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本文檔的主要內容詳細介紹的是優化算法和智能算法與智能控制技術有哪些特點和應用
在建立了以頻域法為主的經典控制理論的基礎上，智能控制技術逐步發展。隨著信息技術的進步新方法和新技術進入工程化、產品化階段。這對自動控制理論技術提出了新的挑戰，促進了智能理論在控制技術中的應用。下面介紹了優化算法、智能算法、智能控制技術的特點及應用。
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優化算法特點及應用
什么是優化？就是從各種方案中選取一個最好的。從數學角度看，優化理論就是研究如何在狀態空間中尋找到全局最優點。優化算法通常用來處理問題最優解的求解，這個問題有多個變量共同決定的優化算法的一個特點往往給出的是一個局部最優解，不是絕對的最優解，或者說全局最優解。一種優化算法是否有用很大程度取決問題本身，如果問題本身就是比較無序的，或許隨機搜索是最有效的。常用有3種優化算法：遺傳算法、蟻群算法、免疫算法等。
遺傳算法是一種基于模擬遺傳機制和進化論的并行隨機搜索優化算法。遺傳算法在控制領域中，已被用于研究離散時問最優控制、方程的求解和控制系統的魯棒穩定問題等。遺傳算法用來訓練神經網絡權值，對控制規則和隸屬度函數進行優化，也可用來優化網絡結構。
蟻群算法是群體智能的典型實現，是一種基于種群尋優的啟發式搜索算法。蟻群算法小僅能夠智能搜索、全局優化，而具有魯棒性、正反饋、分布式計算、易與其它算法結合等特點。等人將蟻群算法先后應用于旅行商問題、資源二次分配問題等經典優化問題，得到了較好的效果。在動態環境下，蟻群算法也表現出高度的靈活性和健壯性，如在集成電路布線設計、電信路山控制、交通建模及規劃、電力系統優化及故障分析等方面都被認為是目前較好的算法之一。
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