构建数学模型：根据实验问题的具体要求，我们将函数表示为一个数学模型。

在本实验中，模型是一个连续函数。

3.选择最优化方法：根据问题的特点，选择最适合的最优化方法。

在本实验中，我们选择了梯度下降法作为最优化方法。

4. 编写程序代码：根据所选择的最优化方法，编写程序代码来实现最优化算法。

在本实验中，我们使用Python语言编写程序代码。

5. 运行程序代码：通过运行程序代码，得到最优化问题的解。

在本实验中，我们使用Python的解释器来运行程序代码。

6.分析实验结果：根据得到的最优化问题的解，分析问题的最优解是否满足问题的要求。

三、实验结果通过实验，我们得到了最优化问题的解。

分析实验结果可以发现，得到的最优解符合要求。

经过多次实验，最优解的准确率达到了较高的水平。

四、问题与解决方法在实验过程中，我们也遇到了一些问题。

主要有两个问题：第一，最优化方法在一些情况下存在局部最优解的问题；第二，程序代码的运行时间较长。

针对第一个问题，我们可以考虑采用其他最优化方法。

例如，可以尝试使用遗传算法或模拟退火算法来解决问题。

这些方法具有较强的全局能力，可以更好地避免陷入局部最优解。

求解线性规划的单纯形法摘要：线性规划就是用数学为工具, 来研究一定限制条件下, 如何实现某一线性目标最优化。

单纯形法是求解线性规划的主要算法,文章从单纯形法的思想出发，详细论述了单纯形法的主体步骤，并借助单纯形表通过例题加以说明。

求解思路是：通过添加人工变量使得标准化后的系数矩阵一定含有单位矩阵，从而得到一组基变量和初始基本可行解。

由于人工变量是人为添加的，为了不改变原问题，在目标函数中消去人工变量，并将人工变量由初始的基变量化成非基变量, 使之取值为零, 然后用普通单纯形法求解.关键词：线性规划；单纯形法；单纯形表；步骤1。

迭代原理从一个初始的基本可行解出发，经过判断,如果是最优解，则结束；否则经过基变换得到另一个目标函数值改善的基本可行解，如此一直进行下去，直到找到最优解。

2．迭代步骤第1步：求初始基可行解，列出初始单纯形表.第2步：最优性检验。

第3步：从一个基本可行解转换到相邻的目标函数值更大的基本可行解,列出新的单纯形表。

第4步:重复第2、3步，一直到计算结束为止.2.1确定初始基本可行解由于可行解是由一个可行基决定的，因此，确定初始基可行解X0 相当于确定一个初始可行基 B0。

确定方法：若系数矩阵A中含单位矩阵I，则取B0＝I；若A中不含I，则可用人工变量法构造一个I.2。

2 最优性检验用目标来检验解的优劣.在A中取定一个基矩阵B，则决策向量X可分块为！”，相应的价格向量C也分块为(CB CN），把这个分块矩阵的形式乘出来，就是 Z＝CX＝（CB CN) !"＝CBXB＋CNXN，不妨设B表示A中的前m列，则可记A＝（B N），其中N 为非基矩阵，约束中的AX＝b 可表示为（B N)）！”＝b,即XB＝B－1b－B－1NXN经整理得 Z＝CB(B－1b－B－1NXN）＋CNXN，＝CBB－1b＋（CN－CBB－1N） XN 在这个式子中不难分析出，后边一项XN的系数CN－CBB－1N,当这个向量均为≤0分量时,这时只有当XN取0时,使Z值最大,也就是当XN统统取0时的这个基本可行解是最优的，而当这个系数向量其中有某分量是＞0的时候，我们可以分析得到，当前XN统统取0的这个基本可行解不是最优，因此，我们可以用XN的系数向量CN－CBB－1N的符号来判断当前基可行解是不是最优, 把这个系数向量叫做检验数向量，记为δ,当δ≤0 时，当前解为最优解.最优性检验的方法: （1）计算每个变量 xj 的检验数δj＝Cj －CBB－1Pj,其中Pj 为A中的第j列；(2）若所有δj≤0，则当前解为最优；否则，如果至少有一个δj＞0，当前解不是最优，转入第三步。