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【摘 要】在这个科技飞速发展的时代，自动化控制成为生产生活中不可缺少的应用之一，各个领域里对于自动化的需求也越来越大，而自动化控制的处理算法却较为复杂，本文主要是讲述遗传算法在自动化控制里的应用，分析了遗传算法在集中自动控制力的应用成果。
【关键词】自动控制；遗传算法；应用
遗传算法是自然选择的基础上，基于基因遗传原理的随机的搜索算法，是在微型的计算机上进行模拟生物进化而产生的一门新兴的专业。随着计算机技术和现代控制学的不断发展，工程控制师面临着越来越多的挑战，对优化自动化控制的处理算法提出了要求。而遗传算法作为一种仿生算法，具有成熟度极高的鲁棒性和适用性，得到了控制工程师的青睐。近年来，将遗传算法应用在自动控制化的领域里的工程师越来越多，如，鲁棒、滑模、神经网络、PID控制等等许多方面都得到了广泛的应用。本文将会对几种遗传算法在自动控制中的应用进行分析。
1.遗传算法概论
遗传算法是基于达尔文的自然选择理论衍生出来的。达尔文认为，自然界的一切生物都是通过自身物种的演化来不断适应新的生存环境，遗传算法正是这种理论上，通过现代计算机的模拟而发展出的，它吸取了达尔文的物竞天择适者生存的观点，使得遗传算法能够为系统提供一种在复杂空间进行随机搜索的方法，并且从这些方法中优化出最适应的解决途径。遗传算法在串之间进行有组织但是又很随机的信息交换，随着算法的进行，好的优良的部分会被不断地传承下来，而坏的部分会被不断的淘汰，因而受到很多工程控制师的喜爱将它应用在自动控制的领域里。
2.遗传算法在自动控制领域的应用
遗传算法于自动控制的领域里的应用主要可以分为两种，一是在线自适应调节，二是离线设计分析。其中离线应用还可以被分为两种，即直接涉及法、间接设计法。在第一个直接设计法里，遗传算法是被用来当作优化和搜索的引擎，像是对于一个已知被控对象来选择一个合适他的控制的结构或者是优化一个特定的控制器参数的设置来满足它在性能指标上的要求。在第二个间接设计法例，用传统方法做其他部分，而遗传算法为这个系统提供优化参数。遗传算法在线自适应调节中的应用主要也可分为两类，一种是直接用遗传算法优化控制器参数，构成了有遗传算法作为自适应控制器的自适应优化的机制；一种是把遗传算法作为一种可以辨识未知和时变的特征参数的学习机制，调整自适应控制器。
2.1最优控制
遗传的算法于最优控制的方面得到较广泛的应用。控制的大多数问题都可以解释为寻找在不同的系统当中所对应的一组最优的控制。传统的方法都存在对输入的初始值敏感，收敛速度慢，易陷入局部很小的缺点。而遗传算法在这方面比传统的方法表现好的多。在对离散时间的最优控制的问题上的研究表明，遗传算法在这个问题上的结果比传统算法好很多。在手推车问题、收获问题等问题上的成功证明遗传算法在最优控制上具有很大的潜力，未来遗传算法也将更多地在最优控制这个问题上更好地表现。
2.2模糊控制系统
不论是经典的还是现代的控制理论都能够很好的处理精确的数学模型的系统，但在实际的应用当中，每个系统不可能样样都精确，存在很多模糊值，操作的难度十分大。模糊推理方法是在控制系统没有模型估计的基础上建立起来的控制系统的有效工具之一，这是基于规则的系统把模糊的语言变量输入规则集合之中，来对人的经验和方法进行建模。传统中，这种方法例的模糊规则的制定和调整都要有专家来，这样非常耗时和困难。科学家就将遗传算法应用到模糊控制里，大大的提高了效率。遗传算法对于提升模糊控制器静态和动态的性能起了很大的推动作用，应用性十分强，在模糊控制应用的领域遗传算法的前景很广。
2.3非线性控制
控制系统设计里，有许多控制的问题可以算入优化的大框架中。在实际问题中问题往往比较约束和呈非线性，不同的参数的组合却有可能会得到相同的控制作用。传统方法中对于初次输入的值很敏感，容易陷入困境。而遗传算法由于不用指数函数微分，所以用遗传算法设计出来的自动化方法可以考虑实际中系统很多的性能方面的要求，并且可以直接设计出非线性对象线性控制器，这是传统方法做不到的，基于这个优点，在非线性控制中，遗传算法得到了推广。
3.结语
随着人类科技的发展，自动化技术的应用越来越广泛，而遗传算法作为优化自动化控制的重要方法，应该得到广大控制工程师的重视，不断地发展和改进遗传算法，使其能够更好的应用到自动化控制的领域中。使用遗传算法优化自动化控制是大势所趋，因为它的计算都是在计算机的辅助下完成，减少了人为因素的影响，使得设计的自动化程度得到了提高，所以遗传算法是工程设计师们设计系统的一个不错选择。
【参考文献】
[1]张绍红，毛尚旭，宁书年.模拟退火法和遗传算法联合优化技术及在反演解释中的应用[J].煤炭学报，2007（01）.
[2]万月珍，廖成咤.用遗传算法对臼动摔制系统数学模犁寻优[J].地壳形变与地震，2008（02）.
[3]张绍红，王尚旭，宁柏年.模拟退火法和遗传算法联台优化技术及在反演解释中的应用[J].煤炭学报，2008（01）.
【关键词】自动控制；遗传算法；应用
遗传算法是自然选择的基础上，基于基因遗传原理的随机的搜索算法，是在微型的计算机上进行模拟生物进化而产生的一门新兴的专业。随着计算机技术和现代控制学的不断发展，工程控制师面临着越来越多的挑战，对优化自动化控制的处理算法提出了要求。而遗传算法作为一种仿生算法，具有成熟度极高的鲁棒性和适用性，得到了控制工程师的青睐。近年来，将遗传算法应用在自动控制化的领域里的工程师越来越多，如，鲁棒、滑模、神经网络、PID控制等等许多方面都得到了广泛的应用。本文将会对几种遗传算法在自动控制中的应用进行分析。
1.遗传算法概论
遗传算法是基于达尔文的自然选择理论衍生出来的。达尔文认为，自然界的一切生物都是通过自身物种的演化来不断适应新的生存环境，遗传算法正是这种理论上，通过现代计算机的模拟而发展出的，它吸取了达尔文的物竞天择适者生存的观点，使得遗传算法能够为系统提供一种在复杂空间进行随机搜索的方法，并且从这些方法中优化出最适应的解决途径。遗传算法在串之间进行有组织但是又很随机的信息交换，随着算法的进行，好的优良的部分会被不断地传承下来，而坏的部分会被不断的淘汰，因而受到很多工程控制师的喜爱将它应用在自动控制的领域里。
2.遗传算法在自动控制领域的应用
遗传算法于自动控制的领域里的应用主要可以分为两种，一是在线自适应调节，二是离线设计分析。其中离线应用还可以被分为两种，即直接涉及法、间接设计法。在第一个直接设计法里，遗传算法是被用来当作优化和搜索的引擎，像是对于一个已知被控对象来选择一个合适他的控制的结构或者是优化一个特定的控制器参数的设置来满足它在性能指标上的要求。在第二个间接设计法例，用传统方法做其他部分，而遗传算法为这个系统提供优化参数。遗传算法在线自适应调节中的应用主要也可分为两类，一种是直接用遗传算法优化控制器参数，构成了有遗传算法作为自适应控制器的自适应优化的机制；一种是把遗传算法作为一种可以辨识未知和时变的特征参数的学习机制，调整自适应控制器。
2.1最优控制
遗传的算法于最优控制的方面得到较广泛的应用。控制的大多数问题都可以解释为寻找在不同的系统当中所对应的一组最优的控制。传统的方法都存在对输入的初始值敏感，收敛速度慢，易陷入局部很小的缺点。而遗传算法在这方面比传统的方法表现好的多。在对离散时间的最优控制的问题上的研究表明，遗传算法在这个问题上的结果比传统算法好很多。在手推车问题、收获问题等问题上的成功证明遗传算法在最优控制上具有很大的潜力，未来遗传算法也将更多地在最优控制这个问题上更好地表现。
2.2模糊控制系统
不论是经典的还是现代的控制理论都能够很好的处理精确的数学模型的系统，但在实际的应用当中，每个系统不可能样样都精确，存在很多模糊值，操作的难度十分大。模糊推理方法是在控制系统没有模型估计的基础上建立起来的控制系统的有效工具之一，这是基于规则的系统把模糊的语言变量输入规则集合之中，来对人的经验和方法进行建模。传统中，这种方法例的模糊规则的制定和调整都要有专家来，这样非常耗时和困难。科学家就将遗传算法应用到模糊控制里，大大的提高了效率。遗传算法对于提升模糊控制器静态和动态的性能起了很大的推动作用，应用性十分强，在模糊控制应用的领域遗传算法的前景很广。
2.3非线性控制
控制系统设计里，有许多控制的问题可以算入优化的大框架中。在实际问题中问题往往比较约束和呈非线性，不同的参数的组合却有可能会得到相同的控制作用。传统方法中对于初次输入的值很敏感，容易陷入困境。而遗传算法由于不用指数函数微分，所以用遗传算法设计出来的自动化方法可以考虑实际中系统很多的性能方面的要求，并且可以直接设计出非线性对象线性控制器，这是传统方法做不到的，基于这个优点，在非线性控制中，遗传算法得到了推广。
3.结语
随着人类科技的发展，自动化技术的应用越来越广泛，而遗传算法作为优化自动化控制的重要方法，应该得到广大控制工程师的重视，不断地发展和改进遗传算法，使其能够更好的应用到自动化控制的领域中。使用遗传算法优化自动化控制是大势所趋，因为它的计算都是在计算机的辅助下完成，减少了人为因素的影响，使得设计的自动化程度得到了提高，所以遗传算法是工程设计师们设计系统的一个不错选择。
【参考文献】
[1]张绍红，毛尚旭，宁书年.模拟退火法和遗传算法联合优化技术及在反演解释中的应用[J].煤炭学报，2007（01）.
[2]万月珍，廖成咤.用遗传算法对臼动摔制系统数学模犁寻优[J].地壳形变与地震，2008（02）.
[3]张绍红，王尚旭，宁柏年.模拟退火法和遗传算法联台优化技术及在反演解释中的应用[J].煤炭学报，2008（01）.