智能控制-第九章其他智能控制

1、智智 能能 控控 制制Intelligent ControlIntelligent Control第九章第九章 其他智能控制其他智能控制9.1 9.1 仿人控制仿人控制9.1.1 9.1.1 仿人控制原理與原型算法仿人控制原理與原型算法 1. 1. 仿人控制的基本原理仿人控制的基本原理 仿人控制的基本思想就是在模擬人的控制結構的基礎上，進一步研究和模仿人控制的基本思想就是在模擬人的控制結構的基礎上，進一步研究和模擬人的控制行為與功能，并把它用于控制系統(tǒng)，實現(xiàn)控制目標。擬人的控制行為與功能，并把它用于控制系統(tǒng)，實現(xiàn)控制目標。 仿人控制研究的主要目標不是被控對象，而是控制器本身如何對控制專家仿人控

2、制研究的主要目標不是被控對象，而是控制器本身如何對控制專家結構和行為的模擬。結構和行為的模擬。 仿人控制理論的具體研究方法是：從遞階控制系統(tǒng)的最底層（執(zhí)行級）仿人控制理論的具體研究方法是：從遞階控制系統(tǒng)的最底層（執(zhí)行級）入手，充分應用已有各種控制理論和計算機仿真結果直接對人的控制經(jīng)驗、入手，充分應用已有各種控制理論和計算機仿真結果直接對人的控制經(jīng)驗、技巧和各種直覺推理能力進行測辨和總結，編制成各種實用、精度高、能實技巧和各種直覺推理能力進行測辨和總結，編制成各種實用、精度高、能實時運行的控制算法，并把它們直接應用于實際控制系統(tǒng)，進而建立起系統(tǒng)的時運行的控制算法，并把它們直接應用于實際控制系統(tǒng)，

3、進而建立起系統(tǒng)的仿人控制理論體系，最后發(fā)展成智能控制理論。仿人控制理論體系，最后發(fā)展成智能控制理論。 （4 4）啟發(fā)式和直覺推理問題求）啟發(fā)式和直覺推理問題求解解. . 仿人控制在結構和功能上具有以下基本特征：仿人控制在結構和功能上具有以下基本特征：（1 1）遞階信息處理和決策機構；）遞階信息處理和決策機構；（2 2）在線特征辨識和特征記憶；）在線特征辨識和特征記憶； （3 3）開閉環(huán)結合和定性與定量結合的多模態(tài)控制；）開閉環(huán)結合和定性與定量結合的多模態(tài)控制；2. 2. 仿人控制的原型算法仿人控制的原型算法 )00( )000( 1,11,eeeekKeeeeekKeKuniimpniimpp

4、 （9.1） 圖圖9.1 9.1 仿人控制系統(tǒng)的一般結構仿人控制系統(tǒng)的一般結構任務適應層任務適應層+_擾動受控對象擾動受控對象反饋反饋參數(shù)校正層參數(shù)校正層直接控制層直接控制層公共數(shù)據(jù)庫公共數(shù)據(jù)庫ERUYee 0ee 0ee niimpnmpnnekKekKutu0,)1(0 )(eKutupnn )1(0)(圖圖9.2 誤差相平面上的特征和控制模態(tài)誤差相平面上的特征和控制模態(tài) 當系統(tǒng)誤差處于誤差相平面的第一與第三象限，即當系統(tǒng)誤差處于誤差相平面的第一與第三象限，即 或或 且且 時，仿人智能控制器工作于比例控制模態(tài)；而當誤差處于時，仿人智能控制器工作于比例控制模態(tài)；而當誤差處于誤差相平面的第二與

5、第四象限，即誤差相平面的第二與第四象限，即 或或 時，仿人智能時，仿人智能控制器工作于保持控制模態(tài)?？刂破鞴ぷ饔诒３挚刂颇B(tài)。 0ee 0e0e 0ee 0e 9.1.2 9.1.2 仿人控制器的智能屬性仿人控制器的智能屬性（1）一般傳統(tǒng)控制器的輸入輸出關系是一種單映射關系，而仿人控制器原型）一般傳統(tǒng)控制器的輸入輸出關系是一種單映射關系，而仿人控制器原型 是一種雙映射關系，即一種變模態(tài)控制，一種開閉環(huán)交替的控制模式。是一種雙映射關系，即一種變模態(tài)控制，一種開閉環(huán)交替的控制模式。 （2）在仿人控制原型算法中，控制策略與控制模態(tài)的選擇和確定是按照誤差）在仿人控制原型算法中，控制策略與控制模態(tài)的選擇

6、和確定是按照誤差變化趨勢的特征進行的，而確定誤差變化趨勢特征的集合反映在誤差相平面上變化趨勢的特征進行的，而確定誤差變化趨勢特征的集合反映在誤差相平面上的全部特征，構成整個控制決策的依據(jù)，即特征模型。的全部特征，構成整個控制決策的依據(jù)，即特征模型。 （3）仿人控制器原型在維持模態(tài)時對誤差極值的記憶和利用，與人的記憶方）仿人控制器原型在維持模態(tài)時對誤差極值的記憶和利用，與人的記憶方式及對記憶的利用相似，即兩者具有相似的特征記憶作用。式及對記憶的利用相似，即兩者具有相似的特征記憶作用。 9.1.3 9.1.3 仿人控制的特征模型和決策模態(tài)仿人控制的特征模型和決策模態(tài)1. 1. 描述動態(tài)系統(tǒng)特征狀態(tài)

7、的特征基元和特征模式描述動態(tài)系統(tǒng)特征狀態(tài)的特征基元和特征模式 仿人控制的特征模式與特征辨識仿人控制的特征模式與特征辨識e 系統(tǒng)動態(tài)特征的模式識別主要是對動態(tài)特征模式的分類。根據(jù)受控系統(tǒng)輸出系統(tǒng)動態(tài)特征的模式識別主要是對動態(tài)特征模式的分類。根據(jù)受控系統(tǒng)輸出偏差偏差e、偏差導數(shù)、偏差導數(shù) 以及它們的適當組合構成的特征變量以及它們的適當組合構成的特征變量, ,劃分動態(tài)特征模式劃分動態(tài)特征模式, ,并并通過這些特征模式描述系統(tǒng)的動態(tài)行為特征通過這些特征模式描述系統(tǒng)的動態(tài)行為特征, ,或用這些特征模式直觀地反映系統(tǒng)或用這些特征模式直觀地反映系統(tǒng)的動態(tài)過程的動態(tài)過程, ,以期

8、為智能控制決策提供依據(jù)。以期為智能控制決策提供依據(jù)。 受控系統(tǒng)動態(tài)過程的輸入和輸出數(shù)據(jù)受控系統(tǒng)動態(tài)過程的輸入和輸出數(shù)據(jù)( (序列序列) )包含受控過程的全部信息。由系統(tǒng)輸包含受控過程的全部信息。由系統(tǒng)輸出偏差出偏差e、偏差導數(shù)、偏差導數(shù) 、偏差二階導數(shù)、偏差二階導數(shù) 構成描述受控系統(tǒng)特征狀態(tài)的特征信構成描述受控系統(tǒng)特征狀態(tài)的特征信息源息源, ,并用集合并用集合E表示表示: :e e e e E =e, , 2. 2. 特征模型的定義及形式化描述特征模型的定義及形式化描述 特征模型特征模型是一種智能控制系統(tǒng)動態(tài)特性的定量與定性綜合描述的模是一種智能控制系統(tǒng)動態(tài)特性的定量與定性綜合描述的模型型,

9、,是根據(jù)不同的控制問題求解和控制指標要求而對系統(tǒng)動態(tài)信息空間是根據(jù)不同的控制問題求解和控制指標要求而對系統(tǒng)動態(tài)信息空間的的一種劃分；劃分出的每個子區(qū)域表示系統(tǒng)的一種特征狀態(tài)一種劃分；劃分出的每個子區(qū)域表示系統(tǒng)的一種特征狀態(tài)i。特征模型。特征模型為為全部特征狀態(tài)的集合全部特征狀態(tài)的集合, ,即即: : = 1，2，r，i 定義定義9.1 9.1 特征模型特征模型特征狀態(tài)由一些特征基元特征狀態(tài)由一些特征基元qi的組合來描述。的組合來描述。 特征辨識是智能控制系統(tǒng)根據(jù)特征模型對采樣信息進行在線處理和模式識特征辨識是智能控制系統(tǒng)根據(jù)特征模型對采樣信息進行在線處理和模式識別，確定系統(tǒng)當前所處狀態(tài)的過程。

10、別，確定系統(tǒng)當前所處狀態(tài)的過程。3.3.特征辨識與特征記憶特征辨識與特征記憶定義定義9.2 9.2 特征辨識特征辨識 特征記憶是智能控制對反映前期決策與控制效果的特征量及反映控制任務特征記憶是智能控制對反映前期決策與控制效果的特征量及反映控制任務要求和受控對象性質(zhì)的特征量的記憶。令特征記憶量的集合為要求和受控對象性質(zhì)的特征量的記憶。令特征記憶量的集合為: : = = 1, , 2, p , ,i 定義定義9.3 9.3 特征記憶特征記憶 在仿人智能控制系統(tǒng)中在仿人智能控制系統(tǒng)中, ,往往利用特征記憶來消除偏差往往利用特征記憶來消除偏差, ,改善控制品質(zhì)改善控制品質(zhì), ,直直接影響控制輸出。接影

11、響控制輸出。 特征辨識根據(jù)特征模型在線確定系統(tǒng)當前所處特征運動狀態(tài)特征辨識根據(jù)特征模型在線確定系統(tǒng)當前所處特征運動狀態(tài), ,而控制器按而控制器按照特征辨識結果選擇相應的控制模態(tài)。照特征辨識結果選擇相應的控制模態(tài)。 仿人控制的多模態(tài)控制仿人控制的多模態(tài)控制1. 1. 多模態(tài)控制（決策）多模態(tài)控制（決策） 控制控制( (決策決策) )模態(tài)集合模態(tài)集合是控制輸出是控制輸出U與誤差信息與誤差信息E和特征記憶和特征記憶信息信息 ( (合記為合記為R) )間的一種定量或定性映射關系間的一種定量或定性映射關系F的集合的集合, ,記為記為: : =1, , 2, r 1 : :

12、Ui = = Fi( (e, , ,i ,),)或者或者Fi IF( IF(條件條件) THEN() THEN(操作或結論操作或結論) )稱智能控制中這種不斷變化的控制策略為多模態(tài)控制稱智能控制中這種不斷變化的控制策略為多模態(tài)控制( (決策決策) )。 e 定義定義9.4 9.4 多模態(tài)控制（決策）多模態(tài)控制（決策） 典型的仿人控制模態(tài)基元有比例典型的仿人控制模態(tài)基元有比例( (m1 1) )控制模態(tài)基元、微分控制控制模態(tài)基元、微分控制( (m2 2) )模態(tài)模態(tài)基元、積分控制基元、積分控制( (m3 3) )模態(tài)基元及其組合模態(tài)基元及其組合( (如如PID)PID)模態(tài)基元、極值采樣保持模態(tài)

13、基元、極值采樣保持( (m5 5) )與穩(wěn)態(tài)保持與穩(wěn)態(tài)保持( (m4 4) )模態(tài)基元、開關控制模態(tài)基元、開關控制( (m6 6) )模態(tài)基元等。模態(tài)基元等。 啟發(fā)與直覺推理規(guī)則集啟發(fā)與直覺推理規(guī)則集是對人決策過程的一種模仿是對人決策過程的一種模仿; ;它根據(jù)特征辨識結它根據(jù)特征辨識結果確定控制與決策策略?？捎卯a(chǎn)生式規(guī)則果確定控制與決策策略?？捎卯a(chǎn)生式規(guī)則“IFTHEN”IFTHEN”進行描述。進行描述。2. 2. 啟發(fā)與直覺推理啟發(fā)與直覺推理定義定義9.5 9.5 啟發(fā)與直覺推理啟發(fā)與直覺推理 通過特征辯識識別出系統(tǒng)的當前狀態(tài)并采用相應控制模態(tài)的過程通過特征辯識識別出系統(tǒng)的當前狀態(tài)并采用相應

14、控制模態(tài)的過程, ,可看可看成對人的啟發(fā)式和直覺推理的一種模仿。成對人的啟發(fā)式和直覺推理的一種模仿。 . 仿人控制系統(tǒng)的設計依據(jù)仿人控制系統(tǒng)的設計依據(jù)9.1.4 仿人控制器的設計與實現(xiàn)仿人控制器的設計與實現(xiàn) 仿人控制器的設計建立在系統(tǒng)特征模型和特征辨識的多模態(tài)控制方式基礎仿人控制器的設計建立在系統(tǒng)特征模型和特征辨識的多模態(tài)控制方式基礎上，為設計受控系統(tǒng)的特征模型和控制模態(tài)集，并設定其參數(shù)，需要建立一種上，為設計受控系統(tǒng)的特征模型和控制模態(tài)集，并設定其參數(shù)，需要建立一種能夠根據(jù)系統(tǒng)瞬態(tài)響應來判斷系統(tǒng)當前狀態(tài)與目標狀態(tài)差別以及當前運行趨勢能夠根據(jù)系統(tǒng)瞬態(tài)響應來判斷系統(tǒng)當前狀態(tài)與目標狀

15、態(tài)差別以及當前運行趨勢的指標，并以該指標作為設計的目標函數(shù)。的指標，并以該指標作為設計的目標函數(shù)。 定義定義9.6 瞬態(tài)性能指標瞬態(tài)性能指標 一個能評價智能控制系統(tǒng)運行的瞬態(tài)品質(zhì)，并能兼顧系統(tǒng)的快速性、穩(wěn)一個能評價智能控制系統(tǒng)運行的瞬態(tài)品質(zhì)，并能兼顧系統(tǒng)的快速性、穩(wěn)定性和精確性指標要求的理想誤差時相軌跡稱為仿人控制系統(tǒng)的瞬態(tài)性能指定性和精確性指標要求的理想誤差時相軌跡稱為仿人控制系統(tǒng)的瞬態(tài)性能指標。標。 o2/e ee4/e e3/e e1/e ee BAC D圖圖9.12具有理想性能的系統(tǒng)誤差時相軌跡具有理想性能的系統(tǒng)誤差時相軌跡 仿人智能控制器設計與實現(xiàn)的一般步驟仿人智能控制

16、器設計與實現(xiàn)的一般步驟 2. 2. 建立對象的數(shù)理模型建立對象的數(shù)理模型 1. 1. 確定設計目標軌跡確定設計目標軌跡 根據(jù)用戶對受控對象控制性能指標（如上升時間、超調(diào)量、穩(wěn)態(tài)精度等）根據(jù)用戶對受控對象控制性能指標（如上升時間、超調(diào)量、穩(wěn)態(tài)精度等）的要求，確定理想的單位階躍響應過程，并把它變換到（的要求，確定理想的單位階躍響應過程，并把它變換到（ ）時相）時相空間中去，構成理想的誤差時相軌跡?？臻g中去，構成理想的誤差時相軌跡。 ee t 根據(jù)受控對象或系統(tǒng)的生產(chǎn)流程、機電結構、工藝特點和控制要求等，根據(jù)受控對象或系統(tǒng)的生產(chǎn)流程、機電結構、工藝特點和控制要求等，結合自動控制和相關基礎理論和專業(yè)知

17、識或經(jīng)驗，建立相應的過程物理與數(shù)結合自動控制和相關基礎理論和專業(yè)知識或經(jīng)驗，建立相應的過程物理與數(shù)學模型，作為進一步設計與分析的數(shù)學基礎。學模型，作為進一步設計與分析的數(shù)學基礎。 3. 建立各控制級的特征模型或控制算法建立各控制級的特征模型或控制算法 根據(jù)目標軌跡在誤差相平面（根據(jù)目標軌跡在誤差相平面（ ）上的位置或誤差時間平面（）上的位置或誤差時間平面（ ）上）上的位置，以及控制器的不同級別（運行控制級、參數(shù)校正級、任務適應級），的位置，以及控制器的不同級別（運行控制級、參數(shù)校正級、任務適應級），確定特征基元集確定特征基元集 劃分出特征狀態(tài)集劃分出特征狀態(tài)集 ，從而構成不同級別的特征模型，從

18、而構成不同級別的特征模型 ee teiQiPiiQ3 , 2 , 1i 4. 4. 設計控制器的結構設計控制器的結構 2e1e1U2U*2U*1U+HSIC1 協(xié)調(diào)算法HSIC2G22G21G12G11R1_R2+_Y2Y1圖圖9.14 某軋鋼機控制系統(tǒng)整體結構框圖某軋鋼機控制系統(tǒng)整體結構框圖5. 5. 設計控制模態(tài)集與控制規(guī)則設計控制模態(tài)集與控制規(guī)則 針對系統(tǒng)運動狀態(tài)處于特征模型中某特征狀態(tài)時與瞬態(tài)指標（理想軌跡）針對系統(tǒng)運動狀態(tài)處于特征模型中某特征狀態(tài)時與瞬態(tài)指標（理想軌跡）之間的差距，以及理想軌跡的運動趨勢，模仿人的控制決策行為，設計控制之間的差距，以及理想軌跡的運動趨勢，模仿人的控制決

19、策行為，設計控制規(guī)則或校正模態(tài)，并設計出模態(tài)中的具體參數(shù)。規(guī)則或校正模態(tài)，并設計出模態(tài)中的具體參數(shù)。6. 6. 仿真和試驗研究仿真和試驗研究 選擇典型狀況和參數(shù)對控制系統(tǒng)進行仿真實驗，并通過仿真調(diào)整系統(tǒng)設選擇典型狀況和參數(shù)對控制系統(tǒng)進行仿真實驗，并通過仿真調(diào)整系統(tǒng)設定的參數(shù)，以至修正系統(tǒng)控制結構，使仿真結果滿足動態(tài)和靜態(tài)控制要求。定的參數(shù)，以至修正系統(tǒng)控制結構，使仿真結果滿足動態(tài)和靜態(tài)控制要求。如果條件許可，應在仿真研究的基礎上，進行系統(tǒng)實時實驗或工業(yè)試驗，以如果條件許可，應在仿真研究的基礎上，進行系統(tǒng)實時實驗或工業(yè)試驗，以進一步驗證系統(tǒng)設計的正確性和系統(tǒng)品質(zhì)的優(yōu)越性。進一步驗證系統(tǒng)設計的正確

20、性和系統(tǒng)品質(zhì)的優(yōu)越性。4e ( , )dfe e e 3e 2e 1e 1e2e(a) (b)e3e4e5e 圖圖9.15 9.15 設計擬人智能控制器的誤差相平面圖設計擬人智能控制器的誤差相平面圖9.1.5 仿人控制器的設計與實現(xiàn)示例仿人控制器的設計與實現(xiàn)示例 1. 1. 小車單擺系統(tǒng)的數(shù)學模型小車單擺系統(tǒng)的數(shù)學模型 小車單擺系統(tǒng)仿人控制器的設計小車單擺系統(tǒng)仿人控制器的設計 - 0 +r - u + 0 - +圖圖9.16 小車小車-單擺系統(tǒng)結構示意圖單擺系統(tǒng)結構示意圖 (7.25) 0sincossincos22 mlJmglrmlumlrmM dtdtdrmlmlJmgl

21、dtdrmludrdtdtdrmlrmMttttttttrrtttt212121212121212222222sin2cos1sinsin2符號符號含義含義M小車及轉動裝置的等效質(zhì)量小車及轉動裝置的等效質(zhì)量m單擺質(zhì)量單擺質(zhì)量J單擺以質(zhì)心為轉動軸心時的轉動單擺以質(zhì)心為轉動軸心時的轉動慣量慣量l單擺質(zhì)心與軸心距離單擺質(zhì)心與軸心距離u控制作用（控制作用（u）r小車位移小車位移單擺擺角（角位移）單擺擺角（角位移）2. 2. 小車單擺系統(tǒng)仿人控制器的結構設計小車單擺系統(tǒng)仿人控制器的結構設計 + 協(xié)調(diào)控制器仿人智能控制器小車控制回路G2單擺控制回路G1小車UC2單擺UC1CC 耦合回路 1u2u 圖圖9.

22、17 小車單擺系統(tǒng)仿人控制器結構圖小車單擺系統(tǒng)仿人控制器結構圖+3. 3. 各控制階段的控制作用、控制模態(tài)集和控制規(guī)則集各控制階段的控制作用、控制模態(tài)集和控制規(guī)則集 小車單擺系統(tǒng)的單擺擺起定位控制分為兩個階段進行，即起擺控制階小車單擺系統(tǒng)的單擺擺起定位控制分為兩個階段進行，即起擺控制階段和穩(wěn)擺控制階段。段和穩(wěn)擺控制階段。 4. 仿人控制器參數(shù)的確定仿人控制器參數(shù)的確定 小車單擺系統(tǒng)仿人控制器的實現(xiàn)小車單擺系統(tǒng)仿人控制器的實現(xiàn) yeu 人鍵盤顯示器和打印機小車-單擺系統(tǒng)HSIC控制器干擾期望值圖圖9.19 小車單擺仿人控制的小車單擺仿人控制的CAD學習訓練系統(tǒng)學習訓練系統(tǒng)(b)(

23、a) 圖圖9.21 小車單擺擺起倒立試驗穩(wěn)態(tài)位置小車單擺擺起倒立試驗穩(wěn)態(tài)位置(c) (d)9. 2 進化控制 遺傳算法(Genetic Algorithms,GA) 進化策略(Evolution Strategies) 進化規(guī)劃(Evolutionary Programming) 遺傳編程(Genetic Programming)把進化計算，特別是遺傳算法機制和傳統(tǒng)的反饋機制用于控制過程，則可實現(xiàn)一種新的控制-進化控制進化控制進化計算進化計算(Evolution Computation)9.2.1 遺傳算法的基本原理 遺傳算法是模仿生物遺傳學和自然選擇機理，通過人工方式構造的一類優(yōu)化搜索算法，

24、是對生物進化過程進行的一種數(shù)學仿真，是進化計算的一種最重要的形式。1975年，霍蘭德(Holland)Adaptation in Natural and Artificial Systems簡單遺傳算法（SGA）銷售員旅行問題（TSP） 設有n個城市，城市i和城市j之間的距離為d(i,j) i,j=1,n。TSP問題是要找遍訪每個城市恰好一次的一條回路，且其路徑總長度為最短。1 編碼與解碼編碼將問題結構變換為位串形式編碼表示的過程。解碼或譯碼將位串形式編碼表示變換為原問題結構的過程。把位串形式編碼表示叫染色體，有時也叫個體。每個染色體的每一位稱為遺傳因子。編碼二進制編碼浮點數(shù)編碼格雷碼符號編碼

25、多參數(shù)編碼二進制編碼 假設某一參數(shù)的取值范圍是A,B，AB。我們用長度為l的二進制編碼串來表示該參數(shù)，將A,B等分成2l-1個子部分，記每一個等分的長度為，則它能夠產(chǎn)生2l種不同的編碼。二進制編碼參數(shù)編碼的對應關系如下：00000000 00000000 = 0 A00000000 00000001 = 1 A+ 11111111 11111111 = 2l-1 B 其中12 lAB解碼1221:xxxxxXlll假設某一個體的編碼是liiilxABAx11212則上述二進制編碼所對應的解碼公式為：編碼解碼舉例例1 用遺傳算法求解函數(shù)的最大值，其中 。0 . 1)10sin()(xxxf 2

26、, 1x 用一個二進制矢量表示一個染色體，由染色體來代表變量x的實數(shù)值。矢量的長度取決于所要求的精度，在此取小數(shù)點后6位數(shù)。編碼解碼舉例 由于變量x的域長為3，則-1,2將被均勻地分為31000000個等長的區(qū)間。這表明每個染色體由22位字節(jié)的二進制矢量表示。因為419430423000000220971522221編碼解碼舉例區(qū)間-1,2中的x和二進制串之間的映射是直接的，并由以下兩步進行：21010202021)2()(iiixbbbb(a) 將二進制串轉化為相應的十進制：1230 . 122xx(b) 找到相應的實數(shù)x：其中-1.0為區(qū)間-1,2的左邊界，3為區(qū)間長度。編碼解碼舉例顯然(

27、0000000000000000000000)和(1111111111111111111111)分別表示區(qū)間的邊界-1.0和2.0這樣就可以將實數(shù)以二進制數(shù)（染色體）來表述，如，(1000101110110101000111)表示實數(shù)0.637197，因為2288967)1111010100011000101110(2x637197. 04194303322889670 . 1x浮點數(shù)編碼個體的每個染色體用某一范圍內(nèi)的一個浮點數(shù)來表示，個體的編碼長度等于其問題變量的個數(shù)。特點：使用的是變量的真實值（真值編碼方法）適用：多維、高精度要求的連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問題。格雷碼 連續(xù)的兩個整數(shù)所對應的編碼值之間

28、只有一個碼位是不相同的，其余碼位都完全相同。 解碼的方法：用0和采集來的4位格雷碼的最高位（第4位）異或，結果保留到4位，再將異或的值和下一位（第3位）相異或，結果保留到3位，再將相異或的值和下一位（第2位）異或，結果保留到2位，依次異或，直到最低位，依次異或轉換后的值（二進制數(shù)）就是格雷碼轉換后自然碼的值。幾種自然二進制碼與格雷碼的對照表十進制數(shù)自然二進制數(shù)格雷碼格雷碼十進制數(shù)自然二進制數(shù)格雷碼格雷碼0000000008100011001000100019100111012001000111010101111300110010111011111040100011012110010105010

29、1011113131101101160110010114111010017011101001511111000符號編碼 個體染色體編碼串中的基因值取自一個無數(shù)值含義，而只有代碼含義的符號集。這個符號集可以是一個字母表，如A,B,C,D,；也可以是一個數(shù)字序號表，如1,2,3,4,5,，還可以是一個代碼表，如x1,x2,x3,x4,x5,等。旅行問題(TSP)編碼 按一條回路中城市的次序進行編碼，例如，碼串134567829表示從城市1開始，依次是城市3,4,5,6,7,8,2,9，最后回到城市1。采用符號編碼方法采用符號編碼方法 一般情況是從城市w1開始，依次經(jīng)過城市w2,wn，最后回到城市w

30、1，我們就用如下編碼表示：w1w2wn其實是1,n的一個循環(huán)排列。2 適應度函數(shù)(Fitness Function) 為了體現(xiàn)染色體的適應能力，引入對問題中的每一個染色體都能進行度量的適應度函數(shù)，通過適應度函數(shù)來決定染色體的優(yōu)劣程度，它體現(xiàn)了自然進化中的優(yōu)勝劣汰原則。 對優(yōu)化問題，適應度函數(shù)就是目標函數(shù)。旅行問題(TSP)的適應度函數(shù)TSP的目標是路徑總長度為最短適應度函數(shù)111121),(1)(w，wwwdwwwfnnjjjn其中3 遺傳操作簡單遺傳算法的遺傳操作主要有3種：選擇（Selection）交叉（Crossover）變異（Mutation ）選擇操作(Selection) 選擇操作

31、也叫復制（Reproduction)操作，根據(jù)個體的適應度函數(shù)值所度量的優(yōu)劣程度決定它在下一代是被淘汰還是被遺傳。賭輪選擇機制簡單遺傳算法采用賭輪選擇機制： 令 表示群體的適應度值之總和， 表示群體中第 個染色體的適應度值，它產(chǎn)生后代的能力正好為其適應度值所占份額ififiiiff /交叉操作(Crossover) 將選擇出的兩個個體P1和P2作為父母個體，將兩者的部分碼值進行交換。 假設有如下八位長的二個個體：P21 0 0 0 1 1 1 01 1 0 1 1 0 0 1P1交叉演示 產(chǎn)生一個在1到7之間的隨機數(shù)c，假如現(xiàn)在產(chǎn)生的是3，將P1和P2的低三位交換：P1的高五位與P2的低3位組

32、成數(shù)串10001001，這就是P1和P2的一個后代Q1個體；P2的高5位與P1的低3位組成數(shù)串11011110，這就是P1和P2的一個后代Q2個體。其交換過程如下圖所示：01110001100100011001101101111011P1P2Q1Q2變異操作(Mutation) 變異操作的簡單方式是改變數(shù)碼串的某個位置上的數(shù)碼。我們先以最簡單的二進制編碼表示方式來說明，二進制編碼表示的每一個位置的數(shù)碼只有0與1這兩個可能。二進制編碼表示時的簡單變異操作是將0與1互換：0變異為1，1變異為0。二進制變異演示 設碼長為8，隨機產(chǎn)生一個1至8之間的數(shù)k，假如現(xiàn)在k=5，對從右往左的第5位進行變異操作

33、，將原來的0變?yōu)?，得到如下數(shù)碼串（紅色的數(shù)字1是被變異操作后出現(xiàn)的）：0110010101101101 隨機產(chǎn)生一個1至n之間的數(shù)k，決定對回路中的第k個城市的代碼wk進行變異操作，又產(chǎn)生一個1至n之間的數(shù)w，替代wk，并將wk加到尾部，得到這個串有n+1個數(shù)碼，注意數(shù)w在此串中重復了，必須刪除與數(shù)w相重復的數(shù)，從而得到合法的染色體。TSP變異操作knkkwwwwwww11219.2.2 遺傳算法的求解步驟 遺傳算法是對參數(shù)集合的編碼而非針對參數(shù)本身進行進化； 遺傳算法是從問題解的編碼組開始而非從單個解開始搜索； 遺傳算法利用目標函數(shù)的適應度這一信息而非利用導數(shù)或其他輔助信息來指導搜索； 遺

34、傳算法利用選擇、交叉、變異等算子而不是利用確定性規(guī)則進行隨機操作。遺傳算法的基本原理： 通過隨機方式產(chǎn)生若干個所求解問題的數(shù)字編碼，即染色體，形成初始群體；通過適應度函數(shù)給每個個體一個數(shù)值評價，淘汰低適應度的個體，選擇高適應度的個體參加遺傳操作，經(jīng)過遺傳操作后的個體集合形成下一代群體。再對這個新群體進行下一輪進化。2. 遺傳算法的框圖(1) 初始化群體;(2) 計算群體上每個個體的適應度值;(3) 按由個體適應度值所決定的某個規(guī)則,選擇將進入下一代的個體;(4) 按概率Pc進行交叉操作;(5) 按概率Pm進行突變操作;(6) 若沒有滿足某種停止條件，則轉第(2)步，否則進入下一步。(7) 輸出

35、群體中適應度值最優(yōu)的染色體,作為問題的滿意解或最優(yōu)解。簡單遺傳算法的求解步驟簡單遺傳算法的框圖初始化種群初始化種群變異操作變異操作計算適應度值計算適應度值選擇操作選擇操作交叉操作交叉操作輸出結果輸出結果終止條件終止條件開始開始否是是一般遺傳算法的主要步驟(1) (1) 隨機產(chǎn)生一個由確定長度的特征字符串組成的初始隨機產(chǎn)生一個由確定長度的特征字符串組成的初始群體。群體。(2)(2) 對該字符串群體迭代的執(zhí)行下面的步對該字符串群體迭代的執(zhí)行下面的步和和 ，直到，直到滿足停止標準：滿足停止標準： 計算群體中每個個體字符串的適應值；計算群體中每個個體字符串的適應值； 應用復制、交叉和變異等遺傳算子產(chǎn)生

36、下一代應用復制、交叉和變異等遺傳算子產(chǎn)生下一代群體。群體。(3)(3) 把在后代中出現(xiàn)的最好的個體字符串指定為遺傳算把在后代中出現(xiàn)的最好的個體字符串指定為遺傳算法的執(zhí)行結果，這個結果可以表示問題的一個解。法的執(zhí)行結果，這個結果可以表示問題的一個解?；具z傳算法框圖產(chǎn)生初始群體產(chǎn)生初始群體計算每個個體的適應值計算每個個體的適應值GEN:=GEN+1依概率選擇遺傳操作依概率選擇遺傳操作執(zhí)行復制執(zhí)行復制選擇一個個體選擇一個個體i:=i+1選擇兩個個體選擇兩個個體選擇一個個體選擇一個個體執(zhí)行變異執(zhí)行變異i:=0復制到新群體復制到新群體i:=i+1將兩個后代插入新群體將兩個后代插入新群體插入到新群體插入

37、到新群體執(zhí)行雜交執(zhí)行雜交否否是是否否變異變異復制復制交叉交叉GEN:=0開始開始是是指定結果指定結果結束結束i=M?是否滿足停止準則是否滿足停止準則遺傳算法的一般結構表示 Procedure: Genetic Algorithmsbegin t 0; initialize P(t);evaluate P(t); while (not termination condition ) do begin recombine P(t) to yield C(t); evaluate C(t); select P(t+1) from P(t) and C(t); t t+1; endend9.2.3 進

38、化控制及其形式化描述 進化控制（進化控制（evolutionary control）源于生物的進化機制。）源于生物的進化機制。 進化控制是建立在進化計算和反饋控制相結合的基礎上的。進化控制是建立在進化計算和反饋控制相結合的基礎上的。2. 進化控制系統(tǒng)的結構和形式化描述 人機接口人機接口 適應度函數(shù)適應度函數(shù)問題解空間的表示問題解空間的表示 進化操作進化操作 廣義被控對象廣義被控對象 性能評價性能評價 轉換轉換YU進化控制器進化控制器 圖圖9.6 進化控制系統(tǒng)的結構進化控制系統(tǒng)的結構 Ta進化控制系統(tǒng)的形式化描述定義定義9.7 9.7 一個進化控制系統(tǒng)可由六元組( , , , , , )來描述。

39、其中 給定任務， 適應度函數(shù)， 進化操作算子， 解空間表示， 控制作用， 廣義被控制對象輸出（或反饋信息）。 aTf&XYPaTf&PUY進化控制系統(tǒng)的形式化描述定義定義9.8 9.8 進化控制的優(yōu)化問題一般可描述為 式中， 為適應度函數(shù)， 為解空間的個體， 為解空間。進化控制的最優(yōu)控制器的求解過程是該最優(yōu)化問題的迭代計算過程。即在開始時刻產(chǎn)生初始種群 ,進入相應的進化操作過程，直到第K代種群中，有個體 使得 滿足要求， 即為所要求的 ，即 = 。 Pppfu)(min)( pfpP0Pkip)(minkiPppfkkikipUUkip9.2.4 移動機器人進化控制系統(tǒng)的體系結

40、構和算法 這里介紹基于功能/行為集成的移動機器人進化控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)由進化規(guī)劃模塊和基于行為的控制模塊組成。這種綜合體系結構的優(yōu)點是既具有基于行為系統(tǒng)的實時性，又保持了基于功能系統(tǒng)的目標可控性。協(xié)調(diào)控制協(xié)調(diào)控制 人機接口人機接口 知識庫知識庫 經(jīng)驗庫經(jīng)驗庫 地圖構造器地圖構造器 進化規(guī)劃器進化規(guī)劃器 目標驅(qū)動行為目標驅(qū)動行為環(huán)境環(huán)境動作動作協(xié)調(diào)組合協(xié)調(diào)組合進化規(guī)劃模塊進化規(guī)劃模塊狀態(tài)狀態(tài) 性能判斷性能判斷行為控制模塊行為控制模塊任務描述任務描述感知感知任務任務 反射式行為反射式行為圖圖9.7 規(guī)劃、行為綜合的進化控制體系結構規(guī)劃、行為綜合的進化控制體系結構 2.進化規(guī)劃器的結構與算法先驗知識先

41、驗知識驅(qū)動驅(qū)動行為驅(qū)動行為驅(qū)動目標行為目標行為基本基本路徑選擇路徑選擇運動規(guī)劃器運動規(guī)劃器感知信息感知信息任務任務地圖地圖傳感數(shù)據(jù)傳感數(shù)據(jù)路徑路徑離線進化算法離線進化算法協(xié)調(diào)策略協(xié)調(diào)策略協(xié)調(diào)控制協(xié)調(diào)控制在線進化算法在線進化算法圖圖9.8 9.8 進化規(guī)劃器結構進化規(guī)劃器結構9.3 9.3 免疫控制免疫控制 把免疫控制和計算方法用于控制系統(tǒng)，即可構成免疫控制系統(tǒng)把免疫控制和計算方法用于控制系統(tǒng)，即可構成免疫控制系統(tǒng) 9.3.1 9.3.1 免疫算法的提出和定義免疫算法的提出和定義 1 1免疫算法的提出免疫算法的提出 免疫是生物體的特異性生理反應，由具有免疫功能的器官、免疫是生物體的特異性生理反應

42、，由具有免疫功能的器官、組織、細胞、免疫效應分子及基因等組成。組織、細胞、免疫效應分子及基因等組成。 人工免疫系統(tǒng)是由免疫學理論和觀察到的免疫功能、原理和人工免疫系統(tǒng)是由免疫學理論和觀察到的免疫功能、原理和模型啟發(fā)而產(chǎn)生的適應性系統(tǒng)。模型啟發(fā)而產(chǎn)生的適應性系統(tǒng)。 免疫算法的關鍵在于系統(tǒng)對受侵害部分的屏蔽、保護和學習免疫算法的關鍵在于系統(tǒng)對受侵害部分的屏蔽、保護和學習控制?？刂啤?2. 2. 免疫算法的有關定義免疫算法的有關定義 定義定義9.3 9.3 免疫算法是模仿生物免疫學和基因進化機理，通過人工方式構免疫算法是模仿生物免疫學和基因進化機理，通過人工方式構造的一類優(yōu)化搜索算法，是對生物免疫過程的一種數(shù)學仿真，是免疫計算造的一類優(yōu)化搜索算法，是對生物免