|
Python-da avtomatik boshqaruv tizimlarini ishlab chiqish usullari va algoritmlarini ko‘rib chiqish
|
| bet | 141/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024 11.2.Python-da avtomatik boshqaruv tizimlarini ishlab chiqish usullari va algoritmlarini ko‘rib chiqish
Python o‘zining moslashuvchanligi, keng kutubxonalar to‘plami va ko‘plab algoritmlar va usullarni qo‘llab-quvvatlashi tufayli avtomatik boshqaruv tizimlarini ishlab chiqishda keng qo‘llaniladi. Python-da bunday tizimlarni ishlab chiqishda qo‘llanilishi mumkin bo‘lgan ba’zi usullar va algoritmlarning umumiy ko‘rinishi:
Proportsional integral differentsial (PID) kontrollerlar:
Kutubxonalar: python-control, PID (uchinchi tomon to‘plami)
Foydalanish misoli:
from pid import PID
pid_controller = PID(Kp=1.0, Ki=0.1, Kd=0.01)
pid_controller.setpoint(25.0)
while True:
current_temperature = get_current_temperature()
control_signal = pid_controller(current_temperature)
apply_control_signal(control_signal)
Parametrlarni avtomatik tanlash uchun optimallashtirish usullari:
Kutubxonalar: scipy.optimize, DEAP (Evolutionary Algorithms in Python)
Foydalanish misoli:
from scipy.optimize import minimize
def objective_function(parameters):# Optimallashtirish kerak bo‘lgan xususiyat
# Masalan, boshqaruv tizimidagi xatolarni minimallashtirish
initial_guess = [0.1, 0.01, 0.001]
optimized_parameters = minimize(objective_function, initial_guess, method='BFGS').x
Boshqarish uchun mashinali o‘qitish:
Kutubxonalar: scikit-learn, TensorFlow, Pwtorch
Foydalanish misoli:
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# O‘qitish uchun ma’lumotlarni tayyorlash
features, labels = prepare_training_data()# Mashinali o‘qitish modelini yaratish va o‘qitish
model = RandomForestClassifier()
model.fit(features, labels)# Bashorat qilish va qaror qabul qilish
prediction = model.predict(new_data)
Qoidalarga asoslangan mantiq:
Boshqarish uchun oddiy qoidalar yoki shartlar
Foydalanish misoli:
current_temperature = get_current_temperature()
if current_temperature < 25:
apply_heat()
elif 25 <= current_temperature <= 30:
maintain_current_state()
else:
activate_cooling()
|
| |
