人工智能导论 第6章 智能计算及其应用(导论) 10-44
人工智能导论 课件 PPT -《人工智能导论》课程标准
《人工智能应用基础》课程标准
一、课程定位
“人工智能”是21世纪计算机科学发展的主流,为了培养国家建设跨世纪的有用人才,开设《人工智能应用基础》课程是十分必要的。《人工智能应用基础》作为一门必修课程,其中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进一步学习其他专业课程。开设本课程的目的是培养学生的“智能”观念;了解人工智能的基本理论、基本方法和基本技术;提高智能产品的使用能力,为今后的工作中的智能设备使用打下坚实的基础。
先修课程:《计算机应用基础》
二、课程目标
(一)知识目标
1.了解人工智能产业的发展现状与市场需求;
2.了解人工智能对现代生活的改变和影响;
3.了解人工智能定义、研究领域、发展、社会价值和应用领域、未
来与展望;
4.了解知识表示、知识图谱、机器学习、人工神经网络与深度学习、
智能识别、自然语言理解、专家系统及智能体与智能机器人的相关概念及应用。
(二)能力目标
1、培养人工智能的应用能力,开拓学生的科技视野;
2、能够熟练使用生活中常用的人工智能产品;
3、熟悉人工智能对工业、医疗、安防、社交、机器人、无人驾驶、
家居、生活服务等方面的应用渗透。
(三)素质目标
1、养成善于思考、深入研究的良好自主学习的习惯和创新精神;
2、培养细致缜密的工作态度、团结协作的良好品质、沟通交流和书面表达能力;
3、养成爱岗敬业、遵守职业道德规范、诚实、守信的高尚品质。
三、课程内容与课时分配
课程全景式介绍人工智能知识体系与热门应用领域,以人工智能的应用领域为线索介绍学习领域。通过案例导读引入相应领域的学习,通过案例延伸理解学习领域的实际应用和未来发展。尽量用通俗易懂的语言和应用案例引导学生进入人工智能应用领域的学习。
《人工智能导论课件》
1
生产线自动化
人工智能可以实现设备和数据的互联,提高制造效率和质量。
2
智能制造质量管理
整合传感器数据、物联网和人工智能算法,以提供更好的质量控制和预测。
3
智能制造网络安全
人工智能技术是实现革命性制造企业安全的关键,能够检测潜在的网络安全漏洞。
语音识别
虚拟助手
使用信号处理和模式识别技术, 通过转录或信号生成将语音转 换为文本或控制命令。
通过自然语言理解技术,能够 回答检索、帮助客户完成操作 等。
人工智能的伦理与法律问题
影响
人工智能的发展引发了许 多社会、伦理和法律问题, 包括隐私、脱人化和犯罪 问题。
责任
当一个人工智能系统出现 错误或有害行为时,谁应 该承担责任?如何赋予人 工智能完全的道德和法律 责任?
人工智能在金融领域的应用
投资决策
在市场预测、风险控制和交易 方面,人工智能已成为创新性 的投资解决方案之一。
自动化
人工智能技术可用于开发智能 柜员机和自助银行,改进金融 服务的效率,并实现全天候服 务。
区块链技术
人工智能和区块链技术可以使 风险收益的平衡更有效,同时 降低运营成本。
人工智能在智能制造领域的应用
人工智能导论课件
了解人工智能的历史,应用领域和未来发展趋势。
人工智能概述
1 定义
人工智能导论课件第6章第4-5节
6.5.1 DENDRAL专家系统
• DENDRAL的输入通常包含了所研究的如下化合物信息。 – 化学式,如C6H12O。 – 未知有机化合物的质谱图。 – 核磁共振光谱信息。
• 然后,无须反馈,DENDRAL在3个阶段执行启发式搜索,这称为规划-生成-测 试。
6.5.1 DENDRAL专家系统
6.5.3 自动牙科识别
• Web-ADIS有3种操作模式:配置模式、识别模式和维护模式。配置模式用于微 调,客户使用识别模式获取所提交记录的匹配信息。维护模式用于上传新参考 记录到数据库服务器,并且能够对预处理服务器进行更新。如今,系统真正达 到了85%的验收率。
6.5.3 自动牙科识别
• 在那些定义明确的领域中存在着大量人类的专业技能和知识,但知识主要是启 发式的并且具有不确定性,这样的领域使用专家系统最理想。虽然专家系统的 表现方式不一定与人类专家的表现方式相同,但构建专家系统的前提是,它们 以某种方式模仿或建模人类专家的求解问题和做出决定的技能。将专家系统与 一般程序区分开来的一个重要特征是,它们通常包括了一个解释装置。也就是 说,它们将尝试解释如何得出结论,换句话说,它们将尝试解释用什么样的推 理链来得出结论。
• 基于规则的产生式系统是目前实现知识运用最基本的方法。产生式系统由综合 数据库、知识库和推理机3个主要部分组成,综合数据库包含求解问题的世界 范围内的事实和断言。知识库包含所有用“如果:〈前提〉,于是:〈结果〉” (If-Then规则)形式表达的知识规则。推理机(又称规则解释器)的任务是运 用控制策略找到可以应用的规则。
AI导论教学大纲-人工智能导论-廉师友-清华大学出版社
人工智能导论课程
教学大纲
廉师友编写
清华大学出版社(2020)
说明
为了方便各位任课老师的教学,本书作者结合自己多年来给计算机专业讲授人工智能课程的教学大纲和这部《人工智能导论》新教材的内容以及该课程的基本要求,制定了这一新的教学大纲,供各位老师参考。从内容来看,这个大纲与这部新教材是一致的,其课时应该说已达到这门课程的上限。各位老师可根据各自院校的实际情况对该大纲的教学内容进行取舍,并确定相应的课时,以制定适合各自教学任务的教学大纲。
希望这份资料对各位任课老师的教学能有所裨益和帮助!当然,若发现其中有不妥或错误之处也请指正!
作者
2020年3月
《人工智能导论》课程教学大纲
课程编号:英文课名:Introduction to Artificial Intelligence
适用专业:人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业(考试)
学时:90 学分:
课程类别:专业课课程性质:必修课/必选课
一、课程性质和目的
《人工智能导论》为人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业的一门必修或必选课程,其目的是使学生理解人工智能的基本原理,初步学习和掌握人工智能的基本技术,为进一步学习人工智能后续专业课程或从事人工智能的研发奠定基础,指引方向。
二、课程内容
第1章人工智能概述
基本内容和要求:
1.理解人工智能的概念、目标和研究策略;
2.理解人工智能的研究内容与方法;
3.了解人工智能的分支领域;
4.了解人工智能的应用与发展概况。
第2章人工智能程序设计语言
基本内容和要求:
1.了解人工智能程序设计语言的特点、分类和发展概况;
《人工智能导论》课程教学大纲
注:1.思政融入点:至少写 3 条,简述该课程教学中将思政教育内容与专业教育内容有机融合的知识点(下
. 同)
2.学生学习预期成果:描述学生在学完本节内容后应获得的知识、能力或素养水平(下同)
3.教学方式:包括讲授、讨论、案例、演示等,但不限于所列,根据课程实际需要列举
四、实践(实验或实习)教学 1
实验或 编
果 的 影 响。
主义集 配策略对算法结
目标 3.1
体思维
果 的 影 响。
决策的
优势。
参考求 解 TSP问题的 连续 Hopfield 神经网络源
代Baidu Nhomakorabea,给出
15 个城市和
基经的计验 于网优算 神络化实 20 个城市的 求解结果(包 4 验证 括最短路径 和最佳路 线),分析连 续 Hopfield 神 经网络求解 不同规模 TSP 问题的算法 性能。
2
器学习的发
点,鼓励学生
讨论 训练的基
展和分类
求真务实,毅
本过程。
4. 启 发 式 图 搜 索 策 略
力,勤 奋,提
目 标 S.1
2. 状 态 空 间 的 搜 索 策
出 解 决 办 法,
略
3. 盲 目 的 图 搜 索 策 略 4. 启 发 式 图 搜 索 策 略
树立良好的科 研价值观和思
维 习 惯。
人工智能导论课后习题答案
人工智能导论课后习题答案
人工智能导论课后习题答案
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门涉及计算机科学、心理学、
哲学等多个领域的学科。它研究如何使计算机能够模拟人类智能,实现像人类
一样的思考、学习和决策能力。人工智能的发展已经深刻地改变了我们的生活,从语音助手到自动驾驶汽车,从智能家居到医疗诊断,AI正逐渐成为我们日常
生活中不可或缺的一部分。
在人工智能导论课中,学生们通常会遇到一些习题,以帮助他们更好地理解和
应用人工智能的概念和技术。下面是一些常见的人工智能导论课后习题及其答案,供大家参考。
1. 什么是人工智能?
人工智能是指计算机系统通过模拟人类智能的方法和技术,实现像人类一样的
思考、学习和决策能力。它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个
领域。
2. 人工智能的发展历程是怎样的?
人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代。在那个时候,人们开始使用计算机来模拟人类的思维过程。随着计算能力的提升和算法的改进,人工智能逐渐取
得了一些重要的突破,如专家系统、机器学习等。近年来,深度学习和大数据
的兴起,进一步推动了人工智能的发展。
3. 人工智能的应用领域有哪些?
人工智能的应用领域非常广泛,涵盖了医疗、金融、交通、教育等多个领域。
例如,医疗领域可以利用人工智能技术进行疾病诊断和药物研发;金融领域可
以利用人工智能技术进行风险评估和投资决策;交通领域可以利用人工智能技
术实现自动驾驶等。
4. 机器学习是什么?
机器学习是一种人工智能的分支,它研究如何使计算机能够从数据中学习,并
920083-人工智能导论教学大纲(第4版)
《人工智能导论》课程教学大纲
一、课程的性质和教学目标
课程性质:
人工智能是计算机科学中的重要内容,已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。由于人工智能是模拟人类智能解决问题,几乎在所有领域都具有非常广泛的应用。《人工智能导论》是计算机科学与技术、软件工程、网络工程等专业本科生的一门基础选修课程。本课程主要介绍人工智能问题求解的一般性原理和基本思想以及一些前沿内容,为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识,为进一步学习和研究人工智能理论与应用奠定基础。
教学目标:
1. 了解人工智能的特点、主要研究领域、研究历史及未来发展动向。
2. 掌握人工智能的基本概念、基本原理和基本方法。
3. 了解应用人工智能技术解决实际问题的范例。
该课程的目标是把握计算机科学与技术的发展趋势,熟悉本专业的前沿知识和研究热点。该课程讲述了人工智能的发展简史、人工智能研究的基本内容和主要研究领域、人工智能的研究热点包括人工神经网络及其应用和遗传算法及其应用等。要求学生掌握基本创新方法,能够针对创新点开展切实有效的理论和应用研究。该课程紧密联系计算机学科中的前沿内容和所涉及的新技术,例如模糊推理方法及其在计算机控制系统中的应用、人工神经网络及其改进方法在模
式识别、软测量、联想记忆、优化计算中的应用,遗传算法及其改进算法在生产调度中的应用等,学生通过该课程的学习能够了解基本的人工智能新技术和有关问题求解的创新方法;课程要求完成A*算法应用实验、遗传算法应用实验、基于神经网络的优化计算实验等自主型实验项目,学生通过实验,能够发挥主动性,研究探讨人工智能系统的运行和实现过程,提出思路并积极验证和探索自己的思路,从而更好的掌握知识,培养学生的理论联系实际能力和创新能力,逐步培养他们发现问题、提出问题、分析问题和解决问题的能力。
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人工智能领域的著名专家与代表性人物
在人工智能的发展历程中,涌现出了诸多在该领域的杰出科学家。本节主要介绍人工智能领域的著名专家和代表性人物。
艾伦·麦席森·图灵
艾伦·麦席森·图灵(Alan Mathison Turing),英国数学家、逻辑学家,被称为计算机科学之父、人工智能之父。1950年,他提出了著名的“图灵测试”,为人工智能的发展奠定了哲学基准。
2016、2017年,AlphaGo多次战胜围棋冠军。AlphaGo是由Google DeepMind开发的人工智能围棋程序,具有自我学习能力。
2017年,深度学习成为热门研究方向。AlphaGo Zero(第四代AlphaGo)在无任何数据输入的情况下,开始自学围棋3天后便以100:0横扫了第二代AlphaGo Lee。
人工智能是研究使计算机模拟人类的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。
人工智能的特点
人工智能经历了六十多年的发展,现在已进入AI 2.0阶段
人工智能的分类
在仅仅7年之后,这个曾经轰动一时的人工智能系统就宣告寻出历史舞台。到1987年时,苹果和IBM公司生产的台式机性能都超过了Symbolics等厂商生产的通用计算机。
人工智能的崛起与第二次低谷
从20世纪90年代中期开始,由于网络技术特别是互联网的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。
人工智能导论全套课件
计算机视觉技术的挑战与未来发展
挑战
计算机视觉技术面临的挑战包括光照变 化、噪声干扰、遮挡问题、运动模糊等 。
VS
未来发展
随着深度学习技术的不断发展,计算机视 觉技术将更加成熟和高效。未来,计算机 视觉技术将更加注重实时性、鲁棒性和自 适应性,同时将更加广泛地应用于各个领 域。
06
人工智能伦理、法律与社会影响
人脸识别
利用计算机视觉技术实现人脸检测和识别 。
智能客服
利用自然语言处理技术实现智能问答和客 服服务。
02
基础知识与原理
数学基础:线性代数、概率论与数理统计
参数估计、假设检验、回 归分析等。
随机事件、概率计算、随 机变量及其分布等。
向量空间、矩阵运算、特 征值与特征向量等。
线性代数
概率论
数理统计
计算机科学基础:算法、数据结构与程序设计
算法
程序设计
算法分析、时间复杂度、空间复杂度 等。
编程语言、程序设计与实现方法等。
数据结构
数组、链表、栈、队列等基本数据结 构及其操作。
人工智能基础知识
01
02
03
搜索算法
搜索策略、搜索树、广度 优先搜索、深度优先搜索 等。
机器学习
监督学习、无监督学习、 强化学习等基本概念与算 法。
计算机视觉的主要算法与应用场景
湖南师范大学2024年硕士研究生自命题考试大纲 《人工智能导论》考试大纲(初试)
湖南师范大学硕士研究生招生考试自命题科目考试大纲考试科目代码:【999】考试科目名称:人工智能导论
考试内容及要点
《人工智能导论》课程是培养学生对人工智能的整体认识性,使学生在具备数学与编程基本能力的基础上,对人工智能的多个分支有较全面的了解,具备一定的人工智能算法实现能力。
(一)绪论
1.智能与人工智能的基本概念;
2.人工智能研究的基本内容和方法;
3.人工智能主要应用领域介绍。
(二)知识表示
1.知识与知识表示的基本概念;
2.谓词逻辑表示法;
3.知识图谱及应用。
(三)确定性推理方法
1.推理的概念、分类与基本策略;
2.命题逻辑与谓词逻辑支持的基本推理方法;
3.自然演绎推理与应用;
4.归结原理与应用。
(四)不确定性推理方法
1.不确定性的表示与不确定性推理的概念、分类;
2.概率推理与主观贝叶斯推理方法;
3.基于可信度的不确定性表示与推理方法;
4.基于证据理论的不确定性表示与推理方法;
5.模糊逻辑、模糊集、模糊关系及合成、模糊推理及其应用。
(五)搜索求解策略
1.搜索的概念、分类与评价标准;
2.状态空间的表示与启发式搜索应用;
3.与或树的表示与启发式搜索应用;
4.博弈树的概念、极大极小过程以及 α-β剪枝。
(六)智能计算基础
1.智能计算的概念;
2.进化算法的概念、框架与设计准则;
3.遗传算法的基本概念及其应用;
4.群智能算法的概念及典型的群智能算法。
(七)人工神经网络与深度人工神经网络
1.神经元数学模型与人工神经网络基本原理;
2.人工神经网络基本学习算法
3.BP神经网络结构与学习算法;
4.卷积神经网络与深度学习。
《人工智能导论》课件
制定合理的发展规
划
政府和企业应制定科学合理的人 工智能发展规划,明确发展目标 、重点任务和保障措施。
加强伦理和法律监
管
在人工智能的发展过程中,应关 注伦理和法律问题,制定相应的 规范和标准,确保人工智能的安 全可控。
THANKS
感谢观看
CHAPTER
03
人工智能的实际应用
智能语音助手
智能语音助手是人工智能技术的一个重要应用,它能够识别和理解人类语音,并 作出相应的回应。例如,苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google Assistant 等。
智能语音助手在家庭、办公室等场景中广泛应用,可以帮助人们完成查询信息、 设置提醒、控制智能家居设备等多种任务。
《人工智能导论》ppt课 件
CONTENTS
目录
• 人工智能简介 • 人工智能的关键技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 总结
CHAPTER
01
人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法,让机 器能够模拟人类的感知、思考、 学习和行动等能力,实现人机交 互的技术。
自动驾驶
通过传感器和算法,让汽车具 备自主驾驶的能Байду номын сангаас,提高交通 效率和安全性。
智能医疗
如医疗影像分析、疾病诊断等 ,提高医疗服务的准确性和效
人工智能导论周苏课后答案
人工智能导论周苏课后答案
1.作为计算机科学的一个分支,人工智能的英文缩写是()。AI
2. 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技
术及应用系统的一门交叉科学,它涉及( D)。
A. 自然科学
B. 社会科学
C. 技术科学
D. A、B 和 C
3. 人工智能定义中的“智能”,涉及到诸如( A)等问题。
A. B、C 和 D
B. 意识
C. 自我
D. 思维
4. 下列关于人工智能的说法不正确的是( C )。
A. 人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识
的科学。
B. 人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。
C. 自 1946 年以来,人工智能学科经过多年的发展,已经趋于成熟,得到充
分应用。
D. 人工智能不是人的智能,但能像人那样思考,甚至也可能超过人的智能。
5. 人工智能经常被称为世界三大尖端技术之一,下列说法中错误的是(B )。
A. 空间技术、能源技术、人工智能
B. 管理技术、工程技术、人工智能
C. 基因工程、纳米科学、人工智能
D. 人工智能已成为一个独立的学科分支,无论在理论和实践上都已自成系统
6. 人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系。从思维观点看,人工智
能不包括( A)。
A. 直觉思维
B. 逻辑思维
C. 形象思维
D. 灵感思维
7. 强人工智能强调人工智能的完整性,下列(C )不属于强人工智能。
A. (类人)机器的思考和推理就像人的思维一样
B. (非类人)机器产生了和人完全不一样的知觉和意识
C. 看起来像是智能的,其实并不真正拥有智能,也不会有自主意识
920087-人工智能导论(第4版)-第6章 智能计算及其应用(导论)
▪ 可用其他非线性函数来分配选择概率,只要满足以 下条件:
(1) 若 P x1, x2 , xM 且 f (x1) f (x2 ) ... f (xM ), 则pi满足
M
(2) pi 1 i 1
p1 p2 pM
29
6.2.6 选择
2. 选择个体方法
(1)转盘赌选择(roulette wheel selection)
f (x) Cmin 其他情况
f (x) Cmax 其他情况
21
6.2.5 适应度函数
2. 适应度函数的尺度变换
▪ 在遗传算法中,将所有妨碍适应度值高的个体产生,从 而影响遗传算法正常工作的问题统称为欺骗问题 (deceptive problem)。
▪ 过早收敛:缩小这些个体的适应度,以降低这些超级个 体的竞争力。
(2) 排序方法 (rank-based model)
② 非线性排序: Z. Michalewicz
▪ 将群体成员按适应值从好到坏依次排列,并按下式分
配选择概率:
q(1 q)i1 pi (1 q)M 1
i 1,2, , M 1 iM
28
6.2.6 选择
1.个体选择概率分配方法
(2) 排序方法 (rank-based model)
6.5 群智能算法产生的背景
6.6 粒子群优化算法及其应用
人工智能导论全套课件 (一)
人工智能导论全套课件 (一)
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是指利用计算机技术和数
学模型来探索和实现智能化的过程。人工智能导论全套课件总共包括
以下几个部分:人工智能概述、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能系统应用等。下面我们逐一分析这些部分的内容。
一、人工智能概述部分介绍了人工智能的基本概念、历史发展和应用。其中,基本概念包括人工智能的定义、主要技术和应用领域。历史发
展包括人工智能的几个发展阶段,如符号主义、连接主义、进化计算等。应用领域主要分为教育、医疗、金融、制造、交通等领域。此部
分内容为课程开展的基础,必须理解和掌握,为后续几个部分打下基础。
二、机器学习部分介绍了机器学习的基本概念、应用领域和算法。其中,基本概念包括监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习等,应用领域则包括图像识别、语音识别、预测等。此部分算法包括线性
回归、分类树、支持向量机、神经网络等。学生应该掌握不同机器学
习算法的特点和适用范围。
三、深度学习部分介绍了深度学习的主要模型和算法。其中,深度学
习模型主要包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短
期记忆网络(LSTM)等。算法包括反向传播、梯度下降等。此部分主
要重点是让学生掌握深度学习模型的原理和应用方法。
四、自然语言处理部分介绍了自然语言处理的基本概念、主要任务和
算法。其中,基本概念包括语言模型、分词、词性标注、句法分析、
语义分析等。主要任务包括文本分类、情感分析、文本生成等。算法
包括朴素贝叶斯、条件随机场、语言模型等。此部分主要是让学生掌
人工智能导论全套
此后,美国形成了多个人工智能研究组织,如纽厄尔和西蒙 的Carnegie RAND协作组,明斯基和麦卡锡的MIT研究组, 塞缪尔的IBM工程研究组等。
14
1.2.2 形成(1956年-1969年)
人工智能学科:一门研究如何构造智能机器(智能计算机) 或智能系统,使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
图灵测试:1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计了一 个测试,用以说明人工智能的概念。
智者
询问者
10
第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
✓ 1.2 人工智能的发展简史
1.3 人工智能研究的基本内容 1.4 人工智能的主要研究领域
依靠逻辑进行思维。 思维过程是串行的。 容易形式化。
思维过程具有严密性、可靠性。
(2)形象思维(直感思维)
o 依据直觉。 o 思维过程是并行协同式的。 o 形式化困难。 o 在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的结果。
8
1.1.2 智能的特征
(3)顿悟思维(灵感思维)
不定期的突发性。 非线性的独创性及模糊性。 穿插于形象思维与逻辑思维之中。
15
1.2.3 发展(1970年- )
20世纪60年代末,人工智能研究遇到困难,如机器翻译。 1966年美国顾问委员会的报告裁定:还不存在通用的科学文 本机器翻译,也没有很近的实现前景。英国、美国中断了大 部分机器翻译项目的资助。
人工智能技术应用介绍PPT及人工智能导论
40
1983年,BELLEAT&T开发了国际象棋硬件, 达到了大师水平
80年代中期,皮兹堡的CARNEGIEMELLON 大学开始研究世界级的国际象棋计算机程序
1987年,“深思”首次以每秒钟75万步的思 考速度露面,它的水平相当于拥有国际等级 分为2450的棋手
创立了定理机器证明的 “吴方法”。
27
通用问题求解器(GPS)
从1957年开始,Newell等人开始研究一 种不依赖于具体领域的通用解题程序, 这个程序的设计是从模仿人类问题求解 的规程开始的。在它能处理的有限类别 的问题中,它显示出程序决定的子目标 及可能采取的行动的次序,与人类求解 同样问题是类似的。因此,GPS很可能 是第一个实现了“像人一样思考”方法 的程序。
如决策、问题求解、学习等活动” 为可能的计算的研究”
(Bellman, 1978)
(Winston, 1992)
像人一样行动的系统 理性地行动的系统
“一种技艺,创造机器来执行人 “计算智能是对设计智能化智
需要智能才能完成的功能”
能体的研究”
(Kurzweil, 1990)
(Poole等,1998)
24
定理证明
50年代中期,世界上最早的启发式程序 “逻辑理论家”,证明了数学名著《数 学原理》中的38个定理。经改进后,62 年证明了该书中全部的52个定理。被认 为是用计算机探讨人类智力活动的第一 个真正的成果。
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a (Cmult 1) f avg f max f avg
b ( f max Cmult f avg ) f avg f max f avg
满足最小适应度值非负
a
f avg
f avg f min
b f min f avg f avg f min
27
6.2.5 适应度函数
2. 适应度函数的尺度变换(续)
29
6.2.6 选择
1. 个体选择概率分配方法 1适应度比例方法(fitness proportional model) 或蒙特卡罗法(Monte Carlo)
● 各个个体被选择的概率和其适应度值成比例。
● 个体 i 被选择的概率为:
psi
fi
M
fi
i1
30
6.2.6 选择
1. 个体选择概率分配方法
5 xi 5 i 1,2
初始种群:
x
x1
Char 9 pp. 16 x1
例: 用遗传算法求解下面一个Rastrigin函数的最小 值。
f (x1 , x2 ) 20 x12 x22 10(cos 2 x1 cos 2 x2 )
5 xi 5 i 1,2
初始种群
x
第二代种群
x2
第6章 智能ຫໍສະໝຸດ Baidu算及其应用
6.1 进化算法的产生与发展
6.2 基本遗传算法
6.3 遗传算法的改进算法
6.4 遗传算法的应用
6.5 群智能算法产生的背景
6.6 粒子群优化算法及其应用
6.7 蚁群算法及其应用
10
6.2 基本遗传算法
遗传算法(genetic algorithms,GA):一类借鉴 生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,非 常适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线 性优化问题。
2 幂函数变换法:
f fK
3 指数变换法:
f eaf
28
6.2.6 选择
1. 个体选择概率分配方法
●选择操作也称为复制(reproduction)操作:从当 前群体中按照一定概率选出优良的个体,使它们有机 会作为父代繁殖下一代子孙。 ●判断个体优良与否的准则是各个个体的适应度值: 个体适应度越高,其被选择的机会就越多。
个体的竞争力。
●停滞现象:改变原始适应值的比例关系,以提高个体
之间的竞争力。
●尺度变换(fitness scaling)或定标:对适应度函数值
域的某种映射变换。
26
6.2.5 适应度函数
2. 适应度函数的尺度变换(续)
(1)线性变换:
f af b
满足
f
avg
f, avg
f max Cmult f avg
34
6.2.6 选择
2. 选择个体方法
(1)转盘赌选择
第1轮产生一个随机数:0.81
第2轮产生一个随机数:0.32
35
6.2.6 选择
2. 选择个体方法
2 锦标赛选择方法(tournament selection model)
●锦标赛选择方法:从群体中随机选择个个体,将其中适应 度最高的个体保存到下一代。这一过程反复执行,直到保存 到下一代的个体数达到预先设定的数量为止。
fi fitness( popi(t))
3 若满足停止条件,则算法停止;否则,以概率
N
pi fi / f j
j1
从pop(t)中随机选择一些染色体构成一个新种群
newpop (t 1) { pop j (t) j 1,2,..., N}
42
6.2.9 遗传算法的一般步骤
4 以概率 pc 进行交叉产生一些新的染色体,得到一个
19
6.2.3 编码
(1)二进制编码(续)
●优点: 类似于生物染色体的组成,算法易于用生物遗传理论解释,遗 传操作如交叉、变异等易实现;算法处理的模式数最多。
●缺点:
① 相邻整数的二进制编码可能具有较大的Hamming距离,降低 了遗传算子的搜索效率。
15:01111
16: 10000
② 要先给出求解的精度。
最优化问 题
目标函数
遗传算 法
适应度函数
可 行解
染 色体
一组 解
种群
遗传算法的基本思想: 在求解问题时从多个解开始,然后通过一定的法 则进行逐步迭代以产生新的解。
13
6.2.2 遗传算法的发展历史
1962年,Fraser提出了自然遗传算法。 1965年,Holland首次提出了人工遗传操作的重要性。 1967年,Bagley首次提出了遗传算法这一术语。 1970年,Cavicchio把遗传算法应用于模式识别中。 1971年,Hollstien在论文《计算机控制系统中人工遗传
●随机竞争方法(stochastic tournament):每次按赌轮选择 方法选取一对个体,然后让这两个个体进行竞争,适应度高 者获胜。如此反复,直到选满为止。
36
6.2.6 选择
2. 选择个体方法
(3)最佳个体保存方法
●最佳个体(elitist model)保存方法:把群体中适应度最高 的 个体不进行交叉而直接复制到下一代中,保证遗传算法终止 时得到的最后结果一定是历代出现过的最高适应度的个体。
● 若目标函数为最大化问题,则 Fit( f (x)) f (x)
●若目标函数为最小化问题,则
Fit( f (x)) 1 f (x)
将目标函数转换为求最大值的形式,且保证函数值非负!
● 若目标函数为最大化问题,则
Fit(
f
( x))
f 0
(x)
Cmin
● 若目标函数为最小化问题,则
Fit( f (x)) C0 max f (x)
(2) 排序方法 (rank-based model) ① 线性排序:J. E. Baker
➢ 群体成员按适应值大小从好到坏依次排列:x1, x2 , , xN
➢ 个体 xi分配选择概率 pi
pi
a bi M (M 1)
➢ 按转盘式选择的方式选择父体
31
6.2.6 选择
1. 个体选择概率分配方法
③ 求解高维优化问题的二进制编码串长,算法的搜索效率低。
20
6.2.3 编码
1. 位串编码 (2) Gray 编码
Gray编码:将二进制编码通过一个变换进行转换得到的编码。
二进制串 12 ... n
Gray 1 2 ... n
二进制编码 Gray编码
k
1 k1
k
k k
1 1
Gray编码 二进制编码
遗传算法可广泛应用于组合优化、机器学习、自 适应控制、规划设计和人工生命等领域。
1
6.2.1 遗传算法的基本思想
生物遗传概念
遗产算法中的应用
适者生存
目标值比较大的解被选择的可能性大
个体(Individual) 解
染色体(Chromosome) 解的编码(字符串、向量等)
基因(Gene)
解的编码中每一分量
37
6.2.7 交叉
1. 基本的交叉算子
1 一点交叉(single-point crossover) ●一点交叉:在个体串中随机设定一个交叉点,实 行交叉时,该点前或后的两个个体的部分结构进行互 换,并生成两个新的个体。
2 二点交叉 (two-point crossover) ●二点交叉:随机设置两个交叉点,将两个交叉点 之间的码串相互交换。
k
k i (mod 2)
i 1
21
6.2.3 编码
2. 实数编码
采用实数表达法不必进行数制转换,可直接在解的表 现型上进行遗传操作。
多参数映射编码的基本思想:把每个参数先进行二进 制编码得到子串,再把这些子串连成一个完整的染色体。
多参数映射编码中的每个子串对应各自的编码参数, 所以,可以有不同的串长度和参数的取值范围。
38
6.2.7 交叉
2. 修正的交叉方法
部分匹配交叉PMX:Goldberg D. E.和R. Lingle(1985)
A9 8 4 B8 7 1
567 239
132 546
A 9 8 4 B 8 7 1
239 567
13 2 546
39
6.2.8 变异
● 位点变异:群体中的个体码串,随机挑选一个或多个基 因座,并对这些基因座的基因值以变异概率作变动。
适应性(Fitness) 适应度函数值
根据适应度值选定的一组解(解的个 群体(Population) 数 为群体的规模)
婚配(Marry)
交叉(Crossover)选择两个染色体进 行 交叉产生一组新的染色体的过程
变异(Mutation) 编码的某一分量发生变化的过程
12
6.2.1 遗传算法的基本思想
(2) 排序方法 (rank-based model)
② 非线性排序: Z. Michalewicz
●将群体成员按适应值从好到坏依次排列,并按下式分
配选择概率:
q(1 q)i1
pi
(1
q)M
1
i 1,2,, M 1 i M
32
6.2.6 选择
1.个体选择概率分配方法
2 排序方法 (rank-based model)
问题
确定表示问题解答的染色体(编码)
初始化染色体种群
计算每个个体的适应值
满足终止条件
是
否
根据适应值选择 串进行复制
交叉 变异
输出最优解
41
6.2.9 遗传算法的一般步骤
1 使用随机方法或者其它方法,产生一个有N个染色 体
的初始群体 pop(1),t : 1 ;
2 对群体中的每一个染色体popi(t),计算其适应值
22
6.2.4 群体设定
1. 初始种群的产生 ●根据问题固有知识,把握最优解所占空间在整个问 题空间中的分布范围,然后,在此分布范围内设定初 始群体。 ●随机产生一定数目的个体,从中挑选最好的个体加 到初始群体中。这种过程不断迭代,直到初始群体中 个体数目达到了预先确定的规模。
23
6.2.4 群体设定
f (x) C min
其他情况
f (x) C max
其他情况
25
6.2.5 适应度函数
2. 适应度函数的尺度变换
●在遗传算法中,将所有妨碍适应度值高的个体产生,
从而影响遗传算法正常工作的问题统称为欺骗问 题 (deceptive problem)。
●过早收敛:缩小这些个体的适应度,以降低这些超级
f (x1 , x2 ) 20 x12 x22 10(cos 2 x1 cos 2 x2 )
5 xi 5 i 1,2
x2 f
x2 x1
x1 Char 9 pp. 15 x1
例: 用遗传算法求解下面一个Rastrigin函数的最小 值。
f (x1 , x2 ) 20 x12 x22 10(cos 2 x1 cos 2 x2 )
自适应方法》中阐述了遗传算法用于数字反馈控制的 方法。 1975年,美国J. Holland出版了《自然系统和人工系统 的适配》;DeJong完成了重要论文《遗传自适应系统 的行为分析》。
20世纪80年代以后,遗传算法进入兴盛发展时期。
14
例: 用遗传算法求解下面一个Rastrigin函数的最小 值。
新的群体
crosspop(t 1)
5 以一个较小的概率 pm使染色体的一个基因发生变异,
形成 mutpop (t 1) ; t : t 1 ,成为一个新的群体 pop(t) mutpop (t 1)
●可用其他非线性函数来分配选择概率,只要满足以 下条件:
(1) 若 P
x x , x
1, 2
M
且
f (x1) f (x2 ) ... f (xM ), 则pi满足
M
(2) pi 1
i1
p1 p2 pM
33
6.2.6 选择
2. 选择个体方法
1 转盘赌选择
➢按个体的选择概率产生一个轮 盘,轮盘每个区的角度与个体 的 选择概率成比例。 ➢产生一个随机数,它落入转盘 的哪个区域就选择相应的个体 交 叉。
●逆转变异:在个体码串中随机选择两点(逆转点), 然后将两点之间的基因值以逆向排序插入到原位置中。
●插入变异:在个体码串中随机选择一个码,然后将此
码插入随机选择的插入点中间。
● 互换变异:随机选取染色体的两个基因进行简单互换。 ●移动变异:随机选取一个基因,向左或者向右移动一
个随机位数。
40
6.2.9 遗传算法的一般步骤
x1
Char 9 pp. 17 1
在迭代60、80、95、100次时的种群
Char 9 pp. 18
6.2.3 编码
1. 位串编码
一维染色体编码方法:将 问 题空间的参数编码为一 维排 列的染色体的方法。
(1) 二进制编码
二进制编码:用若干二进制数表示一个个体,将原问题 的解空间映射到位串空间 B={0,1}上,然后在位串空 间上进行遗传操作。
2. 种群规模的确定 群体规模太小,遗传算法的优化性能不太好,易陷
入局部最优解。
群体规模太大,计算复杂。
模式定理表明:若群体规模为M,则遗传操作可
从这M 个个体中生成和M检3测
个模式,并在此基
础上能够不断形成和优化积木块,直到找到最优解。
24
6.2.5 适应度函数
1. 将目标函数映射成适应度函数的方法