BJTU
智能控制
Yanxin Zhang 张严心
Dept. of Automation, BJTU
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第七章 智能控制的展望
学习控制
仿人控制
混沌控制
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第一节 学习控制
基于神经网络的学习控制
迭代学习控制
重复学习控制
再励学习控制
自动机学习控制
遗传学习控制
PSO 算法
免疫算法
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1.迭代学习控制
迭代学习基本思想：总结人类学习的方法，即通过多
次的训练，从经验中学会某种技能。在执行重复运动的非
线性机器人系统的控制中是相当成功的。
特点：
1）对被控对象的模型要求非常宽松；
2）可克服周期性的系统扰动，有良好的鲁棒性；
3）结构简单，学习的信息只须利用线性反馈控制量；
4）学习算法的收敛条件非常简单，只要求系统具有有界的
不确定性。
第一节 学习控制
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2. 遗传学习控制
遗传算法是人工智能的重要分支，遗传算法是通过机
器来模仿生物界自然选择机制的一种方法。
1962年，Holland教授，提出建立在自然选择和自然遗传学
机理基础上的迭代自适应随机搜索算法——遗传算法
1970年，用计算机程序模拟了进化过程。
1975年，专著：Adaption in Natural Artificial System标志
遗传算法的正式确立。
第一节 学习控制
