傳統控制演算法

A. 請問各位前輩，控制策略和控制演算法，他倆是啥關系

控制策略相當於使用什麼武器比方刀槍劍戟，控制演算法相當於選擇刀就要學習刀法，選擇劍就要練習劍法。

B. 傳統成本控制方法在成本管理實踐中的基本缺陷主要有那些表現

1．企業傳統成本管理側重於宏觀需要

成本管理是企業經營管理的一個重要組成部分，成本管理的主體應該是企業，成本管理的動力也應來自於企業內部經營管理的需要，但是有些企業並未充分意識到這一點，成本管理僅限於國家頒布的財務法規中有關成本條例的遵守和執行上，成本管理側重於宏觀需要。忽略了對企業經營管理的重要作用。

2．企業傳統成本管理缺乏市場觀念

成本是一個企業生產經營效率的綜合體現，是企業內部投入和產出的對比關系，低成本意味著以較少的資源投入提供更多的產品和服務，從而意味著高效率，但未必就是高效益。我國許多企業按照成本習性劃分和核算產品成本，通過提高產量可以降低單位產品分擔的固定成本，如此，產量越高，單位產品成本就越低，在銷售量不變的情況下。企業的利潤也就越高。這種做法導致企業不管市場對產品的需求如何，片面地通過提高產量來降低產品成本，通過存貨的積壓，將生產過程發生的成本轉移或隱藏於存貨，提高短期利潤。造成這種現象的原因就在於企業成本管理缺乏市場觀念，導致成本信息在管理決策上出現誤區，似乎產量越大，成本越低，利潤越高。

3．企業傳統成本管理理論和內容僵化、手段老化

許多企業只注意生產過程中的成本管理，忽視供應過程和銷售過程的成本管理；只注重投產後的成本管理，忽視投產前產品設計以及生產要素合理組織的成本管理。一些企業的事前成本管理薄弱，成本預測、成本決策缺乏規范性、制度性，可有可無；成本計劃缺乏科學性、嚴肅性、可增可減，造成事中、事後成本管理的盲目性。在成本的具體核算中，只注重財務成本核算，缺少管理成本核算；或只注重生產成本的核算，而忽視產品設計過程中的成本以及銷售成本的核算。至於成本管理的手段仍處於手工操作階段，缺乏現代化管理手段。

4．傳統成本管理過分依賴現有的成本會計系統,不能滿足企業實行全面成本管理的需要

傳統成本管理系統未能採用靈活多樣的成本方法，使得成本管理陷於單純的為降低成本而降低成本的怪圈，不能提供決策所需的正確信息，不能深入反映經營過程，不能提供各個作業環節的成本信息以及各個環節成本發生的前因後果，有時甚至出現連編製成本報表的人也難以解釋自己的「產品」成本構成的尷尬局面，從而誤導企業經營戰略的制定。另外，傳統的成本管理對象局限於產品財務方面的信息，不能提供管理人員所需要的資源、作業、產品、原材料、客戶、銷售市場和銷售渠道等非財務方面的信息，難以起到為戰略管理提供充分信息的作用。

5．傳統成本管理中成本信息的嚴重扭曲

傳統的成本核算系統建立在「業務量是影響成本的唯一因素」這一假定基礎之上，成本的核算過程過分簡裝化。在過去高度勞動密集型企業里，對核算所作的這種簡單假定(即以直接人工小時數或產量為依據來分配間接費用)，通常不會嚴重扭曲產品成本。但在現代化的製造環境下，直接人工成本比例大大下降，製造費用所佔比例大幅度上升，再使用傳統的成本計算方法會產生不合理現象：用在產品成本中佔有比重越來越小的直接人工成本去分配佔有比重越來越大的製造費用；分配越來越多與工時不相關的作業費用；忽略不同批量產品實際耗費的差異。使用傳統成本核演算法將導致產品成本信息的嚴重扭曲，使企業錯誤地選擇產品經營方向。

C. 什麼是專家控制技術

專家控制系統主要指的是一個智能計算機程序系統，其內部含有大量的某個領域專家水平的知識與經驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的經驗方法來處理該領域的高水平難題。也就是說，專家系統是一個具有大量的專門知識與經驗的程序系統，它應用人工智慧技術和計算機技術，根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家才能處理好的復雜問題。簡而言之，專家系統是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統。

專家控制系統（expertcontrolsystem,ECS）它已廣泛應用於故障診斷、工業設計和過程式控制制，為解決工業控制難題提供一種新的方法，是實現工業過程式控制制的重要技術。專家系統的基本功能取決於它所含有的知識，因此，有時也把專家系統稱為基於知識的系統（knowledge-based system）

由於專家式控制器在模型的描述上採用多種形式，就必然導致其實現方法的多樣性。雖然構造專家式控制器的具體方法各不相同，但歸結起來，其實現方法可分為兩類：一類是保留控制專家系統的結構特徵，但其知識庫的規模小，推理機構簡單；另一類是以某種控制演算法（例如PID演算法）為基礎，引入專家系統技術，以提高原控制器的決策水平。專家式控制器雖然功能不如專家系統完善，但結構較簡單，研製周期短，實時性好，具有廣闊的應用前景。

專家控制系統作為一個人工智慧和控制理論的交叉學科，即是人工智慧領域專家系統（ES）的一個典型應用，也是智能控制理論的一個分支。專家控制既可包括高層控制（決策與規劃），又可涉及低層控制（動作與實現）。

1 專家控制系統的基本結構

人工智慧領域中發展起來的專家系統是一種基於知識的、智能的計算機程序。其內部含有大量的特定領域中專家水平的知識與經驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的經驗方法來處理該領域的高水平難題。

將專家系統技術引入控制領域，首先必須把控制系統看作是一個基於知識的系統，而作為系統核心部件的控制器則要體現知識推理的機制和結構。雖然因應用場合和控制要求的不同，專家控制系統的結構可能不一樣，但是幾乎所有的專家控制系統都包含知識庫、推理機、控制規則集和控制演算法等。

下圖所示為專家控制系統的基本結構

與專家系統相似，整個控制問題領域的知識庫和一個體現知識決策的推理機構成了專家控制系統的主體。

知識庫內部的組織結構可採用人工智慧中知識表示的合適方法。其中，一部分知識可稱為數據，例如先驗知識、動態信息、由事實及證據推得的中間狀態和性能目標等。數據常常用一種框架結構組織在一起，形成資料庫。另一部分知識可稱為規則，即定性的推理知識，每條規則都代表著與受控系統有關的經驗知識，它們往往以產生式規則（if……then……）表示。所有的規則組成規則庫。在專家控制系統中，定量知識，即各種有關的解析演算法，一般都獨立編碼，按常規的程序設計方法組織。

推理機的基本功能在於按某種控制策略，針對當前的問題信息，識別和選取知識庫中對解決當前問題有用的知識進行推理，直至最終得出問題的推理結果。

2 專家控制系統的研究重點及其應用領域

在智能控制領域中，專家系統控制、神經網路控制、模糊邏輯控制等方法各自有著不同的優勢及適用領域。因而將幾種方法相融合，成為設計更高智能的控制系統的可取方案。而通過引進其他智能方法來實現更有效的專家控制系統業已成為近年來研究的熱點。根據它們結合的方式，專家控制系統可以分為以下三種。

（1）一般控制理論知識和經驗知識相結合

基於一般控制理論知識（解析演算法）和經驗知識（專家系統）的結合，擴展了傳統控制演算法的范圍[3].這種控制方法是以應用專家知識、知識模型、知識庫、知識推理、控制決策和控制策略等技術為基礎的，知識模型與常規數學模型相結合，知識信息處理技術與控制技術的結合，模擬人的智能行為等。此方法能夠解決時變大規模系統和復雜系統以及非線性和多擾動實時控制過程的控制問題。

Astrom等把有關自調整和自適應的啟發知識編入知識基系統，以克服現有自適應控制系統的不足。這類研究典型地體現了專家控制原理的本質，也是研究最多的一種策略。文獻[4]首次提出了分工況智能PID專家控制系統，克服了傳統的液壓挖掘機控制中單純的轉速控制和壓力控制的不足，近似地實現了無級調速，並實現了節能的效果。文獻[5]提出用專家控制理論和方法，與傳統的PID控制方式結合起來，分析計算並判斷各種運行狀態，給出適當的晶閘管觸發角相位信號，使得直流調速裝置能快速無超調起動和制動，並在進入穩態後保持要求的靜態精度，滿足了調速系統快速性、實時的要求。

（2）模糊邏輯與專家控制相結合

將模糊集和模糊推理引入專家控制系統中，就產生了基於模糊規則的專家控制系統，也稱模糊專家控制系統（FEC）。它運用模糊邏輯和人的經驗知識及求解控制問題時的啟發式規則來構造控制策略。對於難以用准確的數字模型描述，也難以完全依靠確定性數據進行控制的情況，可使用模糊語言變數來表示規則，並進行模糊推理，更能模擬操作人員憑經驗和直覺對受控過程進行的手動控制，從而具有更高的智能。

模糊專家控制全部或部分地採用模糊技術來進行知識獲取、知識表示和運用。其核心是模糊推理機，它根據模糊知識庫中的不確定性知識，按不確定性推理、策略，解決系統問題域中的問題，給出較為合理的控制命令。

這種控制方法適用於模型不充分、不精確，甚至不存在的復雜過程（對象）。

與模糊控制（FLC）相比，模糊專家控制系統有更高的智能：它擁有關於過程式控制制的更復雜的知識，能以更復雜的方式利用這些知識。模糊集仍被用於模擬不確定性，但模糊專家控制系統在范圍上更具一般性，能處理廣泛種類的問題。

利用模糊數學的基本思想和理論的控制方法。在傳統的控制領域里，控制系統動態模式的精確與否是影響控制優劣的最主要關鍵，系統動態的信息越詳細，則越能達到精確控制的目的。然而，對於復雜的系統，由於變數太多，往往難以正確的描述系統的動態，於是工程師便利用各種方法來簡化系統動態，以達成控制的目的，但卻不盡理想。換言之，傳統的控制理論對於明確系統有強而有力的控制能力，但對於過於復雜或難以精確描述的系統，則顯得無能為力了。因此便嘗試著以模糊數學來處理這些控制問題。

（3）神經網路與專家控制相結合

將神經網路和專家系統技術結合起來，即神經網路專家系統的研究已經起步。神經網路基於數值和演算法，而專家系統則基於符號和啟發式推理。神經網路具有聯想、容錯、記憶、自適應、自學習和並行處理等優點；不足之處是不能對自身的推理方法進行解釋，對未在訓練樣本中出現過的故障不能給出正確的診斷結論。專家系統具有顯式的知識表達形式，知識容易維護，能對推理行為進行解釋，並可利用深層知識來診斷新故障；缺點是不能從經驗中進行學習，當知識庫龐大時難以維護，在進行深層診斷時需要過多的計算時間。因此，將神經網路和專家系統結合起來，充分發揮專家系統"高層"推理的優勢和神經網路"低層"處理的長處，可以收到更好的控制效果。

目前，由於對神經網路本身的研究還有很多未解的難題，因而應用神經網路的專家控制系統還不是很多：文獻[8]提出一種神經網路專家控制策略，使用基於BP網路和規則模型的專家控制器及單回控制器，實現了高質量和低成本的控制目標，成功地對電解過程進行最優控制。文獻[9]提出了一種基於神經網路的SMT焊點質量專家控制系統，能夠對焊點質量進行實時評價和控制，提高了生產率和產品的可靠性。

3 專家控制系統所面臨的主要問題

對於各類專家控制系統，它們要共同面對下列發展中的難點和挑戰。

（1）專家經驗知識的獲取問題。如何獲取專家知識，並將知識構造成可用的形式（即知識表示），成為研究專家系統的主要"瓶頸"之一[10].

（2）知識庫的自動更新與規則自動生成。受知識獲取方法的限制，專家控制系統不可能具有控制專家的全部知識。專家控制系統應能通過在線獲取的信息以及人機介面不斷學習新的知識，更新知識庫的內容，根據出現的新情況自動產生出新規則。否則，當系統出現超出專家系統知識范圍的異常情況時，系統就可能出現失控。

（3）專家控制系統需要建立實時操作知識庫，以解決結構的復雜性、功能的完備性與控制的實時性之間的矛盾。

實時性涉及到的難題有：非單調推理、非同步事件、按時間推理、推理時間約束等。

（4）專家控制系統的穩定性分析是另一個研究難題。由於涉及的對象具有不確定性或非線性，它實現的控制基於知識模型，採用啟發式邏輯和模糊邏輯，專家控制系統的本質也是非線性的，因此目前的穩定性分析方法很難直接用於專家控制系統。

（5）如何實現數據和信息的並行處理，如何設計系統的解釋機構，如何建立良好的用戶介面等都是專家系統有待解決的問題。

對於前述的採用不同技術的專家控制系統，它們也分別面臨著各自不同的問題。對於模糊專家控制系統，需要進一步深入研究的課題有：模糊控制規則設計方法的研究；模糊控制參數的最優調整理論及修正推理規則學習方式；模糊控制動態模型的辨識；模糊預測系統的設計方法和提高計算速度的演算法等。

將神經網路和專家系統技術結合起來用於控制中的技術還很不成熟，尤其是ES和NN之間的相互通信問題，定性知識和定量知識的處理技術與整個智能控制系統有機集成的問題等，都是需要重點突破的關鍵問題。

4 專家控制系統展望

專家控制是基於知識的智能控制技術，它為控制技術的發展開辟了新思路，即用人工智慧中專家系統的機制決定控制方法的靈活選用，實現了解析規律與啟發式邏輯的結合，從而使控製作用的描述更完整，使控制性能的滿意實現成為可能。

但也應該看到，專家控制系統作為智能控制的一個分支，是一門新興的、尚不完善的技術，它的發展與人工智慧相關技術的發展是密切相關的。因此，如何利用人工智慧領域的新興技術，並加強不同智能技術的融合，無疑是專家控制系統乃至智能控制研究和發展的一條有效的途徑。

D. 智能控制演算法 智能控制演算法有哪些

這個太多了，比如專家控制，模糊控制，神經網路控制，進化計算和群體智能等優化計算方法也能跟傳統的控制方法結合使用，還有學習控制等等。每個方法里也有很多分類。建議找本書看看吧，書很多的。

E. 管理學中傳統的控制方法有哪些

主要有生產控制，預算控制，其他常用的有比率分析，進度控制，直接控制！

F. 庫存管理控制模型的傳統控制方法有哪些

傳統庫存控制模型主要包括以下三類：
1.ABC管理模型
企業庫存物資存在這樣的規律少數物資佔用大部分的庫存資金相反大多數的物資僅佔全部庫存資金的極小部分利用庫存與資金佔用之間的這種規律並據此進行庫存分類就是庫存管理中ABC
管理模型。
具體做法是先把物資分類
再針對重要程度的不同分別控制
庫存物資按企業的物資品種和佔用資金的多少進行分類排隊品種約佔10%20%左右佔用資金比例為75%80%的屬A類品種約佔20%，25%左右佔用資金比例為10%、15%的屬B類，品種約占
60%65%左右佔用資金比例為5%10%的屬C類，這種分類意味著對A類物資進行重點管理可採用一些數量模型對訂貨周期訂貨量提前期服務水平等庫存控制因素進行精確的計算對B類物資則應視企業的具體情況採用綜合控制方法或連續定期方法對C類物資則無須進行精確控制。
ABC管理模型可以用於所有類型與形態的庫存但這種方法以庫存物資的資金價值進行分類
所以並不能反映庫存品種利潤貢獻緊迫性等方面的情況而在某些情況下C類物資所造成缺貨損失也可能是十分嚴重的對此管理者應在實際運用ABC重點管理模型的過程中予以充分注意。
2.訂貨點模型
3.經濟訂購批量EOQ模型

G. 控制演算法都有哪些

控制演算法分為模糊PID控制演算法和自適應控制演算法。各自的特點如下：模糊PID控制演算法的特點：

1、簡化系統設計的復雜性，特別適用於非線性、時變、滯後、模型不完全系統的控制。

2、不依賴於被控對象的精確數學模型。

3、利用控製法則來描述系統變數間的關系。

4、不用數值而用語言式的模糊變數來描述系統，模糊控制器不必對被控制對象建立完整的數學模式。

5、模糊控制器是一語言控制器，便於操作人員使用自然語言進行人機對話。

6、模糊控制器是一種容易控制、掌握的較理想的非線性控制器，具有較佳的魯棒性、適應性、強健性(Robustness)及較佳的容錯性(FaultTolerance)。自適應控制演算法的特點：1、實現了控制器參數的在線自動整定。2、與常規PID控制器有相同的結構。3、採用單片微機實現了控制演算法,實用性強,可靠性好。

H. 經典控制理論與模糊控制理論的特點、區別及關系是什麼

1）它是一種非線性控制方法，工作范圍寬，適用范圍廣，特別適合非線性系統的控制。
（2）它不依賴於對象的數學模型，對無法建模或很難建模的復雜對象，也能利用人的經驗知識來設計模糊控制器完成控制任務。而傳統的控制方法都要已知被控對象的數學模型，才能設計控制器。
（3）它具有內在的並行處理機制，表現出極強的魯棒性，對被控對象的特性變化不敏感，模糊控制器的設計參數容易選擇調整。演算法簡單，執行快，容易實現。不需要很多的控制理論知識，容易普及推廣。

正因為模糊控制具有以上顯著的優點，很多國際著名的專家學者指出：「模糊控制是21世紀的控制技術」，將有非常廣闊的發展前途和產品市場。

I. 智能控制與傳統自動控制的區別最熱門的智能控制方法都有什麼拜託各位了 3Q

智能控與傳統的或常規的控制有著密切的關系，不是相互排斥的。一般情況下，常規控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用常規控制的方法來解決「低級」的控制問題，他力圖擴充常規控制方法並建立一系列新的理論與方法以解決更具有挑戰性的復雜控制問題。與常規控制相比較，智能控制具有的特點： ⑴描述系統模型的意義更為廣泛，不僅有確定數學模型，也有非數學的廣義模型，也可以是非數學的二者混合模型。 ⑵智能控制過程中，體現更多的學習、推理、以啟發策略和智能演算法來引導求解過程，具有學習、適應和組織功能。 ⑶智能控制能夠滿足復雜系統的控制，也就是它能夠處理所面對的復雜的對象、復雜環境和復雜任務的要求。 ⑷智能控制具有非線性和變結構的特點。 ⑸在智能控制中控制器與對象、環境往往沒有明顯的分離，而在傳統的控制中，被控對象成為過程，他總是與控制器分離的。 ⑹智能控制具有分層信息處理與決策機構，他的核心在高層控制，即組織級的控制。高層控制的任務對於實際環境或過程進行組織，即決策和規劃，實現廣義問題的求解。

J. 屬於傳統的控制方法有哪些

一、預算控制簡介
收入預算、投資預算、現金預算、實物量預算、資產負債預算、總預算
零基預算
項目預算
二、非預算控制簡介
1、行政控制方法
（1）視察與指導
（2）報告
（3）考核與評估
2、資料分析法
（1）統計分析法
（2）比率分析法
（3）損益控製法
（4）審計控製法：外部審計、內部審計、管理審計