人工智能控制技术高学辉王树波陈强白星振_高学辉王树波陈强白星振_9787111757252

本书讲述基于人工智能的控制技术，主要介绍了神经网络控制、模糊
逻辑控制和进化算法控制。全书分为两部分，共10 章。第1 部分为基础
篇，包括第1~6 章，讲述基础理论。第1 章绪论讲述人工智能和控制论的
基础；第2~4 章是神经网络控制部分，主要讲述神经网络理论基础、典型
神经网络、神经网络自适应控制、强化学习和深度强化学习的内容；第5
章讲述模糊控制；第6 章讲述进化算法。第2 部分是实用篇，包括第7~10
章，以机械臂、无人机、五子棋和图像优化处理等为例，具体说明了第1
部分内容的应用。书中每章均附有习题。
为加快推进党的二十大精神进教材，本书深入挖掘科学研究和科学成
果取得过程背后的“两弹一星”精神、载人航天精神、科学家精神等，并
以二维码的形式进行教学指引。
本书可作为人工智能、自动化、电气工程及其自动化、智能控制等相
关专业的本科课程教材，也可以作为相关工程技术人员的专业参考书。

前言
随着人工智能技术的发展，其适用范围越来越广，并逐步渗透到生活中的方方面面，从而改变人类现有的生活方式。在人工智能的发展中，智能控制是非常重要的内容且具有不可或缺的作用，例如机器人的动作、无人机的飞行、无人汽车的驾驶等都离不开智能控制，因此人工智能控制技术是人工智能、自动化、电气工程及其自动化等专业的重要课程。
传统的控制建立在反馈的基础上，研究系统的传递函数模型或状态空间模型，从而设计控制器将系统控制在期望的情况下。随着控制研究的进展，最优控制、自适应控制、自抗扰控制、滑模控制、自校正控制、预测控制等逐渐成为主体，研究对象系统也不仅仅局限于线性系统，非线性系统逐渐成为研究的主要对象。神经网络、模糊逻辑的发展为控制研究提供了新的活力，非线性系统自适应模糊控制、自适应神经网络控制、自适应动态规划等是目前研究的主要内容。模糊控制、神经网络控制已经是智能控制的范畴，同时智能控制还包括基于遗传算法、粒子群算法等进化算法的内容。人工智能的快速发展使得强化学习、深度强化学习得到了极大发展，这些都是建立在神经网络的基础上的，可以归结到神经网络控制（本书第1章对学习与控制术语做了说明）的内容。因此从总体来看，人工智能控制技术可以分为三个部分：神经网络控制、模糊逻辑控制和进化算法控制。
根据以上内容，全书分为两部分，共10章。第1部分为基础篇，共6章，第1章绪论，介绍人工智能和控制论的基础；第2~4章属于神经网络控制部分，介绍了神经网络理论基础、典型神经网络、神经网络自适应控制、强化学习和深度强化学习的内容；第5章模糊控制，介绍了模糊控制数学原理、模糊控制原理及设计和自适应模糊控制等内容；第6章进化算法，介绍了遗传算法、粒子群算法和蚁群算法三种典型进化算法。第2部分是实用篇，第7章机械臂控制实例，介绍了神经网络和自适应模糊控制机械臂实例；第8章无人机三维最优路径规划实例，介绍了采用强化学习规划无人机最优路径的实例；第9章五子棋自动对弈实例，介绍了深度强化学习实现五子棋自动对弈的例子；第10章图像优化处理实例,介绍了粒子群和遗传算法实现图像分割的实例。全书章节逻辑关系如图所示（点画线框内内容可根据学时选学）。
为加快推进党的二十大精神进教材，本书相应内容融合了“两弹一星”精神、载人航天精神、科学家精神等,以二维码的形式进行教学指引。在融入过程中注重内容和方法的统一，避免了浮于表面，流于形式，硬融入的问题。在第1章讲述控制系统的发展历史时融入了自动控制的奠基人之一我国科学家钱学森的事迹；在第2章神经网络控制中融入了我国科学家坚忍不拔、努力奋斗的例子；在第3章强化学习中融入了在奇异摄动控制中做出重大贡献的我国科学家郭永怀的事迹；在第7章机械臂控制实例中融入了我国空间站机械臂的例子等。这些内容切实落实了党的二十大报告中“实施科教兴国战略”的精神，为培育创新文化、弘扬科学家精神、涵养优良学风、营造创新氛围做出贡献。
本书由山东科技大学高学辉副教授、昆明理工大学王树波教授、浙江工业大学陈强教授和山东科技大学白星振教授编著，全书由高学辉统稿。昆明理工大学的那靖教授审阅了全书并给出了宝贵意见，在此表示感谢。感谢万裕、刘震、王剑昊、吕昊、岳文龙等研究生在文字录入、校正和图片编辑等方面所给予的帮助。由于编著者水平有限，书中难免存在缺点和错误，欢迎读者批评指正。
编著者

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