فهرست و منابع پایان نامه کنترل اتوماتیک فشار خون با استفاده از کنترلر PID و تنظیم پارامتر های آن توسط الگوریتم ژنتیک
فهرست:
فصل اول مقدمه 1
فصل دوم بیماری فشارخون و روش های درمان پزشکی 4
2-1 مقدمه 4
2-2 تعریف فشار خون 6
2-3 انواع فشار خون 7
2-3-1 علائم 7
2-3-2 تشخیص 8
2-3-3 درمان 8
2-4 افزایش فشار خون 11
2-4-1 شکل فشار خون بدخیم یا تشدید شده 12
2-5 عوارض ناشی از فشار خون بالا 12
2-5-1 نارسایی قلبی 12
2-5-2 نارسایی کلیه 13
2-5-3 ضعف بینایی 13
2-5-4 سکته مغزی 13
2-5-5 حمله گذرای ایسکمی 14
2-5-6 فراموشی 14
2-5-7 بیماری عروق قلبی 14
2-5-8 سکته (حمله) قلبی 15
2-5-9 بیماری عروق محیطی 15
2-6 شیوه های درمان فشار خون بالا 15
2-7 برخی داروهای پایین آورنده فشار خون 16
فصل سوم استفاده از الگوریتم ژنتیک در تنظیم پارامترهای کنترلر PID 17
3-1 مقدمه 17
3-2 کنترلر PID 18
3-2-1 مقدمه 18
3-2-2 اجزای کنترلر 19
3-2-3 PID پیوسته 20
3-2-4 بهینه سازی کنترلر 20
3-2-5 مشخصات کنترلر های تناسبی-مشتق گیر-انتگرالگیر 21
3-2-6 مثالی از تنظیم پارامترهای کنترلر PID 22
3-2-6-1 کنترل تناسبی 23
3-2-6-2 کنترل تناسبی – مشتق گیر 24
3-2-6-3 کنترل تناسبی – انتگرالی 25
3-2-6-4 اعمال کنترلر PID 26
3-3 الگوریتم ژنتیک 27
3-3-1 مقدمه 27
3-3-2 تاریخچه الگوریتم ژنتیک 28
3-3-3 زمینه های بیولوژیکی 29
3-3-4 فضای جستجو 30
3-3-5 مفاهیم اولیه در الگوریتم ژنتیک 31
3-3-5-1 اصول پایه 31
3-3-5-2 شمای کلی الگوریتم ژنتیک 31
3-3-5-3 کد کردن 32
3-3-5-4 کروموزوم 32
3-3-5-5 جمعیت 33
3-3-5-6 مقدار برازندگی 33
3-3-5-7 عملگر برش 34
3-3-5-8 عملگر جهش 36
3-3-6 مراحل اجرای الگوریتم ژنتیک 38
3-3-7 همگرایی الگوریتم ژنتیک 43
3-3-8 شاخص های عملکرد 44
3-3-8-1 معیارITAE 44
3-3-8-2 معیار IAE 44
3-3-8-3 معیار ISE 44
3-3-8-4 معیار MSE 45
3-4 تنظیم پارامترهای کنترلر PID با استفاده از الگوریتم ژنتیک 45
3-4-1 تاریخچه 46
3-4-2 نحوه تنظیم پارامترهای کنترلر PID با استفاده از الگوریتم ژنتیک 46
3-5 مدل سازی ریاضی سیستم تنظیم فشار خون 47
3-5-1 مقدمه 47
3-5-2 مدل های دینامیکی توسعه داده شده 48
3-5-2-1 مدل اول 48
3-5-2-2 مدل دوم 49
3-5-2-3 مدل سوم 50
3-5-2-4 مدل چهارم 52
3-6 پیاده سازی سیستم تحویل دارو برای تنضیم فشارخون 53
فصل چهارم الگوریتمهای هم تکاملی هم کارانه 55
4-1 مقدمه 55
4-1-1 مفهوم هم تکاملی در طبیعت 55
4-1-2 الگوریتم های هم تکاملی ( CEAs) 56
4-2 تاریخچه 57
4-3 چرا از الگوریتمهای هم تکاملی استفاده می کنیم؟ 58
4-3-1 فضای جستجوی بزرگ یا نامحدود 59
4-3-2 عدم وجود یا مشکل بودن بیان ریاضی معیار مطلق برای ارزیابی افراد 60
4-3-3 ساختارهای پیچیده و یا خاص 61
4-4 معایب هم تکاملی 62
4-5 طبقه بندی الگوریتم های هم تکاملی 64
4-5-1 ارزیابی 64
4-5-1-1 کیفیت و چگونگی Payoff 66
4-5-1-2 روش های اختصاص برازندگی 66
4-5-1-3 روش های تعامل بین افراد 67
4-5-1-4 تنظیم زمان به هنگام سازی 68
4-5-2 نحوه نمایش 69
4-5-2-1 تجزیه مسأله به اجزای کوچکتر 69
4-5-2-2 توپولوژی فضایی 69
4-5-2-3 ساختار جمعیت 69
4-6 چهارچوب کلی الگوریتم هم تکاملی همکارانه 70
4-7 مقاوم بودن در الگوریتم های هم تکاملی هم کارانه 70
4-8 تئوری بازیهاوتحلیل الگوریتم هم تکاملی براساس مفاهیم تئوری بازی تکاملی 72
4-9 زمینه های کاربرد الگوریتم های هم تکاملی 75
فصل پنجم شبیه سازی ها و نتایج 78
5-1 مقدمه 78
5-2 کنترل بهینه فشارخون حین عمل جراحی توسط الگوریتم ژنتیک 78
5-2-1 شبیه سازی سیستم کنترل اتوماتیک فشارخون با کنترلر PID والگوریتم ژنتیک 79
5-2-1-1 انتخاب مدل ریاضی 79
5-2-1-2 انتخاب کنترلر 80
5-2-1-3 انتخاب تابع برازندگی برای الگوریتم ژنتیک 81
5-2-1-4 اعمال کنترلر و عمل کردن الگوریتم ژنتیک 82
5-2-2 نتایج شبیه سازی 84
5-2-3 پاسخ های حاصل از اجرای برنامه شبیه سازی شده 85
فصل ششم نتیجه گیری و پیشنهادات 88
6-1 نتیجه گیری 88
6-2 پیشنهادات 89
مراجع 90
منبع:
[1] A. M. Albisser and J. Tiran,"A mathematical modeling stuffy of insulin with closed-and-open loop control," in Proc. IEEE Int. Symp. Circuits Syst., PP.489-492, 1980,
[2] A. H. Clemens, "Feedback Control dynamics for glucose controlled insulin infusion system," Med. Progr. Technol., Vol. 6, PP. 91-98, 1979.
[3] F. W. Chapman,J. C. Newell, and R. J. Roy, "A feedback controller for ventilatory therapy," Ann. Biomed. Eng., Vol. 8, PP. 359-372, 1985.
[4] R. K. Millard, P. Hutton, E. Pereira and C. Prys Roberts, "On using a self-tuning controller for blood pressure regulation during surgery in man," Comput. Biol. Med., Vol 1, No. 1, PP. 1-18, 1987.
[5]T. Kitamura, K. Matsuda and H. Akashi, "Adaptive control technique for artificial hearts," IEEE Trans. Biomed. Eng., Vol. 33, PP. 839-844, 1986.
[6] K. Sagawa,"Closed loop physiological control of the heart," Ann. Biomed Eng., Vol. 8,PP. 415-429, 1980.
[7]D. S. Childress, "Closed loop control in prosthetic systems: historical perspectice," Ann. Biomed. Eng., Vol. 8, PP. 293-303, 1980.
[8] S. Isaka, A. V. Sebald, "Control Strategies for arterial blood pressure regulation" IEEE Trans. Biomed. Eng. Vol. 40. No. 4. A, PP. 353-363 April 1993
[9] ح . نصری ، آ . برادران ، فشارخون بالا ، انتشارات مرید ، دانشگاه علوم پزشکی و خدمات درمانی شهرکرد ، چاپ اول 1382
[10] حجت الله اکبرزاده پاشا ، حیدر اکبرزاده پاشا ، اباذر اکبرزاده پاشا ، راهنمای کلینیکی داروها ، مرکز نشر پاشا ، چاپ ششم ، تابستان 1376
[11] Y. Gao and M. J. Er, "An Intelligent adaptive control scheme for postsurgical blood pressure regulation," IEEE Trans. Neural Networks,vol. 16, No. 2, PP. 475-483,March 2005
[12] J. Ma, K. Y. Zhu and S. M. Krishnan, "Automatic postoperative blood pressure control," Proc. 22nd Annual EMBS Inter. Conf. PP. 817-820,July 2000
[13] J. W. Huang, C. M. Held and R. J. Roy, "Drug infusion for control of blood pressure during anesthesia" Proc. American Control Conf. PP. 3488- 3492 June 2000
[14] ع . ا . قره ویسی و گ . حسنی فرد ، "طراحی سیستم کنترل فشارخون بیمار با استفاده از روش پسگام " پنجمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران ، 1384
[15] L. C. Sheppard, “Computer control of the infusion of vasoactive drugs,” Ann. Biomed. Eng., vol. 8, pp. 4 3 1 4 , 1980.
[16] B. Widrow, “Adaptive model control applied to realtime blood-pressure regulation,” Black C Ed, Pattern Recognition and Machine Learning. McGraw- Hill, Berlin, 1985, pp. 310-324.
[17] J. M. Amsparger, B. C. McInnis, J. R. Glover, and N. A. Nomann, “Adaptive control of blood pressure,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. BME-30, no. 3, pp. 168-176, 1983.
[18] A. J. Koivo, “Automatic continuous-time blood pressure control in dogs by means of hypotensive drug injection,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. BME-27,
no. 10, pp. 574-581, 1980.
[19] T. Masuzawa and Y. Fukui, “The control system for physiological system-optimal control of blood pressure by using vaso-active drugs,” JSPE (in Japanese), vol. 55, no. 2, pp. 406-411, 1989.
[20] D. E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization, and machine learning, Addison-Wesley 1989
[21] www.daneshnameh.ir
[22] www.mms.ac.ir
[23] www.thc.tums.ac.ir
[24] دکتر جاویدیان نژاد صادق و دکتر حاجی بابایی ملوک دکتر متولی ایرج اطلاعات دارویی بالینی (داروهای ژنتیک ایران) نشر علوم دانشگاهی بهار 76
[25] دکتر T.R.H.Arison ، ترجمه دکتر فریدون احمدی استادیار دانشکده پزشکی مشهد "بیماری های خون" سال 1378
[26] سیستم های کنترل اتوماتیک
[27] Saifudin Bin Mohamed Ibrahim , “ The PID controller design using Genetic algorithm” . October,2005, university of southern Queensland Faculty of Engineering and Surveing .
[28] www.engin.umich.edu/group/ctm/PID/PID.html
[29] Charles L.Karr and L.M.Freeman “ Industrial Applications of Genetic Algorithms” CRC press 1999
[30] Coley a David “ An Introduction to Genetic Algorithms for Scientists and Engineers” World Scientific : 1999
[31]Edwin K.P Chong and Stanislaw H.Zak “An Interoduction to Optimizaition“ New York:Wiley Second Edition ٢٠٠١
[32] Jin-Sung Kim, Jin-Hwan Kim, Ji-Mo Park, Sung-Man Park, Won-Yong Choe and Hoon Heo “Auto Tuning PID Controller based on Improved Genetic Algorithm for Reverse Osmosis Plant” Peoceedings of World Academy of Science, Engineering and Technology Volume 30 July 2008 ISSN 1307-6884
[33] Hung-Cheng Chen† and Sheng-Hsiung Chang ”Genetic Algorithms Based Optimization Design of a PID Controller for an Active Magnetic Bearing” IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.6 No.12, December 2006
[34] نادر نریمان زاده ، آدمین کاظمی ، رضا انصاری ، علی جمالی ، طراحی بهینه چند هدفی کنترل کننده های PID با استفاده از الگوریتم ژنتیک " 1386 .
[35] " کنترل پروسه های صنعتی و تنظیم پارامترهای کنترلر PID با الگوریتم ژنتیک " ، 1385 ، نهمین کنفرانس دانشجویی برق ، دانشگاه تهران .
[36] مینا سلیم ، محمد تقی وکیل باغمیشه ، " کنترلر PID با استفاده از دو روش الگوریتم ژنتیکی پیوسته و الگوریتم ملکه زنبور عسل و مقایسه دو روش " .
[37] M.V.SADASIVARAO and M.CHIDAMBARAM “PID Controller tuning of cascade control systems using genetic algorithm” , Department of Chemical Engineering, Indian Institute of Technology, Madras, Chennai 600 036, India. August 26, 2006
[38] Dionisio S.Pereira , João O.P>Pinto , “Genetic Algorithm Based System Identification and PID Tuning for Optimum Adaptive Control “ , July,2005 . International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics Monterey , California , USA .
[39] Ian Griffin, “ On-line PID Controller Tuning using Genetic Algorithms”, 2003 .
[40] Dr J S Saini and Dr M Gopal and Dr.A.P Mittal ,” Genetic Algorithm Based PID Tuner “May 31, 2005.
[41] J.B.Slate , L.C.Sheppard , V.C.Rideout , and E.H.Blackstone, “ A Model for Design of a Blood Pressure Controller for Hypertensive Patients“, Ph.D.dissertation ,Univ. Wisconsin-Madison , no.8028208 , 1980 .
[42] Jin Feng , Qu Bo and Zhu Kuanyi , “ Implementation of Drug Delivery system for Blood Pressure Regulation “ , 2006 .
[43] J.B.Slate , “ Model-Based Design of a Controller for Infusing Nitroprusside During Postsurgical Hypertensive “ , Ph.D Thesis , Univ. Wisconsin-Madison,1980 .
[44] Meng Joo Er , Yang Gao , Adaptive Control Strategy for Blood Pressure Regulation Using a Fuzzy Neural Network , 2003 .
[45] E.Furutani , M.Araki , T,Sakamoto and S.Maetani , “ Blood Pressure Control During Surgical Operations “ , IEEE Trans.Biomed.Eng. Vol.42,no.10,pp.999-1006 , 1995 .
[46] J.B.Slate et al ., “ A Model for Design of a Blood Pressure Controller for Hypertensive Patients “ , presented at the IFAC Symp.Ident.System Param. Est. , Darmstadt.Federal Republic of Germany , Sept .24-28 , 1979 .
[47] مهدی نصری ، مسعود رشیدی نژاد ، علی اکبر قره ویسی ، حمزه صدیقی " کنترل بهینه فشارخون بیمار حین عمل جراحی توسط الگوریتم وراثتی " گروه مهندسی برق ،دانشکده فنی مهندسی دانشگاه شهید باهنر کرمان
[48] Potter, M. and K. De Jong (1994). A cooperative coevolutionary approach to function optimization. See Davidor and Schwefel (1994), pp. 249–257
[49] Potter, M. and K. De Jong (2000). Cooperative coevolution: An architecture for evolving coadapted subcomponents. MIT Press Journals, Evolutionary Computation 8(1), 1–29.
[50] Moriarty, D. and R. Miikkulainen (1997). Forming neural networks through efficient and adaptive coevolution. Evolutionary Computation 5(4), 373–399.
[51] Eriksson, R. and B. Olsson (1997). Cooperative coevolution in inventory control optimisation. In G. Smith, N. Steele, and R. Albrecht (Eds.), Proceedings of the Third International Conference on Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms, University of East Anglia, Norwich, UK. Springer.
[52] S. Abbasi and M.-R AkbarzadehT.(2004). agent-based Cooperative Coevolution for fuzzy systems. World Automation Congress, 2004. Proceedings
[53] Xiaorong Chen (2003). Co-evolutionary Multi-Agent-Based Modeling of Artificial Stock Market by using the GP Approach. IEEE Computational Intelligence for Financial Engineering, 2003. Proceedings.
[54] R. Paul Wiegand(2003). An Analysis of Cooperative Coevolutionary Algorithms. George Mason University PHD thesis.
[55] Melanie Mitchell(2006). Coevolutionary Learning With Spatially Distributed Populations. WCCI.
[56] Mitchell A. Potter and Kenneth A. De Jon (1994). A Cooperative Coevolutionary Approach to Function Optimization. Third Parallel Problem Solving From Nature Jerusalem Israel pp. 249-257 Springer Verlag,1994
[57] R. Paul Wiegand William C. Liles1 Kenneth A. De Jong(2003). Analyzing Cooperative Coevolution with Evolutionary Game Theory. Proceedings of the 2002 IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2002. CEC '02.
[58] Kuntinee Maneeratana1, Kittipong Boonlong1 and Nachol Chaiyaratana (2004). Multi-objective Optimisation by Co-operative Co-evolution. Parallel Problem Solving from Nature - PPSN VIII
[59] Mitchell A. Potter, Kenneth A. De Jong(2000). Cooperative Coevolution: An Architecture for Evolving Coadapted Subcomponents. The MIT Press Journals , by the Massachusetts Institute of Technology.
[60] Nanlin Jin(2005). Equilibrium Selection by Co-evolution for Bargaining Problems under Incomplete Information about Time Preferences. The 2005 IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2005.
[61] Popovici, E.; de Jong, K (2006). Sequential versus Parallel Cooperative Coevolutionary Algorithms for Optimization. Evolutionary Computation, 2006. CEC 2006. IEEE Congress on Volume , Issue , 16-21 July 2006
[62] A. R. McIntyre and M. I. Heywood(2005). Toward Co-Evolutionary Training of a Multi-Class Classifier. Proceedings of the 2005 IEEE Congress on Evolutionary Computation.
[63] Lindgren, K. (1992). Evolutionary phenomena in simple dynamics. In C. G. Langton et al. (editors), Artificial Life II, pp. 295–312. Reading, MA: Addison-Wesley.
[64] Akiko Aizawa(2002). A coevolutionary framework for clustering in information retrieval systems. Proceedings of the Evolutionary Computation on 2002. CEC '02. Proceedings of the 2002 Congress - Volume 02
[65] P. Gançarskia,∗,A. Blanschéa,A.Waniab(2007), Comparison between two coevolutionary feature weighting algorithms in clustering. Pattern Recognition 41 (2008) 983 – 994
[66] M.-R AkbarzadehT., I. Mosavat’, S. Abbasi(2003). Friendship Modeling for Cooperative COEvolutionary Fuzzy Systems: A Hybrid GA-GP Algorithm. Proceedings of the 2003 Congress on Evolutionary Computation CEC2003.
[67] B. Kouchmeshky, W. Aquino, J. C. Bongard2, § and H. Lipson2,(2006). Co-evolutionary algorithm for structural damage identification using minimal physical testing. International Journal For Numerical Methods In Engineering.
[68] Mark E. Roberts and Ela Claridge(2004). Cooperative Coevolution of Image Feature Construction and Object Detection. In Proc. 8th Conf. on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN VIII), volume 3242 of LNCS, pages 902--911. Springer, 2004.
[69] Chern Han Yong and Risto Miikkulainen(2001). Cooperative Coevolution of Multi-Agent Systems. Technical Report AI01-287, Department of Computer Sciences, University of Texas at Austin,1999.
[70] Andi Asmara, Renato A. Krohling, and Frank Hoffmann(2005). Parameter Tuning of a Computed- Torque Controller for a 5 Degree of Freedom Robot Arm using Co-evolutionary Particle Swarm Optimization.
[71] Kicinger, R., Arciszewski, T., and De Jong, K. A. (2005). Evolutionary computation and structural design: a survey of the state of the art. Computers & Structures, Volume 83, Issues 23-24, Pages 1943-1978, 2005.
[72] Michail Maniadakis. CoEvolutionary Approaches in Cognitive Robotic System Design.
[73] Michail Maniadakis and Panos Trahanias(2006). Modelling Robotic Cognitive Mechanisms. Advances in Artificial Intelligence.
[74] P Liatsis and C Ooi(2002). Tracking moving objects with coevolutionary snakes. Proceedings VIPromCom-2002. 4th EURASIP - IEEE Region 8 International Symposium on Video/Image Processing and Multimedia Communications (IEEE Cat. No.02EX553)
[75] WANG Mei, WU Tie-jun(2004). Cooperative co-evolution based distributed path planning of multiple mobile robots. Journal of Zhejiang University SCIENCE.
[76] Geoff Nitschke(2003). Co-evolution of cooperation in a Pursuit Evasion Game. Proceedings of the 2003 IEEWRSJ. Intl. Conference on Intelligent Robots and Systems.
[77] Miller G F & Cliff D (1994), "Protean Behaviour in Dynamic Games: Arguments for the Coevolution of Pursuit-Evasion Tactics", in D Cliff, P Husbands, J-A Meyer & S W Wilson (eds.) From Animals to Animats 3, MIT Press, pp411-420.
[78] Pollack, J. B., Blair, A. D., and Land, M. (1996). Coevolution of a backgammon player. In C. G. Langton (editor), Proceedings of the Fifth Artificial Life Conference, pp. 92–98. Cambridge, MA: MIT Press.
[79] Wang Gaoping and Wang Yongji(2005). A Game Model Based Co-evolutionary for Constrained Multiobjective Optimization Problems. IEEE Communications and Information Technology, 2005. ISCIT 2005.
[80] Z. Zhang(2005) discriminant function for insulation fault diagnosis of power transformers using genetic programming and co-evolution. Proceedings of 2005 International Symposium on Electrical Insulating Materials, 2005. (ISEIM 2005 Vol. 3).