《智能控制技术》 项目六 认识进化控制系统.pptx

智能控制技术

目录CONTENT项目一认识分级递阶控制系统项目二认识模糊控制系统项目三认识神经网络控制系统项目四认识模糊神经网络控制系统

项目五认识专家控制系统项目六认识进化控制系统项目七分析智能控制技术的典型应用目录CONTENT

项目六认识进化控制系统

知识目标了解遗传算法的概念及特点。了解遗传算法的基本操作及求解步骤。掌握进化控制系统的概念、结构及工作原理。熟悉进化控制系统的应用。

技能目标能正确分析进化控制系统的应用实例。能正确设计简单的进化控制系统。

素质目标养成崇尚技艺、求实创新的职业品质。弘扬勇于探索未知、追求真理的科学精神。培养勇攀科学高峰的责任感和使命感。

项目引入长期以来，人们一直在探索隐身的奥秘，科学家们也为之付出了不懈的努力。理论上，通过科学调控材料参数便可设计出类似于隐身斗篷、光学幻象装置等功能各异的隐身装备。然而，在实际操作中，制造该类隐身装备所需要的参数极多、技术难度极高、工艺流程极其烦琐，从而导致现有隐身装备的实际隐身效果并不理想。

项目引入为了减小隐身装备的理论隐身效果与实际隐身效果的差距，人们提出了将遗传算法运用到隐身装备的设计中，通过模拟自然进化过程有哪些信誉好的足球投注网站最优解，最终成功设计出了可作用于微波频段和太赫兹频段的隐身装备。遗传算法是进化控制的理论基础，它成功地将隐身由神话变成了现实。

项目工单1．学生分组学生以3～5人为一组，各小组选出组长并进行任务分工，将小组成员及任务分工填入表中2．工作计划各小组查阅相关资料，了解进化控制系统，制订工作计划，并将其填入表中。3．工作准备各小组将工作实施过程中所需的工具和器材填入表中。4．工作实施各小组按照工作计划，设计进化控制系统，并将实施步骤、实施内容及遇到的问题、解决办法等填入表中。

遗传算法概述1认识进化控制系统进化控制系统2

/6.1遗传算法概述

6.1遗传算法概述生物的进化与遗传20世纪70年代，人们基于遗传学机理的生物进化准则提出了遗传算法。

6.1遗传算法概述6.1.1遗传算法的概念遗传算法原理遗传算法是基于生物进化准则，通过模仿自然选择和遗传学机理，利用计算机仿真构造的随机优化有哪些信誉好的足球投注网站算法。遗传算法作用遗传算法是进化计算的一种重要形式，从初始种群出发，采用优胜劣汰、适者生存的自然法则选择个体。遗传算法进化通过交叉、变异来生成新一代种群，如此逐代进化，直至找出最适应外界环境的个体，即问题的最优解。

6.1遗传算法概述6.1.2遗传算法的特点遗传算法的操作不是针对参数本身，而是对参数的编码进行操作。（1）遗传算法的有哪些信誉好的足球投注网站不是从一点开始的，而是从多点同时开始的。（2）遗传算法的寻优规则不是确定的，而是由概率决定的。（3）遗传算法的待寻优函数不需要满足过多的条件，而是选择限制条件较少的函数。（4）

6.1遗传算法概述6.1.2遗传算法的特点遗传算法不适用于求解小规模的简单问题，而适用于求解大规模的复杂问题。（5）遗传算法的求解不需要附加推导信息，而是通过目标函数计算适配值进行的。（6）遗传算法的求解不是盲目穷举或随机测试，而是在解空间进行高效的启发式有哪些信誉好的足球投注网站。（7）传算法的计算不局限于小规模的计算，而是大规模的并行计算。（8）遗传算法的计算过程不是复杂烦琐的，而是逻辑清晰、功能性较强的。（9）

课堂讨论请思考遗传算法采用多点同时有哪些信誉好的足球投注网站的目的是什么？

6.1遗传算法概述6.1.3遗传算法的基本操作复制是运用达尔文的适者生存理论，通过模仿自然选择现象，从一个旧种群中选择生命力强的个体位串产生新种群的过程。在复制过程中，适应度函数可看作是对期望最大效益的一种度量，它决定了个体位串是被复制还是被淘汰。适应度函数个体位串的适应度值反映了个体在生长和繁殖过程中克服障碍的能力。适应度值反映以遗传算法为基础改进发展的进化算法1．复制

2．交叉复制操作和交叉操作决定了遗传算法的有效性，交叉操作更是遗传算法的核心。交叉操作主要用于产生新的个体，它不仅能在解空间中进行有效有哪些信誉好的足球投注网站，还能降低对有效模式的破坏概率。交叉操作的步骤（1）将复制后新产生的个体位串随机两两配对。（2）随机地选择交叉点，将匹配的个体位串进行交叉繁殖，产生一对新的个体位串。6.1遗传算法概述6.1.3遗传算法的基本操作

6.1遗传算法概述6.1.3遗传算法的基本操作假设个体位串的字符长度为，随机地在上选取一个整数位置，将两个配对的个体位串中从位置到个体位串末尾的个体字串相互交换，便生成两个新的个体位串。交叉操作

6.1遗传算法概述6.1.3遗传算法的基本操作3．变异复制操作和交