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第一章 绪 论 § 1.2 智能控制的几个重要分支 一 模糊控制 1 现实世界太复杂以至于无法精确描述，所以为了得到一个合理的模型就需要引入近似性(即模糊性)概念； 2 随着信息时代的迈进，人类知识在系统建模与分析中变得日益重要，需要一种理论能够刻画人类的知识并将其嵌入到工程系统中。 3 在实际中，人们获得的模型过于复杂，例如一些非线性模型，需要将其简化从而利用已有的工具进行理论分析。 早期的模糊控制方法大多是直接利用人的经验知识来设计模糊控制器，再根据实际控制效果来调试修正，简称为“直接综合法”。对于无法或很难建立对象数学模型的复杂控制问题，传统的控制方法无能为力，而直接综合法却可以提供简单有效的解决方案，充分显示了模糊控制的优越性。但是由于缺乏对象的数学模型，无法对控制系统的性能指标进行理论研究，控制器的设计只能依靠专家的经验个案处理，这是直接综合法的主要缺点。 近年来提出的另一类模糊控制方法，是先建立对象的数学模型，根据数学模型对控制系统的稳定性和性能指标等进行理论分析和仿真实验，然后再设计模糊控制器，简称为“分析综合法”。分析综合法解决问题的思路与传统的控制方法相同，但是适用于一般的非线性系统，弥补了传统控制方法主要适用于线性系统的缺陷，为模糊控制开辟了更广阔的应用领域，也大大丰富了模糊控制理论。 (2) 第一次高潮（70年代中-80年代初） 1976，Rutherford 模糊控制算法分析 1977，Ostergad 水泥窑炉模糊控制 1977，Willaeys 最优模糊控制 1979，Komolor 在模糊目标和模糊约束下的最优控制 1979，Mamdani 模糊自组织控制 1980，Tong 废水处理的模糊控制 1983，Pedrycz 概率模糊集 Yasunobu 模糊预报控制 1984， 国际模糊系统联合会（IFSA）成立 Sugeno 模型汽车停车控制 1985，Takagi and Sugeno TS模糊模型与辨识 Gupta 模糊控制系统的稳定性 Togai 模糊芯片 1986，Yamakawa 模糊芯片 Dubois and Prade 近似推理 1987，Yasunobu 日本仙台地铁机车的模糊控制 1989，Ying and Buckley 典型模糊控制器的结构分析 1990, 模糊家电产品在日本大量上市 1991，Raju 分层模糊控制 1992， 开始举办Fuzzy-IEEE年会 Tanaka and TS模糊控制系统的稳定性 Sugeno Wang Lixin 仿射非线性系统的模糊自适应控制 1993，Wang Lixin 模糊系统的通用逼近 出版 IEEE Trans.Fuzzy Systems § 1.3 智能控制理论 一 智能控制的特点 三 遗传算法 遗传算法(Genetic Algorithm，简称GA) 是人工智能的一个重要分支，是基于自然选择和基因遗传学原理的有哪些信誉好的足球投注网站算法，是基于达尔文进化论，在计算机上模拟生命进化论机制而发展起来的一门学科。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 遗传算法由美国的J.H.Holland教授在1975年提出，80年代中期开始逐步成熟。从1985年起，国际上开始举行遗传算法国际会议。目前遗传算法已经被广泛应用于许多实际问题，成为用来解决高度复杂问题的新思路和新方法。 遗传算法可用于模糊