趙興娜　李文振

【摘 要】在這個(gè)科技飛速發(fā)展的時(shí)代，自動(dòng)化控制成為生產(chǎn)生活中不可缺少的應(yīng)用之一，各個(gè)領(lǐng)域里對(duì)于自動(dòng)化的需求也越來(lái)越大，而自動(dòng)化控制的處理算法卻較為復(fù)雜，本文主要是講述遺傳算法在自動(dòng)化控制里的應(yīng)用，分析了遺傳算法在集中自動(dòng)控制力的應(yīng)用成果。

【關(guān)鍵詞】自動(dòng)控制；遺傳算法；應(yīng)用

遺傳算法是自然選擇的基礎(chǔ)上，基于基因遺傳原理的隨機(jī)的搜索算法，是在微型的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行模擬生物進(jìn)化而產(chǎn)生的一門(mén)新興的專(zhuān)業(yè)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和現(xiàn)代控制學(xué)的不斷發(fā)展，工程控制師面臨著越來(lái)越多的挑戰(zhàn)，對(duì)優(yōu)化自動(dòng)化控制的處理算法提出了要求。而遺傳算法作為一種仿生算法，具有成熟度極高的魯棒性和適用性，得到了控制工程師的青睞。近年來(lái)，將遺傳算法應(yīng)用在自動(dòng)控制化的領(lǐng)域里的工程師越來(lái)越多，如，魯棒、滑模、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、PID控制等等許多方面都得到了廣泛的應(yīng)用。本文將會(huì)對(duì)幾種遺傳算法在自動(dòng)控制中的應(yīng)用進(jìn)行分析。

1.遺傳算法概論

遺傳算法是基于達(dá)爾文的自然選擇理論衍生出來(lái)的。達(dá)爾文認(rèn)為，自然界的一切生物都是通過(guò)自身物種的演化來(lái)不斷適應(yīng)新的生存環(huán)境，遺傳算法正是這種理論上，通過(guò)現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的模擬而發(fā)展出的，它吸取了達(dá)爾文的物競(jìng)天擇適者生存的觀點(diǎn)，使得遺傳算法能夠?yàn)橄到y(tǒng)提供一種在復(fù)雜空間進(jìn)行隨機(jī)搜索的方法，并且從這些方法中優(yōu)化出最適應(yīng)的解決途徑。遺傳算法在串之間進(jìn)行有組織但是又很隨機(jī)的信息交換，隨著算法的進(jìn)行，好的優(yōu)良的部分會(huì)被不斷地傳承下來(lái)，而壞的部分會(huì)被不斷的淘汰，因而受到很多工程控制師的喜愛(ài)將它應(yīng)用在自動(dòng)控制的領(lǐng)域里。

2.遺傳算法在自動(dòng)控制領(lǐng)域的應(yīng)用

遺傳算法于自動(dòng)控制的領(lǐng)域里的應(yīng)用主要可以分為兩種，一是在線自適應(yīng)調(diào)節(jié)，二是離線設(shè)計(jì)分析。其中離線應(yīng)用還可以被分為兩種，即直接涉及法、間接設(shè)計(jì)法。在第一個(gè)直接設(shè)計(jì)法里，遺傳算法是被用來(lái)當(dāng)作優(yōu)化和搜索的引擎，像是對(duì)于一個(gè)已知被控對(duì)象來(lái)選擇一個(gè)合適他的控制的結(jié)構(gòu)或者是優(yōu)化一個(gè)特定的控制器參數(shù)的設(shè)置來(lái)滿(mǎn)足它在性能指標(biāo)上的要求。在第二個(gè)間接設(shè)計(jì)法例，用傳統(tǒng)方法做其他部分，而遺傳算法為這個(gè)系統(tǒng)提供優(yōu)化參數(shù)。遺傳算法在線自適應(yīng)調(diào)節(jié)中的應(yīng)用主要也可分為兩類(lèi)，一種是直接用遺傳算法優(yōu)化控制器參數(shù)，構(gòu)成了有遺傳算法作為自適應(yīng)控制器的自適應(yīng)優(yōu)化的機(jī)制；一種是把遺傳算法作為一種可以辨識(shí)未知和時(shí)變的特征參數(shù)的學(xué)習(xí)機(jī)制，調(diào)整自適應(yīng)控制器。

2.1最優(yōu)控制

遺傳的算法于最優(yōu)控制的方面得到較廣泛的應(yīng)用。控制的大多數(shù)問(wèn)題都可以解釋為尋找在不同的系統(tǒng)當(dāng)中所對(duì)應(yīng)的一組最優(yōu)的控制。傳統(tǒng)的方法都存在對(duì)輸入的初始值敏感，收斂速度慢，易陷入局部很小的缺點(diǎn)。而遺傳算法在這方面比傳統(tǒng)的方法表現(xiàn)好的多。在對(duì)離散時(shí)間的最優(yōu)控制的問(wèn)題上的研究表明，遺傳算法在這個(gè)問(wèn)題上的結(jié)果比傳統(tǒng)算法好很多。在手推車(chē)問(wèn)題、收獲問(wèn)題等問(wèn)題上的成功證明遺傳算法在最優(yōu)控制上具有很大的潛力，未來(lái)遺傳算法也將更多地在最優(yōu)控制這個(gè)問(wèn)題上更好地表現(xiàn)。

2.2模糊控制系統(tǒng)

不論是經(jīng)典的還是現(xiàn)代的控制理論都能夠很好的處理精確的數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)，但在實(shí)際的應(yīng)用當(dāng)中，每個(gè)系統(tǒng)不可能樣樣都精確，存在很多模糊值，操作的難度十分大。模糊推理方法是在控制系統(tǒng)沒(méi)有模型估計(jì)的基礎(chǔ)上建立起來(lái)的控制系統(tǒng)的有效工具之一，這是基于規(guī)則的系統(tǒng)把模糊的語(yǔ)言變量輸入規(guī)則集合之中，來(lái)對(duì)人的經(jīng)驗(yàn)和方法進(jìn)行建模。傳統(tǒng)中，這種方法例的模糊規(guī)則的制定和調(diào)整都要有專(zhuān)家來(lái)，這樣非常耗時(shí)和困難?？茖W(xué)家就將遺傳算法應(yīng)用到模糊控制里，大大的提高了效率。遺傳算法對(duì)于提升模糊控制器靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的性能起了很大的推動(dòng)作用，應(yīng)用性十分強(qiáng)，在模糊控制應(yīng)用的領(lǐng)域遺傳算法的前景很廣。

2.3非線性控制

控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)里，有許多控制的問(wèn)題可以算入優(yōu)化的大框架中。在實(shí)際問(wèn)題中問(wèn)題往往比較約束和呈非線性，不同的參數(shù)的組合卻有可能會(huì)得到相同的控制作用。傳統(tǒng)方法中對(duì)于初次輸入的值很敏感，容易陷入困境。而遺傳算法由于不用指數(shù)函數(shù)微分，所以用遺傳算法設(shè)計(jì)出來(lái)的自動(dòng)化方法可以考慮實(shí)際中系統(tǒng)很多的性能方面的要求，并且可以直接設(shè)計(jì)出非線性對(duì)象線性控制器，這是傳統(tǒng)方法做不到的，基于這個(gè)優(yōu)點(diǎn)，在非線性控制中，遺傳算法得到了推廣。

3.結(jié)語(yǔ)

隨著人類(lèi)科技的發(fā)展，自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，而遺傳算法作為優(yōu)化自動(dòng)化控制的重要方法，應(yīng)該得到廣大控制工程師的重視，不斷地發(fā)展和改進(jìn)遺傳算法，使其能夠更好的應(yīng)用到自動(dòng)化控制的領(lǐng)域中。使用遺傳算法優(yōu)化自動(dòng)化控制是大勢(shì)所趨，因?yàn)樗挠?jì)算都是在計(jì)算機(jī)的輔助下完成，減少了人為因素的影響，使得設(shè)計(jì)的自動(dòng)化程度得到了提高，所以遺傳算法是工程設(shè)計(jì)師們?cè)O(shè)計(jì)系統(tǒng)的一個(gè)不錯(cuò)選擇。

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