遺傳規(guī)劃算法研究及其在仿人智能控制器結(jié)構(gòu)自動(dòng)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用.pdf

1、進(jìn)化算法是模仿生物自然進(jìn)化過(guò)程的一種隨機(jī)搜索方法，最初具有三大分支:
　　 遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃和進(jìn)化策略。九十年代初美國(guó)學(xué)者Koza在遺傳算法的基礎(chǔ)上提出了一種全新的結(jié)構(gòu)描述方法——遺傳規(guī)劃(GP:GeneticProgramming)。它與進(jìn)化算法的主要不同表現(xiàn)在染色體的結(jié)構(gòu)上，用動(dòng)態(tài)的樹結(jié)構(gòu)來(lái)表示染色體。GP算法具有描述問(wèn)題層次化、編碼長(zhǎng)度動(dòng)態(tài)可變等特點(diǎn)，它被廣泛地應(yīng)用于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、符號(hào)處理等方面。
　　 基

2、于動(dòng)覺(jué)智能圖式的仿人智能控制理論在解決控制難題方面顯示出的突出優(yōu)勢(shì)，為解決復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題提供了一個(gè)有效的途徑。但基于動(dòng)覺(jué)智能圖式的仿人智能控制器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)還是過(guò)多的依賴專家經(jīng)驗(yàn)來(lái)完成，一旦控制問(wèn)題出現(xiàn)變化時(shí)，就需要重新設(shè)計(jì)控制器的結(jié)構(gòu)，這給設(shè)計(jì)人員帶來(lái)了很大的困難。還沒(méi)有一種成熟的具有普適意義的方法來(lái)進(jìn)行仿人智能控制器結(jié)構(gòu)的自動(dòng)設(shè)計(jì)。而遺傳規(guī)劃算法正是模擬自然界生物進(jìn)化思想發(fā)展起來(lái)的一種通用的優(yōu)化方法，因此，本文利用遺傳規(guī)劃算法的思想解決仿

3、人智能控制器結(jié)構(gòu)自動(dòng)設(shè)計(jì)的問(wèn)題。
　　 倒立擺是基于動(dòng)覺(jué)智能圖式的仿人智能控制的一個(gè)典型的應(yīng)用，因此本文以二級(jí)倒立擺的擺起倒立過(guò)程為試驗(yàn)平臺(tái)，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，驗(yàn)證遺傳規(guī)劃解決上述問(wèn)題的有效性。
　　 論文的主要研究?jī)?nèi)容：
　　 (1)對(duì)遺傳規(guī)劃算法進(jìn)行改進(jìn)。文中介紹了基本遺傳規(guī)劃及其各種改進(jìn)方法，重點(diǎn)描述了本文的改進(jìn)策略，并對(duì)本文改進(jìn)的遺傳規(guī)劃算法進(jìn)行了性能測(cè)試。
　　 (2) 改進(jìn)的遺傳規(guī)劃算法對(duì)二

4、級(jí)擺倒立擺擺起倒立的控制器結(jié)構(gòu)進(jìn)行自動(dòng)設(shè)計(jì)?？刂破鹘Y(jié)構(gòu)的好壞直接影響到控制目標(biāo)能否實(shí)現(xiàn)或者實(shí)現(xiàn)效果的優(yōu)劣，本文給出了詳細(xì)的設(shè)計(jì)過(guò)程和仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文改進(jìn)的遺傳規(guī)劃算法有一定的優(yōu)勢(shì)。
　　 (3) 改進(jìn)的遺傳規(guī)劃算法與并行計(jì)算相結(jié)合，用遺傳規(guī)劃算法進(jìn)行二級(jí)倒立擺擺起倒立控制器的結(jié)構(gòu)自動(dòng)設(shè)計(jì)時(shí)，適應(yīng)度的評(píng)價(jià)相當(dāng)耗時(shí)，平均運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)，因此，將其與并行計(jì)算相結(jié)合。本文詳細(xì)介紹了基于MPI的并行遺傳規(guī)劃算