智能计算与现代优化方法(精)
现代优化方法
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人工神经网络：概念的提出
智能的概念的八个方面
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人工神经网络：概念的提出
人工智能：研究如何使类似计算机这样的设备去模 拟人类的这些能力。
研究人工智能的目的
◦ 增加人类探索世界，推动社会前进的能力 ◦ 进一步认识自己
牵涉到的学科广泛
◦ 生物进化、人工智能、数学和物理、神经系统和统计力学 等。
◦ 这些算法和人工智能、计算机科学和运筹学相融合。
202与传统算法的局限 旅行商问题： 一个商人欲到n个城市推销商品，每两个城市i和j之
间的距离为dij，如何选择一条道路使得商人每个城 市走一遍后回到起点且所走路径最短。
◦ 对称距离 ◦ 非对称距离
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概述
采用枚举法来解决非对称旅行商问题
假定有n个城市，共需要(n-1)!次枚举，假定完成25 个城市的总距离的计算及比较需要1秒，则当城市 增加时，需要的时间如下表所示：
城市数 24 25 26 27 28 29
30
31
时间 1s 24s 10m 4.3h 4.9d 136.5d 10.8y 325y
物理符号系统和人工神经网络系统的差别
物理符号系统
处理方式 逻辑运算
执行方式 串行
动作
离散
存储
局部集中
人工神经网络 模拟运算 并行 连续 全局分布
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人工神经网络：概念的提出
两种人工智能技术的比较
传统的AI技术
基本实现 串行处理；由程序实
方式
现代智能优化算法的研究综述
过程与一般 组合优 化问题之 间的相似性 ， 是基 于 Ｍ ｕｃ ａ ｏ 代求解 ｅｔＣ ｒ 迭 ｌ 策略 的一种 随机优 化算法 。Ｓ Ａ算法 的基 本思想 是从一 给定初始解 开 始 ， 邻域 中随机 产生另一个解 ， 在 接受准则允许 目标函数在有 限范围 内
的一大飞跃 。
１ 蚁群算法（ ｎ ｏ ｎ ｐ ｍｉ ｏ ， Ｃ ） ． ４ Ａ ｔ ｌ ｙＯ ｆ ｚ ｎ Ａ Ｏ Ｃｏ ｉ ｍｉ 人『 蚁群算 法 ［ 是受到对真实蚁群行 为的研究的启发 ， 由意大利学 者 Ｍ．ｏｉ 等人 于 １９ 年首 先提 出的 ， Ｄ ｒｏ ｇ ９１ 它是一种 基于蚁群 的模 拟进化 算法 ， 属于 随机搜 索算法 。研究学者在研究 过程中发现 ， 蚂蚁个体之 间 是通过 一种称 之为外 激素（ｈ ｒｍｏｅ的物质进 行信息 传递 ， 而能相 ｐ ｅｏ ｎ ） 从 互协作 ， 完成 复杂的任务 。蚂蚁在运动过程 中 ， 能够在它所经过 的路径 上 留下该 种物质 ， 而且蚂蚁 在运动过 程中能够感 知这种物质 的存在及 其强度 ， 以此指 导 自己的运动方 向， 并 蚂蚁倾 向于朝着该物质强度高 的 方 向移动 。蚂蚁个体 之间就是通过这种信 息的交流达到搜索食物 的 目 的 。蚁群 算法正是模 拟 了这 样的优化机 制 ， 即通 过个体之 问的信息交 流与相互协作最终找到最优解 。 １５ ．粒子群优化算法（ａ ｉｌＳ ａｍ ｐｉ ｚｔ ｎ Ｐ Ｏ） Ｐ ｒｃｅ ｗ ｒ ｏ ｔ ａｉ ，Ｓ ｔ ｍｉ ｏ 粒子群优化算法 是一种进化算 法 ， 最早是 由Ｋ ｎ ｅ 与 Ｅ ｅ ａ 于 ｅｎ ｙ ｂ ｒ ｒ ｈ ｔ １ ９ 年提出的 。最早 的Ｐ Ｏ ９５ Ｓ 是模拟 鸟群 觅食行 为而发展起来 的一种基 于群体协 作 的随机 搜索算 法 。Ｐ Ｏ Ｓ 是模 拟鸟群 的捕食 行为 ， 一群鸟 让 在 空间里 自由飞翔 觅食 ， 每个鸟都能记住它 曾经飞 过最高的位置 ， 然后 就随机的靠近那个位 置 ， 不同的鸟之间可 以互相交 流 ， 它们都尽量靠近 整个 鸟群 中曾经 飞过 的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ高点 ， 这样 ， 经过一段时 间就 可以找到近似 的 最 高点 。Ｐ Ｏ后来经 过多次 的改进 ， Ｓ 去除 了原来 算法 中一些无 关的或
人工智能算法优化方案
人工智能算法优化方案人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为现代科技领域中的重要发展方向，而算法的优化是人工智能技术进一步提升的关键。
本文将探讨人工智能算法优化的方案，并提供一些相关的思路和方法。
一、问题定义与数据收集在进行算法优化之前，首先需要明确具体的问题定义，确定算法目标和需求。
这些需求可以是对模型精度的提高，对计算效率的优化，或者是对模型的可解释性等方面的优化。
同时，还需要收集和准备相关的数据，包括训练集、测试集以及其他可能用到的外部数据。
二、算法选择与调参根据具体的问题和数据情况，选择适合的机器学习算法进行建模。
常见的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
在选择算法的同时，还需要进行参数的调优，以达到最佳的算法性能。
参数调优可以采用网格搜索、贝叶斯优化、遗传算法等方法进行。
三、特征工程与数据预处理特征工程是利用领域知识和统计方法对原始数据进行处理和提取，生成更有信息量的特征，并用于后续的模型训练。
常见的特征工程方法包括缺失值填充、特征选择、特征缩放、特征构建等。
同时，还需要进行数据预处理，包括数据清洗、去除异常值、标准化、归一化等操作。
四、模型训练与验证通过使用训练数据对选定的算法进行训练，并通过验证数据对模型进行评估。
在模型训练过程中，可以使用交叉验证、正则化、集成学习等方法进行性能优化。
同时，还需要进行模型的调优和优化，以提高模型的泛化能力和减少过拟合风险。
五、算法集成与融合在算法优化的过程中，可以尝试将多个优秀的算法进行集成和融合，以进一步提高模型性能。
常见的算法集成方法包括投票法、平均法、堆叠法等。
算法集成可以结合不同类型的算法，或者通过对同一算法的不同实例进行集成，以达到更好的效果。
六、模型评估与调整对优化后的算法模型进行性能评估，包括精确度、召回率、F1值等指标的计算。
根据评估结果，对模型进行进一步的调整和优化，以满足实际应用的需求。
智能控制技术ppt课件
智能控制技术经历了从经典控制理论到现代控制理论，再到智能控制理论的演 变过程。随着计算机技术的飞速发展，智能控制技术得到了广泛应用和深入研 究。
应用领域及现状
应用领域
智能控制技术已广泛应用于工业自动化、智能制造、智能交 通、智能家居、智慧农业等领域，为现代社会的生产和生活 提供了便捷和高效的技术支持。
。
对选择出的个体进行交叉操 作，生成新的个体。常见的 交叉方式有单点交叉、多点
交叉和均匀交叉等。
变异操作
对新生成的个体进行变异操 作，以增加种群的多样性。 常见的变异方式有位翻转、 交换变异和逆序变异等。
终止条件判断
判断算法是否满足终止条件 （如达到最大迭代次数、找 到满足精度要求的解等）， 若满足则输出最优解，否则
04
神经网络控制技术
神经网络基本原理与模型
01
02
03
04
生物神经网络启发
模拟人脑神经元连接与信息传 递机制
神经元模型
输入、权重、偏置、激活函数 等要素
网络拓扑结构
前馈、反馈、循环等不同类型 的神经网络
学习与训练算法
监督学习、无监督学习、强化 学习等
神经网络在智能控制中应用
系统建模与控制
通过神经网络逼近非线性系统 动态特性
综合处理多传感器信息，提高控制精度与鲁 棒性
跨模态智能控制
实现语音、图像、文本等不同模态信息的协 同控制
05
遗传算法与进化计算 在智能控制中应用
遗传算法基本原理及操作过程
遗传算法基本原理
模拟生物进化过程中的自然选择 和遗传学机制，通过种群中个体 的适应度评估、选择、交叉和变 异等操作，实现问题求解的优化
现代控制理论的发展背景
现代优化设计方法的现状和发展趋势
现代优化设计方法的现状和发展趋势现代优化设计方法的现状和发展趋势1. 介绍在现代工程设计中，优化设计方法的应用越来越重要。
优化设计的目标是通过最小化成本、最大化效能或提高可靠性来优化产品或系统。
本文将探讨现代优化设计方法的现状和发展趋势。
2. 现状（1）传统优化设计方法传统的优化设计方法主要基于数学计算和经验规则。
这些方法包括设计参数调整（参数优化）、灵敏度分析和约束条件的应用。
其中，参数优化是最常用的方法之一，它通过遍历设计空间来寻找最优解。
然而，传统方法存在一些局限性，如计算量大、收敛速度慢、缺乏对设计空间的全面探索等。
（2）智能优化设计方法为了克服传统方法的局限性，智能优化设计方法逐渐兴起。
智能优化设计方法基于人工智能和机器学习的概念，结合了计算机科学、统计学和优化理论等领域的知识。
其中，遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等被广泛应用于优化设计中。
这些方法的特点是能够更快地找到全局最优解，提高设计效率和质量。
3. 发展趋势（1）多目标优化设计方法在实际工程设计中，往往需要考虑多个目标的优化。
在汽车设计中，既要提高燃油经济性，又要提高安全性能。
多目标优化设计方法变得越来越重要。
目前，多目标遗传算法、多目标粒子群优化算法等被广泛应用于多目标优化设计中。
（2）混合优化设计方法混合优化设计方法是将多个优化方法结合起来，形成一种更强大的优化设计方法。
将遗传算法与粒子群优化算法相结合，可以在全局搜索和局部搜索之间进行平衡，提高优化效果。
随着不同优化方法的发展和结合，混合优化设计方法的应用将越来越广泛。
（3）基于机器学习的优化设计方法随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的优化设计方法逐渐兴起。
这些方法通过从历史数据中学习，并建立模型来指导优化设计过程。
使用支持向量机、人工神经网络等方法，可以对设计参数进行预测和优化。
基于机器学习的优化设计方法将为工程设计带来更加智能和高效的解决方案。
4. 观点和理解我认为，现代优化设计方法的发展非常迅速且有前景。
《智能计算与智能优化方法》课程教学大纲
《智能计算与智能优化方法》课程教学大纲课程名称智能计算与智能优化方法Intelligent Computing and Intelligent Optimization Methods授课教师雷秀娟课程类别专业方向课先修课程人工智能，算法设计与分析适用学科范围计算机科学与技术开课形式讲解，讨论，实践开课学期第1学期学时40 学分 2 一课程目的和基本要求本课程采用近年来的最新研究成果《群智能优化算法及其应用》中文教材讲授，面向的对象为计算机科学与技术的各专业研究生。
本课程旨在理论和技术上深入地介绍各种经典的和新颖的群智能优化算法，为学生在优化算法相关应用领域的研究奠定基础。
本课程的主要内容包括：遗传算法、粒子群优化算法、蚁群优化算法、鱼群算法、蜂群算法、细菌觅食优化算法、蛙跳、布谷鸟及萤火虫优化算法等。
在学习过程中形成覆盖本课程主要内容的读书笔记，并结合自己的研究方向完成与群智能优化算法相关的小项目一个，从而完成本课程的学习任务。
先修课程有人工智能，算法设计与分析等。
二课程主要内容本课程以算法为主线，以应用问题展开讲解，着重阐述遗传算法(Genetic Algorithms, GA)和粒子群优化(Particle Swarm Optimization，PSO)算法的基本原理、改进策略，解空间设计、编码方式以及求解流程等。
对蚁群优化(Ant Colony Optimization，ACO)算法、人工鱼群(Artificial Fish School，AFS)算法、人工蜂群(Artificial Bee Colony，ABC) 算法、细菌觅食优化(Bacteria Foraging Optimization，BFO)算法、蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm，SFLA)、布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm，CSA)及萤火虫群优化(Glowworm Swarm Optimization，GSO)算法等群智能优化方法也作了简要介绍。
智能算法及应用
1.1 组合优化问题
数学模型：
n
max ci xi i 1
(1.1)总价值
n
s.t. ai xi b, i 1
xi 0,1, i 1,, n.
(1.2)包容量限制 (1.3)决策变量
其中xi
1，装第i物品 0，不装第i物品
D 0,1n.
1.1 组合优化问题
例2 旅行商问题（TSP,traveling salesman problem） 管梅谷教授1960年首先提出，国际上称之为 中国邮递员问题。 问题描述：一商人去n个城市销货，所有城 市走一遍再回到起点，使所走路程最短。
(3)大规模计算分析
通过大量实例计算，评价算法效果. 注意数据的随机性和代表性.
二、 蚁群优化算法
2.1 蚁群优化算法概念 2.2 蚁群优化算法研究现状 2.3 带精英策略的蚂蚁系统 2.4 算法模型和收敛性分析 2.5 算法实现的技术问题 2.6 应用
蚁群优化算法
20世纪90年代意大利学者M．Dorigo，V．Maniezzo， A．Colorni等从生物进化的机制中受到启发，通过模 拟自然界蚂蚁搜索路径的行为，提出来一种新型的模 拟进化算法—— 蚁群算法，是群智能理论研究领域 的一种主要算法。用该方法求解TSP问题、分配问题、 job-shop调度问题，取得了较好的试验结果．特别蚁 群算法在求解复杂优化问题（特别是离散优化问题） 方面有一定优势，
1.3 启发式算法
优点： （1）有可能比简化数学模型解的误差小； （2）对有些难题，计算时间可接受； （3）可用于某些最优化算法（如分支定界算
法）之中的估界； （4）直观易行；（5）速度较快； （6）程序简单，易修改。
1.3 启发式算法
GA算法
遗传算法的基本运算 ⑴ 选择运算 ⑵ 交换操作 ⑶ 变异
●选择运算
——从旧的种群中选择适应度高的染色体，放入匹配集（缓冲 区），为以后染色体交换、变异，产生新的染色体作准备。 选择方法——适应度比例法（转轮法） 按各染色体适应度大小比例来决定其被选择数目的多少。 某染色体被选的概率：Pc
Pc
f ( xi )
2、遗传算法的收敛性分析
• 遗传算法要实现全局收敛，首先要求任意 初始种群经有限步都能到达全局最优解， 其次算法必须由保优操作来防止最优解的 遗失。与算法收敛性有关的因素主要包括 种群规模、选择操作、交叉概率和变异概 率。
种群规模对收敛性的影响
• 通常，种群太小则不能提供足够的采样 点，以致算法性能很差；种群太大，尽 管可以增加优化信息，阻止早熟收敛的 发生，但无疑会增加计算量，造成收敛 时间太长，表现为收敛速度缓慢。
f ( xi )
xi 为种群中第i个染色体，
具体步骤
1）计算各染色体适应度值 2）累计所有染色体适应度值，记录中间累加值S - mid 和最
后累加值 sum = ∑f(xi)
3） 产生一个随机数 N，0〈 N 〈 sum 4） 选择对应中间累加值S - mid 的第一个染色体进入交换集 5） 重复（3）和（4），直到获得足够的染色体。
步骤2）选择种群数P 和初始个体，计算适应度值， P = 50； 步骤3）确定选择方法；交换率PC；变异率Pm。
选择方法用竞争法； PC = 0.25, Pm = 0.01
遗传算法数学基础
• （1）模式定理 • （2）积木块假设
模式
模式是指种群个体基因串中的相似样板， 它用来描述基因串中某些特征位相同的结 构。在二进制编码中，模式是基于三个字 符集(0,1,*)的字符串，符号*代表任意字符， 即 0 或者 1。
人工智能算法总结
人工智能算法总结
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学领域里的一个研究领域，旨在开发实现人类智能行为的技术计算系统。
它涉及计算机科学，神经科学，机器学习，计算机图形学，智能控制，自然语言处理，机器视觉，人工生物学等多领域。
人工智能的算法可以从以下几个方面着手：
1、算法：
算法是人工智能算法中的核心算法之一，用于解决各种实际问题。
根据问题的不同特点，算法有广度优先算法、深度优先算法、启发式算法、简单的局部最优算法等。
2、决策树算法：
决策树算法是一种描述和分析决策过程的有效算法，它可以把复杂的决策分解成一系列简单的决策，从而使决策过程变得容易理解和控制。
此外，决策树算法还有助于将模糊输入转换为明确的决策结果。
3、神经网络算法：
神经网络算法可以解决复杂的优化问题，识别模式和解释数据，它是人工智能中最重要的算法之一，其机制可以通过连接多个神经元实现对外界信息进行复杂处理。
4、机器学习算法：
机器学习算法是一种用于从数据中学习知识和模式的算法，它可以通过给定的训练样本，从中提取特征。
算法优化技术的研究现状及应用
算法优化技术的研究现状及应用随着计算机技术的飞速发展，算法优化技术也成为了现代工业、科技领域的重要研究方向，给数值计算、机器学习等应用带来了极大的进步。
这种技术在模拟、仿真、优化等方面发挥着越来越重要的作用。
目前算法优化技术的研究涵盖了多个领域，包括数学、计算机科学、物理学等。
这些研究将会大大提高现代科技和工业的竞争力。
一、算法优化技术的基本概念优化算法是指通过寻找最佳答案来解决特定问题的一种计算机程序。
该算法使用一系列推导和计算来优化问题答案。
优化的结果通常是最大化或最小化结合技术要求的特定目标函数。
最常用算法优化技术有：遗传算法、模拟退火、蚁群算法等。
在实际的应用中，经常把计算机视作一个黑盒，即在一段时间内，输入数据与计算机处理结果互相作用，得到某种结果。
因此，通过优化算法，我们能够得到更好的结果，从而提高效率与准确度。
二、算法优化技术的研究现状随着人类对算法优化技术的不断深入研究，我们已经取得了许多有益成果。
其中，一些重要研究现状包括如下：1.数学模型的发展。
数学模型是算法优化技术的核心。
当我们发展了更准确、更复杂的数学模型时，我们就能够更精确地解决问题。
2.高效复杂网络的快速计算。
优化问题涉及许多无序信息和网络信息流。
因此，当我们能更大限度地处理这些问题时，我们就能更快地解决问题。
3.人工智能的崛起。
人工智能的发展已经给算法优化技术带来了许多进展。
一些常见的技术，如模拟退火算法、蚁群算法等，都是直接或间接地与人工智能关联的。
4.深度学习的应用。
深度学习是模式识别、计算机视觉、语音识别和自然语言处理等很多领域中的一个极其有效的技术，其应用在算法优化技术中，也取得了一些重要成果。
三、算法优化技术的应用算法优化技术的应用范围非常广泛，例如：1.自动化寻优。
自动化寻优可以应用于产品的相关流程，从而降低制造成本、提高生产效能，并减少材料浪费等。
2.数据挖掘。
数据挖掘算法可以更高效、更准确地获取具有实际意义和价值的信息，并做出优化决策。
现代优化方法
系统在受到局部损伤时还可以正常工作。 并不是说可以任意地对完成学习的网络进行修改。 也正是由于信息的分布存放，对一类网来说，当它 完成学习后，如果再让它学习新的东西，这时就会 破坏原来已学会的东西。
擅长两个方面：
◦ 对大量的数据进行分类，并且只有较少的几种情况； ◦ 必须学习一个复杂的非线性映射。
人 (或其它生物)的神经网络示意图
一个神经元通过晶枝(dendrite)接收到信息后，它 对这些信息进行处理 ，并通过它所控制的触突 (synapse)传给其它神经元。来自 神经元的六个基本特征：
◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ 神经元及其联接； 神经元之间的联接强度决定信号传递的强弱； 神经元之间的联接强度是可以随训练改变的； 信号可以是起刺激作用的，也可以是起抑制作用的； 一个神经元接受的信号的累积效果决定该神经元的状态； 每个神经元可以有一个“阈值”。
目前应用：
◦ 人们主要将其用于语音、视觉、知识处理、辅助决策等方 面。 ◦ 在数据压缩、模式匹配、系统建模、模糊控制、求组合优 化问题的最佳解的近似解（不是最佳近似解）等方面也有 较好的应用。。
萌芽期（20世纪40年代） 人工神经网络的研究最早可以追溯到人类开始研究 自己的智能的时期，到1949年止。 1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts建立 起了著名的阈值加权和模型，简称为M-P模型。发 表于数学生物物理学会刊《Bulletin of Mathematical Biophysics》 1949年，心理学家D. O.Hebb提出神经元之间突 触联系是可变的假说——Hebb学习律。
x2 (11 001) y1 (11111) x3 (01111) y2 (01 001) x2 (11 001) y3 (11 000) x4 (01 000) y4 (01 001)
基于人工智能的测控系统优化研究
基于人工智能的测控系统优化研究在当今科技飞速发展的时代，测控系统作为现代工业、科研等领域的重要组成部分，其性能的优化对于提高生产效率、保障产品质量以及推动科学研究的进展具有至关重要的意义。
随着人工智能技术的不断崛起，为测控系统的优化带来了新的思路和方法。
测控系统，简单来说，就是对某个对象或过程进行测量和控制的系统。
它包括传感器、数据采集设备、控制器以及执行机构等多个部分，通过这些部分的协同工作，实现对目标的精确测量和有效控制。
然而，在实际应用中，测控系统常常面临着诸多挑战，比如测量误差、控制精度不足、系统响应速度慢等问题。
传统的测控系统优化方法主要依赖于经验和理论模型，但这些方法往往存在一定的局限性。
经验可能不够全面和准确，而理论模型在复杂的实际环境中可能无法准确描述系统的行为。
这时，人工智能技术的出现为解决这些问题提供了新的可能性。
人工智能技术具有强大的学习能力和自适应能力。
通过对大量数据的学习，人工智能模型能够自动提取特征和规律，从而为测控系统的优化提供更准确和有效的策略。
例如，在传感器数据的处理中，人工智能可以用于去除噪声、补偿误差，提高测量数据的准确性和可靠性。
机器学习是人工智能的一个重要分支，在测控系统优化中有着广泛的应用。
其中，监督学习算法可以用于建立输入和输出之间的关系模型。
比如，通过历史的测量数据和控制参数，训练一个神经网络模型来预测系统的输出，从而为控制器的优化提供依据。
无监督学习算法则可以用于发现数据中的隐藏模式和结构，帮助我们更好地理解测控系统的行为。
深度学习技术的发展为测控系统的优化带来了新的突破。
深度神经网络具有多层结构，能够自动学习到数据中的复杂特征和关系。
在图像识别、语音处理等领域取得了巨大成功的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），也可以应用于测控系统中的数据处理和分析。
例如，在工业生产中的质量检测环节，利用 CNN 对产品图像进行分析，能够快速准确地识别出缺陷产品。
群智能优化算法综述
现代智能优化算法课程群智能优化算法综述学生姓名：学号：班级：2014年6月22日摘要工程技术与科学研究中的最优化求解问题十分普遍，在求解过程中，人们创造与发现了许多优秀实用的算法。
群智能算法是一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者的关注焦点，智能优化算法具有很多优点,如操作简单、收敛速度快、全局收敛性好等。
群智能优化是智能优化的一个重要分支，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。
群智能优化通过模拟社会性昆虫的各种群体行为，利用群体中个体之间的信息交互和合作实现寻优。
本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能算法介绍、应用研究及其开展前景。
关键词：群智能；最优化；算法目录摘要11 概述22 定义及原理22.1 定义22.2 群集智能算法原理33 主要群智能算法33.1 蚁群算法33.2 粒子群算法53.3 其他算法64 应用研究75 开展前景76 总结8参考文献81 概述优化是人们长久以来不断研究与探讨的一个充满活力与挑战的领域。
很多实际优化问题往往存在着难解性,传统的优化方法如牛顿法、共扼梯度法、模式搜索法、单纯形法等己难以满足人们需求。
因此设计高效的优化算法成为众多科研工作者的研究目标。
随着人类对生物启发式计算的研究, 一些社会性动物( 如蚁群、蜂群、鸟群) 的自组织行为引起了科学家的广泛关注。
这些社会性动物在漫长的进化过程中形成了一个共同的特点: 个体的行为都很简单, 但当它们一起协同工作时, 却能够"突现〞出非常复杂的行为特征。
基于此,人们设计了许多优化算法,例如蚁群算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、人工鱼群算法,并在诸多领域得到了成功应用。
目前, 群智能理论研究领域主要有两种算法: 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO) 和粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization, PSO)。
2 定义及原理2.1 定义群集智能优化算法源于对自然界的生物进化过程或觅食行为的模拟。
第6章 智能计算及其应用(导论5)
满足
f f ,
avg
avg
f m ax Cmult f avg
a (Cmult 1) 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 max Cmult f avg ) f avg f max f avg
b f min f avg f avg f min
7
6.1.2 进化算法的生物学背景
适者生存：最适合自然环境的群体往往产生了更大的后代群 体。
生物进化的基本过程：
染色体(chromosome)：生物 的遗传物质的主要载体。
基因(gene)：扩展生物性状 的遗传物质的功能单元和结 构单位。
基 因 座 （ locus ） ： 染 色 体 中基因的位置。
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
5
6.1 进化算法的产生与发展
6.1.1 进化算法的概念 6.1.2 进化算法的生物学背景 6.1.3 进化算法的设计原则
6
6.1.1 进化算法的概念
进化算法(evolutionary algorithms，EA)是基于自然 选择和自然遗传等生物进化机制的一种搜索算法。
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
智能计算与现代优化方法ppt课件
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智能计算与优化
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3. 1983年Kirkpatrick提出成熟的 模拟退火方法
----模拟物理的退火过程 目标<=>能量函数, 在退火过程中达到最小
4. 80年代重新兴起的ANN,用于优化
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五。研究应用的前景与局限性:
1. 应用前景广阔 2. 研究的主要问题：
参考书籍
1. 汪定伟;王俊伟;王洪峤;张瑞友;郭哲 ，智能优 化方法，高等教育出版社，2007
2. 谢金星，邢文训，现代优化计算方法（第二 版）北京：清华大学出版社，2005
3. 王凌，智能优化算法及其应用 ，北京：清华 大学出版社，2005
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智能计算与优化
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第一章 概论
➢ 引言
➢ 智能计算、现代优化算法的发展历史 ➢ 智能计算、现代优化算法与控制科学
4）最优化方法具有强烈的实践性和应用的广泛性。
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智能计算与优化
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最优化问题的分类
1）函数优化：连续空间上的优化问题； 2）组合优化：离散点集的状态组合
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智能计算与优化
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函数优化的标准测试函数
Spere Function：
N
F1 xi 2 , x [2,2] i 1
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智能计算与优化
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模糊逻辑
是
A1 x
规则1 y 是 B1
是
y是
x
A2 x
规则2 B2
是
Ar x
规则r y 是 Br
去
集 结
模 糊
y
人工智能最优潮流算法综述
人工智能最优潮流算法综述摘要：最优潮流是一个典型的非线性优化问题，且由于约束的复杂性使得其计算复杂，难度较大。
目前人们已经拥有了分别适用于不同场合的各种最优潮流算法，包括经典法和人工智能法。
其中人工智能算法是近些年人们开始关注的，一种基于自然界和人类自身有效类比而从中获得启示的算法。
这类算法较有效地解决了全局最优问题，能精确处理离散变量，但因其属于随机搜索的方法，计算速度慢难以适应在线计算。
本文着力总结新近的人工智能算法，列举其中具有代表性的遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等以及其相应的改进算法，以供从事电力系统最优潮流计算的人员参考。
关键词：最优潮流；智能算法；遗传算法；粒子群算法；0.引言所谓最优潮流(Optimal Power Flow，OPF)，就是当系统的结构参数及负荷情况给定时，通过对某些控制变量的优化，所能找到的在满足所有指定约束条件的前提下，使系统的某一个或多个性能指标达到最优时的潮流分布。
为了对电力系统最优潮流的各种模型更好地进行求解，世界各国的学者从改善收敛性能和提高计算速度的角度，提出了求解最优潮流的各种计算方法，包括经典法和人工智能法。
其中最优潮流的经典算法是基于线性规划、非线性规划以及解耦原则的计算解法，是研究最多的最优潮流算法。
目前，已经运用于电力系统最优潮流的算法有简化梯度法、牛顿法、内点法等经典算法；而随着计算机的发展和人工智能研究水平的提高，现在也逐渐产生了一系列基于智能原理的如遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等人工智能算法，两类算法互补应用于最优潮流问题中。
1.概述人工智能算法，亦称“软算法”，是人们受到自然界（包括人类自身）的规律启迪，根据探索其外在表象和内在原理，进行模拟从而对问题求解的算法。
电力系统最优潮流问题研究中，拥有基于运筹学传统优化方法的经典算法，主要有包括线性规划法和非线性规划法，如简化梯度法、牛顿法、内点法和解耦法等解算方法，这类算法的特点是以一阶或二阶梯度作为寻找最优解的主要信息。
如何优化计算机视觉算法的性能与速度
如何优化计算机视觉算法的性能与速度计算机视觉算法是现代人工智能领域的重要组成部分，其应用范围广泛，包括图像识别、目标检测、图像分割等。
在实际应用中，算法的性能与速度往往是评估指标之一，因为用户对于实时处理和高准确性有很高的要求。
因此，优化计算机视觉算法的性能与速度对于提升用户体验和满足各种应用需求至关重要。
以下是几种优化计算机视觉算法的方法。
1. 硬件加速利用专用硬件加速计算机视觉算法是提高性能和速度的有效方法之一。
例如，使用图形处理单元（GPU）进行并行计算可以显著加快计算速度。
GPU的并行处理能力使得其在处理大量数据时比中央处理单元（CPU）更具优势。
此外，还有一些专用的硬件加速器，如张量处理单元（TPU），专门用于加速人工智能任务，可以进一步提高计算机视觉算法的性能和速度。
2. 模型压缩计算机视觉算法中经常使用深度学习模型，这些模型往往具有大量的参数和计算量，导致运算速度较慢。
模型压缩的技术可以通过减少参数和计算量来提高算法的速度和性能。
其中一种常见的方法是剪枝，即删除冗余的权重连接以减少模型的大小。
另一种方法是量化，即将模型的权重和激活值从高精度表示转换为低精度表示，从而减少内存占用和计算量。
3. 数据增强数据增强是通过对训练数据进行一系列的转换和变换来扩展数据集的方法。
通过增加数据集的大小和多样性，可以提高模型的泛化能力和性能。
在计算机视觉中，常见的数据增强方法包括平移、旋转、缩放、翻转、改变亮度和对比度等。
这些方法可以模拟现实情况下的图像变换，使得模型对于不同角度、尺度和光照条件下的图像都能够具有良好的识别性能。
4. 模型融合模型融合是将多个模型的预测结果进行集成的方法，从而提高算法的性能和准确性。
常用的模型融合技术包括投票法、加权投票法、堆叠法等。
通过结合多个模型的预测结果，可以弥补单一模型的不足，提高整体性能。
此外，还可以通过集成不同模型的特点，进一步提高算法的速度和性能。
5. 硬件环境优化除了硬件加速外，优化硬件环境也是提高计算机视觉算法性能和速度的重要方法。
计算机技术与人工智能的深度融合研究
I G I T C W产业 观察Industry Observation172DIGITCW2023.11在现代科技研究广度和深度的有效拓展下，计算机技术的应用范围不断扩大，为人类文明发展和社会进步提供了强劲推动力，构建了高效的计算机思维。
人工智能和计算机技术的深度融合使二者的优势得到了最大化拓展，为现代科技和工业建设提供了持久动力。
1 人工智能技术概述1.1 人工智能的概念人工智能是指计算机系统通过模拟人类智能、推理、学习、理解和创造等能力，实现自主决策和执行任务的能力。
它是计算机科学中的一个重要研究领域，也是未来科技发展的重要方向。
作为计算机科学的一个重要分支，人工智能融合了信息、语言、哲学等多项学科内容，在计算机思维支撑下，体现出了极高的学习、记忆优势，能结合相关指令，深层挖掘数据信息。
在现阶段发展中，人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能控制等，其中，机器学习是一种通过数据和算法，让计算机自主学习的技术；深度学习是机器学习的一个重要分支，它能通过多层神经网络，实现对大量数据的自动分析和处理；自然语言处理则能让计算机理解和生成自然语言，并将智能对话和交互变为可能。
人工智能技术旨在研究如何让计算机具备思考、学习、推理、理解自然语言等能力，通过与计算机技术的深度融合，实现智能化应用系统的不断挖掘。
1.2 人工智能的特点人工智能是以计算机技术为基础的新型科学技术，通过深度发展和研究，能够模拟人类思维、推计算机技术与人工智能的深度融合研究赵 严（太原学院，山西 太原 030000）摘要：随着国际竞争局势日趋白热化，竞争方向的转变与现代科技更新换代速度的提升，使得计算机技术与人工智能的深度融合显得更加紧迫。
这种融合不仅成为了大势所趋，也成为推动科技创新与持续发展不可或缺的因素。
人工智能的特点和计算机技术的广泛应用为其融合提供了得天独厚的优势，能够促进智能服务业务的发展，实现科技向生产力的快速转化。
学习如何进行人工智能算法的优化与加速
学习如何进行人工智能算法的优化与加速人工智能算法优化与加速是当前研究的热点之一。
随着算法的复杂性不断增加，优化和加速已成为提高人工智能算法性能的重要手段。
本文将介绍人工智能算法优化与加速的基本概念、方法和应用，并探讨其未来的发展趋势。
1. 概述人工智能算法优化与加速旨在提高算法的性能和效率，以适应大规模数据和复杂任务的需求。
它通过对算法的结构和参数进行调整，减少计算复杂度和资源消耗，从而提升算法的运行速度和精度。
2. 优化方法（1）参数优化：通过调整算法中的参数，使其能够更好地适应具体场景和任务。
常见的参数优化方法包括网格搜索、遗传算法、贝叶斯优化等。
（2）结构优化：通过改进算法的结构，减少计算复杂度和存储空间，提高算法的运行效率。
常见的结构优化方法有剪枝、权衡、特征选择等。
（3）并行计算：利用并行计算的优势，将计算任务分解为多个子任务并行处理，提高处理速度和效率。
并行计算通常采用分布式计算框架，如Spark、Hadoop等。
3. 加速技术（1）硬件加速：通过使用更先进的硬件设备，如图形处理器（GPU）、专用集成电路（ASIC）等，加速算法的运算速度。
硬件加速通常需要对算法进行硬件加速器的适配和优化。
（2）算法加速：通过改进算法的运算方式和数据结构，降低算法的时间和空间复杂度，提升算法的运算速度。
算法加速常用的方法有近似计算、压缩算法、采样算法等。
（3）数据预处理：对输入数据进行预处理，如特征提取、降维、去噪等，减少数据的复杂度和冗余，提高算法的计算效率。
4. 应用领域人工智能算法优化与加速应用广泛，涵盖了机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域。
在机器学习中，优化和加速可以提高模型训练和推断的速度和精度；在计算机视觉中，优化和加速可以加快图像处理和目标识别的速度；在自然语言处理中，优化和加速可以提高文本分析和语义理解的效果。
5. 发展趋势（1）深度学习优化与加速：随着深度学习的快速发展，如何优化和加速深度学习算法成为研究的重点。
基于人工智能的5G无线网络智能规划和优化
基于人工智能的5G无线网络智能规划和优化摘要：人工智能（AI）是一种能够模拟人类智能的技术，它可以通过学习和推理来解决复杂的问题。
5G无线网络是一种高速、低延迟、高可靠、高容量的通信网络，它可以支持多种应用场景，如物联网、车联网、工业互联网等。
基于人工智能的5G无线网络智能规划和优化是一种利用人工智能技术来提高5G无线网络性能和效率的方法，具有重要的意义和价值。
本文中笔者阐述了5G无线网络的特点和挑战，分析人工智能在5G无线网络智能规划和优化中的应用，为相关人员提供参考。
关键词：人工智能；5G无线网络；智能规划；优化一、5G无线网络的特点和挑战5G无线网络是目前最先进的移动通信技术，它具有以下几个特点：高速率：5G无线网络的峰值速率可达10Gbps，比4G网络提高了100倍，可以支持高清视频、虚拟现实、云计算等多种应用。
低时延：5G无线网络的端到端时延可达1ms，比4G网络降低了90%，可以支持自动驾驶、远程医疗、工业控制等多种应用。
大连接：5G无线网络的连接密度可达10万个/km2，比4G网络提高了100倍，可以支持物联网、智慧城市、智慧农业等多种应用。
灵活性：5G无线网络采用了软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）等技术，可以根据不同的业务需求和场景，动态地调整网络资源和参数，实现网络切片和定制化服务。
然而，5G无线网络也面临着一些挑战，主要有以下几个方面：覆盖问题：由于5G无线网络使用了更高频段的电磁波，其传播距离更短，受到建筑物、树木、雨雾等物理因素的影响更大，导致覆盖范围更小，覆盖不均匀。
因此，需要部署更多的基站和中继器，以保证覆盖质量和连续性。
干扰问题：由于5G无线网络使用了更宽的频带和更密集的频谱资源，其干扰水平也更高，受到同频干扰、异频干扰、邻区干扰等多种因素的影响。
因此，需要采用更复杂的信号处理和调度算法，以降低干扰对通信质量的影响。
能耗问题：由于5G无线网络需要支持更高的速率、更低的时延、更大的连接数、更灵活的服务，其能耗也更高，对基站和终端设备的电池寿命和散热能力提出了更高的要求。