智能控制第三版chap10 智能算法及其应用2

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《智能控制chap》课件

详细描述
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(第三版)chap3-刘金琨

f ( x, , c ) e
( x c ) 2 2 2
gaussmf(x, [σ , c])
(2) 广义钟型隶属函数广义钟型隶属函数由三个参数a，b，c确定：
f ( x, a, b, c)
1 xc 1 a
2b
其中参数a和b通常为正，参数c用于确定曲线的中心。 Matlab表示为
C A ( 王五 )=1 。这样就反映不出三者的差异。假若
采用模糊子集的概念，选取 [0 ， 1] 区间上的隶属度来表示它们属于 “ 学习好 ” 模糊子集 A 的程度，就能够反映出三人的差异。采用隶属函数 A ( x) x / 100 ，由三人的成绩可知三人“学习好”的隶属度为 ( 张三 )=0.95， A
0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 20 40 60 X Years 80 100 120
图 “年轻”的隶属函数曲线
二、模糊集合的运算 1 模糊集合的基本运算由于模糊集是用隶书函数来表征的，因此两个子集之间的运算实际上就是逐点对隶属度作相应的运算。（1）空集模糊集合的空集为普通集，它的隶属度为0，即
0 x 25 1.0 2 1 Y ( x ) x 25 25 x 100 1 5
通过Matlab仿真对上述隶属函数作图，隶属函数曲线如图所示。
1 0.9 0.8
Degree of membership
求A∪B，A∩B 则
0.9 0.2 0.8 0.6 A B u1 u2 u3 u4
0 .3 0 .1 0 .4 0 .5 A B u1 u2 u3 u4
例3.4 试证普通集合中的互补律在模糊集合中不成立，即 A (u ) A (u ) 1，

基于智能算法的机器人智能控制与应用研究

基于智能算法的机器人智能控制与应用研究一、引言近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，智能机器人逐渐成为了人们生活的一部分。

机器人的智能控制与应用研究成为了一个重要的领域。

本文旨在通过对基于智能算法的机器人智能控制与应用的研究进行探讨和分析，以期对相关领域的发展和应用做出贡献。

二、智能算法在机器人控制中的应用智能算法是指一类基于仿生学和人工智能的计算方法，能够让机器人具备学习、适应和优化的能力。

目前比较常用的智能算法包括遗传算法、模糊逻辑、神经网络等。

2.1 遗传算法在机器人控制中的应用遗传算法是一种通过模拟自然界的进化规律进行问题求解的算法。

在机器人智能控制中，遗传算法可以被用来优化机器人的行为策略以适应不同的环境。

通过遗传算法，机器人能够根据当前环境的反馈信息，不断调整自己的行为，从而实现自我学习和优化。

2.2 模糊逻辑在机器人控制中的应用模糊逻辑是一种模拟人的认知过程的数学方法，能够充分利用模糊信息进行决策和控制。

在机器人智能控制中，模糊逻辑可以用来处理模糊和不准确的输入信息，帮助机器人做出合理的决策。

通过将模糊逻辑与其他控制方法结合，机器人能够更好地适应复杂和不确定的环境。

2.3 神经网络在机器人控制中的应用神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，能够实现机器学习和自适应控制。

在机器人智能控制中，神经网络可以用来建立机器人感知和决策模型，帮助机器人从大量的感知数据中提取有用信息，做出准确和及时的决策。

三、基于智能算法的机器人智能控制与应用案例研究在实际应用中，基于智能算法的机器人智能控制已经得到了广泛的应用和研究。

以下列举几个典型案例进行介绍。

3.1 自主导航机器人自主导航机器人是一类能够自主感知和探索环境，并根据环境变化做出相应决策的机器人。

利用遗传算法，机器人可以根据环境中的障碍、目标以及其他机器人的位置信息，优化自己的路径规划和避障策略，从而实现精确和高效的导航。

3.2 协作机器人协作机器人是一类能够通过互相合作实现任务目标的机器人。

智能控制原理与应用

智能控制原理与应用智能控制是指利用计算机、人工智能、模糊逻辑、神经网络等技术，对被控对象进行智能化控制的一种方法。

它是现代控制理论的重要组成部分，也是自动控制领域的前沿技术之一。

智能控制的发展，为工业生产、科研实验、生活服务等领域带来了巨大的便利和效益。

智能控制的原理主要包括感知、推理、决策和执行四个基本环节。

感知是指系统对外部环境进行感知和获取信息；推理是指系统根据感知到的信息进行分析和推理，形成对环境的认识和理解；决策是指系统根据推理的结果，制定相应的控制策略和方案；执行是指系统根据决策结果，对被控对象进行相应的控制操作。

这四个环节相互作用，构成了智能控制的基本原理。

智能控制的应用非常广泛，涉及工业控制、航空航天、机器人、智能交通、智能家居等多个领域。

在工业控制方面，智能控制可以实现对生产过程的自动化和智能化管理，提高生产效率和产品质量；在航空航天领域，智能控制可以实现飞行器的自主导航和飞行控制，提高飞行安全性和准确性；在机器人领域，智能控制可以实现对机器人的智能化操作和控制，扩大机器人的应用范围和功能；在智能交通领域，智能控制可以实现对交通信号灯、智能交通系统的智能化控制，提高交通运输效率和安全性；在智能家居领域，智能控制可以实现对家居设备的自动化控制和智能化管理，提高家居生活的舒适性和便利性。

随着信息技术和人工智能技术的不断发展，智能控制将会在更多的领域得到应用和推广。

未来，智能控制将成为自动化控制领域的主流技术，为人类社会的发展和进步提供更多的可能性和机遇。

总的来说，智能控制原理和应用是一个十分重要的话题，它涉及到自动化控制领域的前沿技术和发展趋势，对于提高生产效率、改善生活质量、推动科学技术进步具有重要的意义。

希望通过本文的介绍，读者能对智能控制有一个更加全面和深入的了解，为相关领域的研究和应用提供一定的参考和借鉴。

AI人工智能算法与应用操作指南

人工智能算法与应用操作指南第一章：人工智能概述 (2)1.1 人工智能的定义与发展历程 (3)1.2 人工智能的技术基础 (3)第二章：机器学习基础 (4)2.1 机器学习的概念与分类 (4)2.1.1 机器学习的概念 (4)2.1.2 机器学习的分类 (4)2.2 机器学习算法概述 (5)2.2.1 线性模型 (5)2.2.2 基于树的模型 (5)2.2.3 神经网络 (5)2.2.4 集成学习 (5)2.3 机器学习模型的训练与评估 (5)2.3.1 数据预处理 (5)2.3.2 模型训练 (5)2.3.3 模型评估 (6)2.3.4 模型优化 (6)第三章：深度学习算法 (6)3.1 深度学习概述 (6)3.2 卷积神经网络（CNN） (6)3.3 循环神经网络（RNN） (6)3.4 对抗网络（GAN） (7)第四章：自然语言处理 (7)4.1 自然语言处理基础 (7)4.2 词向量与嵌入技术 (7)4.3 与文本分类 (7)4.4 机器翻译与对话系统 (8)第五章：计算机视觉 (8)5.1 计算机视觉基础 (8)5.1.1 图像处理 (8)5.1.2 特征提取 (8)5.1.3 模式识别 (8)5.2 图像识别与分类 (8)5.2.1 物体识别 (9)5.2.2 人脸识别 (9)5.2.3 场景分类 (9)5.3 目标检测与跟踪 (9)5.3.1 目标检测 (9)5.3.2 目标跟踪 (9)5.4 三维重建与虚拟现实 (9)5.4.1 三维重建 (9)5.4.2 虚拟现实 (9)第六章：人工智能在推荐系统中的应用 (10)6.1 推荐系统概述 (10)6.2 协同过滤算法 (10)6.3 基于内容的推荐算法 (10)6.4 混合推荐算法 (10)第七章：人工智能在金融领域的应用 (11)7.1 金融领域的数据特点 (11)7.2 金融风控与反欺诈 (11)7.3 股票市场预测 (12)7.4 金融量化交易 (12)第八章：人工智能在医疗领域的应用 (12)8.1 医疗数据的处理与分析 (12)8.1.1 数据预处理 (12)8.1.2 数据挖掘与分析 (13)8.2 疾病诊断与预测 (13)8.2.1 疾病诊断 (13)8.2.2 疾病预测 (13)8.3 药物研发与生物信息学 (13)8.3.1 药物筛选与优化 (13)8.3.2 生物信息学 (13)8.4 医疗影像分析 (13)8.4.1 影像识别与分割 (14)8.4.2 影像重建与可视化 (14)8.4.3 影像诊断与评估 (14)第九章：人工智能在自动驾驶中的应用 (14)9.1 自动驾驶技术概述 (14)9.2 感知与定位 (14)9.3 路径规划与决策 (15)9.4 自动驾驶的安全与伦理问题 (15)第十章：人工智能在物联网中的应用 (15)10.1 物联网概述 (15)10.2 物联网设备的数据采集与处理 (15)10.2.1 数据采集 (16)10.2.2 数据处理 (16)10.3 物联网应用的边缘计算 (16)10.3.1 边缘计算在物联网中的应用场景 (16)10.4 物联网安全与隐私保护 (16)10.4.1 物联网安全挑战 (16)10.4.2 物联网安全与隐私保护措施 (17)第一章：人工智能概述1.1 人工智能的定义与发展历程人工智能（Artificial Intelligence，简称）是指由人类创造的机器或软件系统，使其具备一定的智能，能够理解和模拟人类智能的各个方面，如学习、推理、感知、解决问题等。

传感器技术与应用第3版第10章智能传感器

探讨了智能传感器的发展趋势，如微型化、集成化、智能化等，并分析了当前面临的挑战，如传感器性能提升、成本降低、安全性保障等。
智能传感器的关键技术
智能传感器的应用领域
智能传感器的发展趋势与挑战
未来发展趋势预测及挑战分析
微型化与集成化
随着微电子技术和纳米技术的不断发展，智能传感器将朝着微型化和集成化的方向发展，实现更高的性能和更小的体积。
Part 03.
温度智能传感器
采用先进的温度测量技术，实现高精度的温度测量。
高精度测量
具有自校准功能，能够消除传感器自身的漂移和误差。
自校准功能
适应不同温度环境，实现宽温度范围内的测量。
宽测量范围
压力智能传感器
高灵敏度
对压力变化具有高灵敏度，能够快速响应压力变化。
多功能集成
可集成温度、湿度等多种测量功能于一体。
通过内置算法或外部编程，智能传感器可实现多种复杂测量和控制功能，如温度补偿、非线性校正、数字滤波等。
结构组成与功能划分
接口电路
提供与外部设备或系统的通信接口，如I2C、SPI、UA号采集、数据处理、控制输出等功能，实现智能传感器的智能化。
信号处理电路
对转换后的信号进行放大、滤波、整形等处理，以提高信噪比和抗干扰能力。
传感器技术与应用第3版第10章智能传感器
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演讲人姓名
CATALOGUE
目录
01.
智能传感器概述
总结与展望
03.
智能传感器类型及其特点
单击此处添加正文
05.
智能传感器接口电路设计与应用

智能算法及应用

例2 旅行商问题（TSP,traveling salesman problem）管梅谷教授1960年首先提出，国际上称之为中国邮递员问题。问题描述：一商人去n个城市销货，所有城市走一遍再回到起点，使所走路程最短。
1.1 组合优化问题
数学模型：
m in
d ij xij
i j
n
s .t . x ij 1 .i 1, 2 , , n , j 1
智能优化算法及应用
Intelligent Optimization Algorithms
西安工程大学贺兴时
智能优化算法
智能优化算法又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强、且适合于并行处理的算法。这种算法一般具有严密的理论依据，而不是单纯凭借专家经验，理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解。
内容简介
4、粒子群优化算法(Particle Swarm optimization)是一种进化计算技术(Evolutionary Computation)，由
Eberhart博士和Kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究。PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitness value)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。
1.3 启发式算法
优点：（1）有可能比简化数学模型解的误差小；（2）对有些难题，计算时间可接受；（3）可用于某些最优化算法（如分支定界算
法）之中的估界；（4）直观易行；（5）速度较快；（6）程序简单，易修改。
1.3 启发式算法
不足：（1）不能保证求得全局最优解；（2）解的精度不稳定，有时好有时坏；（3）算法设计与问题、设计者经验、技术有关，缺乏规律性；（4）不同算法之间难以比较。

人工智能算法应用教程

人工智能算法应用教程第1章人工智能基础概念 (4)1.1 人工智能的定义与分类 (4)1.1.1 基于功能分类 (4)1.1.2 基于技术分类 (4)1.2 人工智能发展简史 (5)1.2.1 创立阶段（1950s1960s） (5)1.2.2 发展阶段（1970s1980s） (5)1.2.3 深度学习阶段（1990s至今） (5)1.3 人工智能的应用领域 (5)1.3.1 医疗健康 (5)1.3.2 交通运输 (5)1.3.3 金融领域 (5)1.3.4 教育 (5)1.3.5 智能家居 (6)1.3.6 工业制造 (6)1.3.7 娱乐与游戏 (6)第2章数据预处理 (6)2.1 数据清洗 (6)2.1.1 缺失值处理 (6)2.1.2 异常值检测与处理 (6)2.1.3 重复数据删除 (6)2.1.4 数据一致性检查 (6)2.2 数据集成 (6)2.2.1 数据集成策略 (6)2.2.2 数据集成方法 (6)2.2.3 数据集成质量评估 (6)2.3 数据转换 (7)2.3.1 数据类型转换 (7)2.3.2 数据离散化 (7)2.3.3 数据聚合 (7)2.4 数据归一化与标准化 (7)2.4.1 最小最大标准化 (7)2.4.2 Z分数标准化 (7)2.4.3 对数变换 (7)2.4.4 幂变换 (7)第3章监督学习算法 (7)3.1 线性回归 (7)3.1.1 线性回归的基本概念 (7)3.1.2 线性回归的数学表达式 (8)3.1.3 线性回归的损失函数 (8)3.1.4 线性回归的优化方法 (8)3.2.1 逻辑回归的基本概念 (8)3.2.2 逻辑回归的数学表达式 (8)3.2.3 逻辑回归的损失函数 (8)3.2.4 逻辑回归的优化方法 (8)3.3 决策树 (8)3.3.1 决策树的基本概念 (9)3.3.2 决策树的构建 (9)3.3.3 决策树的剪枝 (9)3.4 随机森林 (9)3.4.1 随机森林的基本概念 (9)3.4.2 随机森林的构建 (9)3.4.3 随机森林的优势 (9)第4章无监督学习算法 (9)4.1 Kmeans聚类 (9)4.2 层次聚类 (10)4.3 密度聚类 (10)4.4 主成分分析 (10)第5章支持向量机 (11)5.1 线性支持向量机 (11)5.1.1 线性可分支持向量机 (11)5.1.2 线性不可分支持向量机 (11)5.2 非线性支持向量机 (11)5.2.1 核技巧 (11)5.2.2 非线性支持向量机的构建 (11)5.3 支持向量回归 (11)5.3.1 SVR的基本原理 (11)5.3.2 SVR的算法实现 (11)5.4 核函数介绍 (12)5.4.1 线性核 (12)5.4.2 多项式核 (12)5.4.3 径向基（RBF）核 (12)5.4.4 sigmoid核 (12)5.4.5 其他核函数 (12)第6章神经网络与深度学习 (12)6.1 神经网络基础 (12)6.1.1 神经元模型 (12)6.1.2 激活函数 (12)6.1.3 神经网络结构 (12)6.1.4 学习算法 (12)6.2 深度前馈网络 (13)6.2.1 多层感知机（MLP） (13)6.2.2 深度学习 (13)6.2.3 损失函数 (13)6.3 卷积神经网络 (13)6.3.1 卷积层 (13)6.3.2 池化层 (13)6.3.3 经典卷积神经网络结构 (13)6.3.4 迁移学习 (13)6.4 递归神经网络 (13)6.4.1 循环神经网络（RNN） (14)6.4.2 长短时记忆网络（LSTM） (14)6.4.3 门控循环单元（GRU） (14)6.4.4 双向循环神经网络（BiRNN） (14)第7章集成学习算法 (14)7.1 集成学习概述 (14)7.2 Bagging算法 (14)7.3 Boosting算法 (14)7.4 Stacking算法 (15)第8章聚类算法进阶 (15)8.1 高斯混合模型 (15)8.1.1 高斯混合模型概述 (15)8.1.2 高斯分布 (15)8.1.3 EM算法 (15)8.1.4 高斯混合模型在聚类中的应用 (15)8.2 密度峰值聚类 (15)8.2.1 密度峰值聚类算法概述 (15)8.2.2 密度计算与距离度量 (15)8.2.3 密度峰值识别与聚类 (15)8.2.4 密度峰值聚类的应用实例 (15)8.3 谱聚类 (16)8.3.1 谱聚类算法概述 (16)8.3.2 图论基础 (16)8.3.3 谱聚类算法流程 (16)8.3.4 谱聚类的应用实例 (16)8.4 聚类评估指标 (16)8.4.1 内部评估指标 (16)8.4.2 外部评估指标 (16)8.4.3 聚类评估指标的选用与比较 (16)第9章降维与度量学习 (16)9.1 降维方法概述 (16)9.1.1 降维的动机与意义 (16)9.1.2 降维方法的分类 (17)9.2 tSNE算法 (17)9.2.1 tSNE的基本原理 (17)9.2.2 tSNE算法的实现步骤 (17)9.3 MDS算法 (17)9.3.2 MDS算法的实现步骤 (17)9.4 度量学习基础 (17)9.4.1 度量学习的动机 (18)9.4.2 常见度量学习方法 (18)第10章模型评估与优化 (18)10.1 评估指标概述 (18)10.1.1 分类问题评估指标 (18)10.1.2 回归问题评估指标 (18)10.1.3 聚类问题评估指标 (18)10.2 交叉验证 (18)10.2.1 K折交叉验证 (19)10.2.2 留一交叉验证 (19)10.3 超参数调优 (19)10.3.1 网格搜索 (19)10.3.2 随机搜索 (19)10.3.3 贝叶斯优化 (19)10.4 模型过拟合与欠拟合处理策略 (19)10.4.1 模型过拟合处理策略 (19)10.4.2 模型欠拟合处理策略 (19)第1章人工智能基础概念1.1 人工智能的定义与分类人工智能（Artificial Intelligence，）作为计算机科学的一个重要分支，主要研究如何使计算机具有人类的智能行为。

智能控制三搜索推理技术概要PPT课件

中南大学智能系统与智能软件研究所
28 3
114
76 5
3.2 盲目搜索
28 3
2 14
76 5
6
7
8 3 28 3
21 4 71 4
76 5
65
14
15
8 3 28 3 21 4 71 4
76 5
65
23
3 18 4
76 5
8
9
23 18 4 76 5
23 18 4 76 5
16 17
12 3 84
❖ 图搜索过程
中南大学智能系统与智能软件研究所
图搜索的一般过程如下：
3.1 图搜索策略
1）建立一个只含有起始节点S的搜索图G，把S 放到一个叫做OPEN 的未扩展节点表中。
2）建立一个叫做CLOSED的已扩展节点表，其初始为空表。
3）LOOP：若OPEN表是空表，则失败退出。
4）选择OPEN表上的第一个节点，把它从 OPEN表移出并放进CLOSED表中。称此节点为节点n。
第三章搜索推理技术
3.1 图搜索策略 3.2 盲目搜索 3.3 启发式搜索 3.4 消解原理 3.5 规则演绎系统
3.6 产生式系统 3.7 系统组织技术 3.8 小结
3.1 图搜索策略
❖ 图搜索控制策略一种在图中寻找路径的方法。图中每个节点对应一个状态，每条连线对应一个操作符。这些节点和连线又分别由产生式系统的数据库和规则来标记。求得把一个数据库变换为另一数据库的规则序列问题就等价于求得图中的一条路径问题。
中南大学智能系统与智能软件研究所
3）把第一个节点(节点n)从OPEN表移出，并把它放入CLOSED的扩展节点表中。

《智能控制》课件 (2)

1
生产线自动化
智能控制可以提高生产线效率，降低错误率和不良品率。
2
质量检测
通过智能控制技术可以对产品的质量进行快速评估，并自动分类和分拣。
3
机器人技术
智能控制可以让机器人工作更加智能化，提高其感知能力和协作能力。
智能控制的家居应用
智能家居系统
家庭安防系统
智能家电
通过智能控制，可以实现对家
智能控制可以智能
化。
资源的利用效率。
化和数字化转型。
智能控制的未来发展方向
智能城市建设
人工智能技术
未来智能控制将会推动智能城市的发展，实现
随着人工智能技术的发展，智能控制系统将会
城市的智能化和可持续发展。
变得更加智能化和灵活化。
生态环保控制
智能医疗系统
智能控制将会成为生态环保控制的重要手段，
智能控制的基本概念
定义与特点
工作原理
应用领域
智能控制是指通过模式识别、人
智能控制系统通常由传感器、执
智能控制应用广泛，主要包括工
工智能、优化算法等技术来实现
行器、控制器、决策模块等组成，
业自动化、家居自动化、机器人
自动化控制。
其主要任务是监测和控制被控对
技术、智能交通系统等。
象。
智能控制的工业应用
智能控制PPT课件
本课程介绍了智能控制的定义，应用和发展趋势。通过本课程，您将了解该
技术如何推动各个领域的发展。
智能控制的重要性
1
提高效率
与传统控制相比，智能控制能够提高生产效率并减少人工干预。
2
降低成本
减少浪费和不必要的开支，提高资源的使用效率。
3
创造价值

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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
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。
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；
? 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% ，
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。
表示一个个体，该个体的染色体长度是18。
13
（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。
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10.3 遗传算法的发展及应用自学。
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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
（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。
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? 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。
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。
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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
1011 0011? 1011 1011
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10.2 遗传算法的特点
（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。
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。
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（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：
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（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。