[科普中国]-进化控制

发展

进化控制(evolutionary control)源于生物的进化机制。20世纪90年代末，即在遗传算法等进化计算思想提出20年后，在生物医学界和自动控制界出现研究进化控制的苗头。1998年，埃瓦尔德(Ewald)、萨斯曼(Sussmam)和维森特(Vicente)等人把进化计算原理用于病毒性疾病控制。1997～1998年，作者、周翔提出机电系统的进化控制思想，并把它应用于移动机器人的导航控制，取得初步研究成果。2002年，郑浩然等把基于生命周期的进化控制时序引入进化计算过程，以提高进化算法的性能。2003年媒体报道称，英国国防实验室研制出一种具有自我修复功能的蛇形军用机器人，该机器人的软件依照遗传算法，能够使机器人在受伤时依然在“数字染色体”的控制下继续蜿蜒前进。尽管对进化控制的研究，尚不多见，但已有一个好的开端，可望有较大的发展。2

基本思想进化控制是建立在进化计算和反馈控制相结合的基础上的。反馈是一种基于刺激一反应(或感知一动作)行为的生物获得适应能力和提高性能的途径，也是各种生物生存的重要调节机制和自然界基本法则。进化是自然界的另一适应机制。相对于反馈而言，进化更着重于改变和影响生命特征的内在本质因素，通过反馈作用所提高的性能需要由进化作用加以巩固。自然进化需要漫长的时间来巩固优越的性能，而反馈作用却能够在很短的时间内加以实现。

从控制角度看，进化计算的基本概念和要素(如编码与解码、适应度函数、遗传操作等)中都或多或少地隐含了反馈原理。例如，可把适应函数视为控制理论中的性能目标函数，对给定的目标信息和作用效果的反馈信息。经过比较评判，并据评判结果指导进化操作。又如，遗传操作中的选择操作实质上是一种维持优良性能的调节作用，而交叉和变异操作则是两种提高和改善性能可能性的操作。在编码方式中，反馈作用不够直观，但其启发知识实质上也是一种反馈，一种类似PID中微分作用的先验性前馈作用。

进化机制与反馈控制机制的结合是可行的。对这种结合的进一步理论分析和研究(如反馈作用对适应度函数的影响、进化操作算子的控制和表示方式的选取等)将有助于对进化计算收敛可控性、时间复杂度等方面的深入研究，并有利于进化计算中一些基本问题的解决。2

系统结构进化控制的研究开发者们已提出多种进化控制系统结构，但至今仍缺乏一般(通用)的和公认的结构模式。结合我们的研究体会，下面给出两种比较典型的进化控制系统结构。

第一种可称为直接进化控制结构，它是由遗传算法(GA)直接作用于控制器，构成基于GA的进化控制器。进化控制器对受控对象进行控制，再通过反馈形成进化控制系统。在许多情况下，进化控制器为一混合控制器。

第二种可称为间接进化控制，它是由进化机制(进化学习)作用于系统模型，再综合系统状态输出与系统模型输出作用于进化学习，然后系统再应用一般闭环反馈控制原理构成进化控制系统。与第一种结构相比，本结构比较复杂，其控制性能优于前者。

在实际研究和应用中进化控制系统往往采用混合结构，例如采用进化计算与模糊预测控制的结合、遗传算法与开关控制的集成、进化机制与神经网络的综合控制等。实际上它们属于混合控制。3

意义进化控制的意义在于为探索智能的本质和产生智能的机制、以及复杂系统的控制提供了一套新的思路和视角，丰富了控制理论的内容．为解决复杂系统的控制寻求一种通用方法，因而有着重要的理论价值和广阔的应用前景．

已经将本理论运用于移动机器人自主导航系统的设计与开发，研制成新一代机器人产品原型—基于功能/行为集成的自主进化导航移动机器人，并应用于实验室环境．将进化控制机制与领域知识有机结合。可以把本研究成果应用于包括多智能体的协调控制及大型生产过程的优化控制等领域．4