进化算法是一种产生于生物进化思想的随机搜索算法。它采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构,并通过对一组编码表示,进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。由于它简单易行、鲁棒性强,尤其不受其搜索空间限制条件的约束及不需要其它辅助信息的特点,使它的应用范围极为广泛,并且已在众多领域得到了实际应用,取得了许多令人瞩目的成果。基于动觉智能图式的仿人智能控制理论在解决控制难题方面显示出的突出优势,为解决复杂系统问题提供了一个有效的途径。但是在解决这类复杂控制系统的过程中,仿人智能控制器仍然存在着多控制参数的整定和优化,以及结构自动设计的问题。由于进化思想与仿人智能控制理论存在的相似性,因此,本文提出利用进化算法的思想解决仿人智能控制器中存在的问题。在自动控制领域中,倒立摆系统是典型的非线性、多变量、欠驱动的复杂难控对象,是检验一个新的控制理论是否有效的试金石,也是进行各种控制实验的基础平台。因此本文以二级倒立摆的摆起倒立过程为试验平台,通过仿真实验的结果,验证进化算法解决上述问题的有效性。论文的主要研究内容:(1)遗传算法和遗传规划的改进。文中详细的描述了对基本遗传算法和遗传规划改进的各种方法,从而为论文后面的应用提供方法和技术支持。(2)改进的遗传算法实现二级倒立摆摆起倒立控制的多控制参数整定和优化的问题。文中详细的阐述了如何利用遗传算法解决多控制参数优化的问题,并出示了仿真实验结果。结果证明了遗传算法在解决仿人智能控制器的多控制参数优化中的有效性。(3)改进的遗传规划解决二级倒立摆摆起倒立的控制器结构自动设计的问题。结合基于动觉智能图式的仿人智能控制理论,文中描述了用遗传规划实现仿人智能控制器结构自动设计的思路,并给出了其设计过程和简单的仿真实验结果。结果验证了遗传规划在解决仿人智能控制器结构自动设计中的有效性。进化算法在解决基于仿人智能控制理论的二级倒立摆问题上的有效性,为进一步完善具有普适意义的仿人智能控制理论提供了方法支持,也促进了仿人智能控制理论的进一步推广应用。