อิทธิพล ของ อัล กอ ริ ทม ที่ ได้ รับ การ ดล บันดาล ทาง ชีวภาพ ใน เรื่อง วิธี ควบคุม สมัย ใหม่

อัลกอริทึม ที่ ได้ รับ การ ดล ใจ ทาง ชีววิทยา ได้ ทํา การ เปลี่ยน แปลง อย่าง มาก โดย แนะ นํา ให้ รู้ จัก ปรับ ตัว, มี ประสิทธิภาพ, และ ใช้ วิธี ที่ เข้ม แข็ง ซึ่ง ถูก นํา มา จาก ธรรมชาติ จาก พฤติกรรม ที่ เรียก ว่า มด ไป ใช้ ใน การ ถ่ายทอด พฤติกรรม ของ ประสาท ของ มนุษย์ อัลกอริทึม เหล่า นี้ ช่วย ให้ มี วิธี ควบคุม ที่ มี พลัง มาก ขึ้น และ ระบบ ต่าง ๆ ใน ปัจจุบัน ก็ พึ่ง พา ความ สามารถ ของ มัน มาก ขึ้น เรื่อย ๆ ที่ จะ รับมือ กับ ความ ไม่ ยืดหยุ่น, ความ ซับ ซ้อน, และ สภาพ แวด ล้อม ที่ มัก จะ เกิด ขึ้น โดย ทั่ว ไป บทความ นี้ จะ ศึกษา หลัก การ สําคัญ ของ อัลกอริทึม ทาง ชีววิทยา ที่ ได้ รับ การ ดล ใจ ให้ มี ผล กระทบ ต่อ วิธี การ ควบคุม ทาง แก้, การ ใช้ งาน ที่ ใช้ ได้ จริง, และ ยัง คง มี ข้อ ท้าทาย อยู่

การ เข้าใจ อัล กอ ทิก ที่ ได้ รับ การ ดล บันดาล ทาง ชีวภาพ

อัลกอริทึมที่ได้รับแรงบันดาลใจทางชีววิทยานั้น เป็นวิธีการคํานวณที่กว้างขึ้น ซึ่งเลียนแบบกระบวนการทางชีววิทยาธรรมชาติ มักจะถูกอ้างถึงเป็นอัลกอริทึมของธรรมชาติ หรืออัลกอริทึมชีวภาพ ลักษณะเฉพาะของพวกเขาคือ การใช้กลไกต่างๆ เช่น วิวัฒนาการ ปัญญา ประมวลผลประสาท หรือระบบภูมิคุ้มกัน เพื่อแก้ปัญหาและควบคุม

อัลกอริธึมของยีน

อัลกอริทึมของพันธุกรรม (GA) ถูกสร้างโดยโปรแกรมในโปรแกรมของดาร์วิน พวกเขาพัฒนาจํานวนประชากรของตัวเลือกมากกว่ารุ่นที่ใช้การเลือก, ครอสโอเวอร์, และตัวร่วมกลายพันธุ์ ระบบควบคุม GAs ใช้สําหรับอุปกรณ์ควบคุม PID getter, การเพิ่มข้อมูลตัวแปรระบบ, และการออกแบบตัวแปรต่าง ๆ ความสามารถในการค้นหาพื้นที่ขนาดใหญ่และหลากหลายแบบแบบอื่น โดยไม่ต้องทําให้งานมีความซับซ้อนขึ้น [FLT: 0] เรียนเกี่ยวกับอัลกอริทึมของวิกิพีเดียมากขึ้น (FTL: 1).

อนุภาค adimation

การจัดกลุ่มอนุภาค (PSO) จําลองพฤติกรรมทางสังคมของนกหรือโรงเรียนปลา แต่ละอนุภาคปรับตําแหน่งของมันตามวิธีแก้ปัญหาที่รู้จักดี และคําตอบที่ดีที่สุดของโลกที่พบได้โดยกลุ่ม PSO มีการใช้งานอย่างกว้างขวางในระบบควบคุมการจําแนกพารามิเตอร์, การวางแนวทาง, และระบบกําหนดทิศทางการทํางานแบบ Supergor การเข้าชม และการจัดระบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบเร็ว ทําให้เป็นโครงงานสําหรับโปรแกรมแบบเรียลไทม์ (FLT: 0) เว็บเกี่ยวกับ PSO[FO]. [FTIFF: 1].

แว่นขยาย

Ant Profile Expectization (ACO) จําลองพฤติกรรมของมดต่อมไทรอยด์ เพื่อหาพาธที่สั้นที่สุด มันเหนือกว่าในปัญหาการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดที่เกี่ยวข้องกับการควบคุม เช่น การออกเสียงในเครือข่ายการสื่อสาร การจัดระบบการผลิต และเส้นทางการวางแผนระบบหุ่นยนต์ การจัดจําหน่ายของ ACO การจัดจําหน่าย การใช้ระบบแบบสไตรค์สปีชีส์ การใช้ระบบแบบสปีชีส์ รองรับความทนทานและความจุลภาค (FLT: 0) เทลบนระบบปรับแต่ง [FTL: 1].

เครือข่ายของ Nonoral ของเครื่องลายคราม

เครือข่ายประสาทคอมพิวเตอร์ (NAN) เป็นระบบคํานวณจําลองที่สร้างแรงบันดาลใจจากเครือข่ายประสาทชีวภาพ พวกเขาเรียนรู้จากข้อมูลจากระดับชั้นของโหนด (FTL) ในการควบคุม ATN จะทําหน้าที่เป็นเครื่องมือควบคุมระบบไม่ออนไลน์ ระบบตรวจจับข้อผิดพลาด ความสามารถในการประมาณการทํางานต่อเนื่องใด ๆ และปรับตัวให้มีประสิทธิภาพในการปรับตัวและควบคุมอย่างชาญฉลาด การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งสามารถจัดการกับพื้นที่ของรัฐได้

อัล กอ ทิกม ที่ ได้ รับ การ ดล บันดาล ทาง ชีวภาพ ทํา ให้ ระบบ ควบคุม เพิ่ม ขึ้น อย่าง ไร

ระบบควบคุมดั้งเดิม เช่น PID, LQR หรือ H-infinity พึ่งพาโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ถูกต้อง และสมมติฐานเชิงเส้น ระบบโลกแห่งความเป็นจริงมักละเมิดสมมติฐานเหล่านี้เนื่องจากไม่มีเส้นเส้นตรง พารามิเตอร์เวลา-เวลา และ ตัวแปรรบกวนภายนอก อัลกอริทึมที่สร้างแรงบันดาลใจทางชีววิทยา จะนําข้อดี 3 ข้อ: การปรับตัวให้เหมาะสม, การปรับตัวได้, และความแข็งแรง

การ มอง ใน แง่ ดี และ การ ปรับ เปลี่ยน

การจัดการระบบควบคุมอย่างหนักขึ้นอยู่กับการปรับพารามิเตอร์ที่ถูกต้อง อัลกอริทึมของ PTL และ PSO อัตโนมัตินี้ การค้นหาหารายได้ที่เหมาะสมที่สุด โดยไม่ต้องเพิ่มข้อมูลการไล่ระดับความเข้ม ตัวอย่างเช่น การจัดองค์ประกอบของความผิดพลาดที่เพิ่มระยะเวลาให้ต่ําลง (ITAE) สําหรับตัวควบคุม PID ที่อยู่ในระยะของเงื่อนไขการปฏิบัติการ ผลที่ได้คือระบบที่ทําหน้าที่ควบคุมใกล้กับกระบวนการของพืชนั้นเข้าใจได้ยาก เวอร์ชั่นหลายแบบที่สามารถปรับสมดุลกับเป้าหมายได้เช่น การติดตามและการบริโภค

การ ปรับ ตัว และ การ เรียน รู้

เครือข่ายประสาทและการพัฒนาอัลกอริทึมช่วยควบคุมระบบให้ปรับตัวได้ตามเวลาจริง ตัวควบคุมประสาทสามารถปรับน้ําหนักของมันได้โดยเพิ่มค่าตัวจากข้อผิดพลาด

การ ทํา ให้ ความ เจ็บ ป่วย และ ความ ผิด เป็น เรื่อง ร้าย แรง

อัลกอริทึมที่ได้รับแรงบันดาลใจทางชีววิทยานั้น ทําให้เกิดความทนทานได้โดยผ่านความไม่ต่อเนื่องและความหลากหลาย ในการควบคุมแบบหมู่ การล้มเหลวของตัวแทนหนึ่งไม่ได้ทําให้งานทั้งระบบพิการ บางส่วนก็ทํางานล่าช้าได้จริง เครือข่ายประสาทสามารถฝึกตรวจจับข้อผิดพลาด และเปลี่ยนวิธีการประเมินค่าได้ โปรแกรมพันธุกรรมสามารถพัฒนากฎหมายที่ยังคงความเสถียรภายใต้ความเสื่อมขององค์ประกอบได้ คุณสมบัติเหล่านี้มีความสําคัญในการใช้งานความปลอดภัย เช่น การควบคุมการบิน และกระบวนการจัดการระบบอุตสาหกรรม

โปรแกรมหลัก ๆ ข้ามอุตสาหกรรม

แรง โน้ม ถ่วง เหล่า นี้ ได้ ช่วย ให้ มี ความ สามารถ ใหม่ ๆ ใน การ ทํา งาน ของ หุ่น ยนต์, อวกาศ, รถยนต์, ผลิต, และ ระบบ พลังงาน.

หุ่น ยนต์

โรบอดี้เป็นผู้บริจาคหลัก พาธในการวางแผนการใช้ ACO หลีก เลี่ยงอุปสรรคในสภาพแวดล้อมที่เคลื่อนไหว PSO ปรับแต่งการเคลื่อนตัวของหุ่นยนต์สําหรับปรับความเร็วพลังงาน เครือข่ายการป้อนข้อมูลไปยังกล้องในเครือข่าย มอเตอร์สําหรับการทํางานเพื่อการมองเห็น หุ่นยนต์ Swarm ใช้หุ่นยนต์ของสวามใช้หุ่นยนต์ในการประสานงานกับหุ่นยนต์ในการค้นหาและช่วยเหลือหลาย ๆ ตัว เพื่อดูและช่วยเหลือสิ่งแวดล้อม หรือการอัตโนมัติของโกดัง ผลที่ได้คือหุ่นยนต์ที่ประมวลผลได้อัตโนมัติ และสามารถทํางานได้โดยไม่ได้ปรับแต่งให้ทํางานในระบบ

ขอบเขตสี

ในอวกาศที่ได้รับแรงบันดาลใจทางชีวภาพ อัลกอริทึมช่วยปรับปรุงการควบคุมการบินและนําทาง อัลกอริทึมของพันธุกรรมออกแบบเส้นทางการบินที่เหมาะสมที่สุด

อัตโนมัติ

ยานพาหนะสมัยใหม่อาศัยอัลกอริทึมที่สร้างแรงบันดาลใจทางชีวภาพ สําหรับการบริหารขับรถอัตโนมัติ และการจัดการการจราจร PSO ปรับตัวแปรสําหรับระบบควบคุมการขับขี่และการรักษาเลน เครือข่ายประสาท ประมวลผลข้อมูลฝาครอบ และกล้องถ่ายภาพสําหรับการตรวจสอบวัตถุ และการตัดสินใจ แอนท์จัดการการปรับเวลาการจราจรให้เหมาะเจาะ เพื่อลดการรบกวน อัลกอริทึมเหล่านี้มีส่วนช่วยลดความทนทานและประสิทธิภาพของระบบขับเคลื่อนแบบดี (ADAS) และระบบรถอัตโนมัติ

การ ผู้ผลิต

การสร้างประโยชน์จากกระบวนการปรับแต่งและควบคุมคุณภาพ อัลกอริทึมต่าง ๆ นี้จะช่วยลดเวลาการใช้งานลง และลดทอนเวลาการใช้งานลงได้ และเพิ่มความเร็วการลดน้อยสุดของเครือข่ายประสาท (Nology period) โพรเซสติดตามการทํางานในการใช้งานจริง เพื่อตรวจจับความผิดปกติและประเมินค่าการบํารุงรักษา อัลกอริทึมของสวาร์มประสานงานของพาหนะนําร่องอัตโนมัติ (AGV) ในโรงงาน โปรแกรมเหล่านี้ลดการทิ้ง, ผลผลิตเพิ่มขึ้น และช่วยให้เส้นการผลิตที่ปรับตัวให้ปรับเปลี่ยนลําดับได้

ระบบ พลังงาน และ พลัง งาน

โครงสร้างของพลังงานและการกระจาย ใช้อัลกอริทึมที่สร้างแรงบันดาลใจทางชีวภาพ สําหรับการปล่อยพลังงานที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด และการเติมพลังงานที่ใช้งานได้อย่างเหมาะสม อนุภาคฝูงฝูงแบ่งส่วนที่เหมาะที่สุด

ปัญหา และ ข้อ จํากัด

แม้จะมีคํามั่นว่าด้วยอัลกอริทึมทางชีววิทยา หลายอันเป็นสโทคีส และอาจจะไม่สามารถยืนยันการบรรจบกันของระบบที่มีประสิทธิภาพมากทั่วโลกได้

การ จํากัด ความ หมาย อีก อย่าง หนึ่ง คือ การ ขาด ความ โปร่งใส.

ทิศทางในอนาคต

แนวโน้มนี้มุ่งเน้นไปที่อัลกอริทึมของไฮบริดที่รวมจุดแข็งของแรงบันดาลใจทางชีวภาพต่างๆ ตัวอย่างเช่น การรวมเครือข่ายประสาทเข้ากับอัลกอริทึมของพันธุกรรม

แรงบันดาลใจทางชีววิทยายังขยายไปถึงวัสดุและตัวกระตุ้น นักวิจัยกําลังพัฒนาอัลกอริทึมควบคุม สําหรับหุ่นยนต์อ่อนนุ่ม

รูปแบบการวน

อัลกอริทึมที่ได้รับแรงบันดาลใจทางชีววิทยา ได้กลายเป็นสิ่งรบกวนในการควบคุมระบบสมัยใหม่ได้ การยืมกลยุทธ์จากวิวัฒนาการ การประมวลผลของกลุ่มและกระบวนการสร้างประสาท วิศวกรสร้างระบบที่ปรับตัวได้มีประสิทธิภาพ และมีประสิทธิภาพมากขึ้น อัลกอริทึมเหล่านี้ยังคงควบคุมข้อจํากัดของระบบควบคุมโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างไม่แน่นอน