智能控制 课件 第七章-基于智能优化算法的智能控制

基于智能优化算法的智能控制IntelligentControlBasedonIntelligentOptimizationAlgorithms第七章基于智能优化算法的智能控制Ch77.1智能优化算法概述7.2进化类优化算法7.3群智能类优化算法7.4智能优化算法在智能控制中的应用基于智能优化算法的智能控制Ch77.1智能优化算法概述7.2进化类优化算法7.3群智能类优化算法7.4智能优化算法在智能控制中的应用1优化问题在给定约束的前提下，求使目标最优的参数配置。

2传统优化算法传统方法将优化问题定义为数学问题，通过寻找函数的极值来求解优化问题，求解思路一般为寻找函数梯度等于0的点

2传统优化算法传统方法将优化问题定义为数学问题，通过寻找函数的极值来求解优化问题，求解思路一般为寻找函数梯度等于0的点。常用的传统优化算法有：梯度下降法：牛顿法：拉格朗日乘数法：KKT条件：

无约束优化有约束优化

沿着梯度反方向走沿着梯度反方向走，并根据二阶导计算步长将约束合入目标函数利用优化问题的对偶问题2传统优化算法传统优化方法存在如下问题：1.要求目标函数连续可微，使其可应用的范围受限2.求解原理使其容易陷入局部最优陷阱，而无法获得全局最优解3.运算模式使其难以并行，限制了求解速度

3智能优化算法智能优化算法是一类模仿自然界生物进化、群体智能或人类思维过程并用于求解优化问题的元启发类算法。

生物进化群体智能自然规律自然选择蚂蚁觅食冶金退火3智能优化算法智能优化算法是一类模仿自然界生物进化、群体智能或人类思维过程并用于求解优化问题的元启发类算法。

自然选择将解空间编码成种群基因将目标函数表征为环境适应度将求解过程具象为交叉变异和自然选择3智能优化算法智能优化算法是一类模仿自然界生物进化、群体智能或人类思维过程并用于求解优化问题的元启发类算法。

蚂蚁觅食将组合优化问题的解空间表征为蚂蚁觅食路径将目标函数映射为路径的信息素浓度将求解过程具象为蚂蚁觅食行为3智能优化算法智能优化算法是一类模仿自然界生物进化、群体智能或人类思维过程并用于求解优化问题的元启发类算法。

冶金退火模拟冶金过程中的退火过程，即通过逐步降低温度，使物质从高能态逐渐转变为低能态，最终达到稳定的晶体结构通过随机搜索，概率接受和温度控制来进行最优解搜索可逐步逼近全局最优解4智能优化算法与经典优化算法1.要求目标函数连续可微，使其可应用的范围受限2.求解原理使其容易陷入局部最优陷阱，而无法获得全局最优解3.运算模式使其难以并行，限制了求解速度经典1.目标表征表征相对宽松，可以适用于更广泛的优化问题2.启发式搜索方式，可以更好的平衡全局，不易陷入局部最优3.可以种群为基础，具有天生并行计算特性智能5总结什么是优化问题？传统优化方法的求解思路是什么？传统优化方法存在哪些共性问题？什么是智能优化算法？智能优化算法与传统优化算法有哪些区别？基于智能优化算法的智能控制Ch77.1智能优化算法概述7.2进化类优化算法7.3群智能类优化算法7.4智能优化算法在智能控制中的应用1什么是进化类优化算法进化类智能优化算法是一类基于生物进化原理的全局优化算法。其通过模拟自然界生物进化过程中的选择、遗传、变异和交叉等机制，在复杂的解空间中搜索最优解。/blog-565899-1190045.html2进化类优化算法-遗传算法遗传算法的核心思想来源于达尔文的进化论和孟德尔的遗传学理论，该算法通过模拟自然界生物进化过程中的选择、交叉和变异等生物机制，将优化目标抽象为个体的适应度函数，并通过遗传过程中生物适应度不断增强这自然规律来完成最优解的寻找将解空间编码成种群基因将目标函数表征为环境适应度将求解过程具象为交叉变异和自然选择2进化类优化算法-遗传算法概念属性概念名称解释通用优化框架的对应概念初始化随机生成初始种群作为初始解，每个解称为一个个体或染色体。迭代重复选择、交叉和变异操作，不断更新种群。终止条件当达到预定的适应度值或最大迭代次数时，算法终止，输出最优解。优化问题的抽象形式编码将问题的解表示为遗传算法能够处理的形式，通常为二进制字符串、实数数组或其他形式的编码。适应度函数将问题优化目标抽象为适应度函数，用于评估每个个体的优劣程度。适应度值越高的个体，表示其质量越好。优化求解的具体操作选择根据个体的适应度值，选择优良个体作为下一代的父母。常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择和排序选择等。交叉通过交换父母个体的部分基因，生成新的个体（子代）。交叉操作可以促进基因重组，增加种群多样性。常见的交叉方式包括单点交叉、多点交叉和均匀交叉。变异对个体的部分基因进行随机修改，以引入新的基因多样性，防止种群过早收敛到局部最优。变异率通常较低，以保持种群的稳定性。3进化类优化算法-差分进化算法差分进化算法是在遗传算法的一个变种，其在宏观上依然满足进化类算法的整体框架，但在细节上不拘于自然规律，对变异、交叉和选择进行了超乎自然规律的改造，相比于遗传算法更简单有效，尤其适合处理连续空间的全局优化问题

差分进化算法先进行变异操作，再进行交叉操作

将解空间编码成种群基因将目标函数表征为环境适应度将求解过程具象为交叉变异和自然选择差分进化算法的问题抽象与遗传算法基本一致4进化类优化算法-算法对比概念属性概念名称遗传算法与差分进化算法的差异通用优化框架的对应概念初始化一致迭代遗传算法为先交叉后变异；差分进化算法为先变异后交叉终止条件一致优化问题的抽象形式编码遗传算法一般为离散编码；差分进化算法一般无需额外编码适应度函数一致优化求解的具体操作选择遗传算法为种群内竞争；差分进化算法为父子竞争交叉遗传算法为基因重组；差分进化算法一般为均匀交叉变异遗传算法模拟基因变异模式；差分进化算法为差分变异基于智能优化算法的智能控制Ch77.1智能优化算法概述7.2进化类优化算法7.3群智能类优化算法7.4智能优化算法在智能控制中的应用1什么是群智能优化算法群智能类优化算法（SwarmIntelligenceOptimizationAlgorithms）是一类模拟自然界中群体行为的优化算法。这些算法通过个体间的简单交互和合作，展现出群体智能，能够解决复杂的优化问题

。人工智能生成/desk/16427.html2群智能类优化算法-蚁群算法将组合优化问题的解空间表征为蚂蚁觅食路径将目标函数映射为路径的信息素浓度将求解过程具象为蚂蚁觅食行为蚁群算法是一类模仿蚂蚁觅食过程的元启发式算法，其通过设计人工蚂蚁和人工信息素机制，实现对最短路径问题求解，是求解组合优化问题的有效途径。2群智能类优化算法-蚁群算法组合优化算法的图抽象

概念解释有限元素集合组合优化问题的元素表征为图的节点，并构成一个有限的集合有限连接集合元素之间的连接关系表征为图的边，构成一个有限的连接集合连接的误差表征误差表征方法将连接映射到一个定量的误差评价有限约束集合将节点运动的约束也构成一个有限的集合状态几点构成的完整序列称之为组合优化问题中的一个状态，满足约束条件的状态集合为可行状态集合邻域结构两个可以进行一步切换的状态解满足组合优化问题所有需求的状态为该问题的解损失函数描述每个解的整体损失的函数蚁群算法的概念概念解释蚁群系统蚁群算法基于种群的搜索策略，通过多只蚂蚁协同工作，在解空间中寻找最优解。算法框架包括种群初始化、信息素更新、路径选择等基本操作。信息素机制信息素是蚁群算法的核心机制。蚂蚁在移动过程中，会根据路径上的信息素浓度来决定下一步的移动方向，同时在经过的路径上释放信息素。信息素会随着时间的推移逐渐挥发，防止算法过早收敛到局部最优。状态转移规则蚂蚁选择下一步路径时，采用基于概率的选择机制。选择概率由路径上的信息素浓度和启发式信息共同决定。3群智能类优化算法-粒子群算法粒子群算法通过模拟鸟群觅食的行为，在复杂的解空间中进行全局搜索，具有较快的收敛速度和简单的实现结构

将优化问题的解空间表征为粒子的位置将目标函数映射为每个粒子的优劣程度将求解过程具象为粒子在引力和惯性作用下的移动3群智能类优化算法-粒子群算法概念属性概念名称解释通用优化框架的对应概念初始化随机生成初始粒子，每个粒子都是一个潜在解。迭代在每一迭代中，每个粒子根据自己的速度和位置更新自己的位置，并根据个体极值和全局极值来调整自己的速度。终止条件当达到预定的适应度值或最大迭代次数时，算法终止，输出最优解。优化问题的抽象形式粒子粒子群算法中将解空间抽象为粒子群，每个潜在解被视为搜索空间中的一个“粒子”目标函数将问题优化目标抽象为目标函数，用于评估每个粒子的优劣程度。优化求解的具体操作个体极值每个粒子在搜索过程中记录自己所找到的最优解。全局极值所有粒子会共享信息，记录整个粒子群中所有粒子所找到的最优解。速度计算每个粒子在搜索空间中具有速度，它决定了粒子在搜索空间中的移动方向和距离。基于智能优化算法的智能控制Ch77.1智能优化算法概述7.2进化类优化算法7.3群智能类优化算法7.4智能优化算法在智能控制中的应用1智能优化算法在智能控制应用控制系统需要一定的约束前提下实现更优的控制，所以控制系统在一定程度上也可以抽象成优化问题。智能优化算法在解决控制系统中优化问题应用十分广泛。具体包括：控制器参数优化、系统辨识、预测控制优化、滑膜控制器优化、自适应控制优化和鲁棒控制优化等。控制系统稳态误差小响应速度快系统波动少…优化问题智能优化算法数学模型难建立优化速度需要快2以车辆速度控制为例是比例增益,它决定了控制系统对当前误差的响应强度；是积分增益，它对误差随时间的积累进行响应，有助于消除稳态误差；是微分增益,它对误差的变化率进行响应，可以提供超前校正，以减少系统的过冲和振荡。

3基于遗传算法的PID参数调节基于遗传算法的参数优化在具体应用上主要涉及两方面的适配：1）将比例、积分和微分参数编码为基因；2）将优化目标（更快的相应速度、更小的稳态误差和更少的超调）抽象为适应度函