进化计算(ppt)-智能科学与人工智能
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高级人工智能之进化理论(PPT 107页)
22
15.4 遗传算法
遗传算法思想来源于生物进化过程, 它 是基于进化过程中的信息遗传机制和优胜 劣汰的自然选择原则的搜索算法(以字符串 表示状态空间)。遗传算法用概率搜索过程 在该状态空间中搜索，产生新的样本。
2020/1/7
史忠植 高级人工智能
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遗传算法的特点
特点： 通用 鲁棒 次优解、满意解 遗传算法能解决的问题： 优化 NP完全 NP难 高度复杂的非线性问题
门德尔遗传学 遗传生态学 进化配子
2020/1/7
史忠植 高级人工智能
15
门德尔遗传学
在门德尔遗传学中，基因型被详细模型化，而表型和 环境几乎被忽略。在遗传生态学中恰好相反。 进化配子论是从社会生物学导出的模型。
首先让我们讨论门德尔遗传学的选择模型。为了
简单起见，我们假设一个基因具有n 等位基因a1,…,an。 二倍基因型以元组(ai,aj)为特征。 我们定义 pi,j 为 总群体中基因型(ai,aj) 的频度。假设基因型与表型相 等。质量函数给每个表型赋值。
常用的遗传算子有复制、杂交、变异和反转。
2020/1/7
史忠植 高级人工智能
26
遗传算法与传统优化算法的主要不同
1) 遗传算法不是直接作用在参变量集上, 而是 利用参变量集的某种编码;
2) 遗传算法不是从单个点, 而是在群体中从一 个点开始搜索;
3) 遗传算法利用适应值信息, 无需导数或其它 辅助信息;
空间。表型是基因型和环境的产物。然后表型通过异
构“选择环境"发生作用。注意，这种多维选择环境与
后生环境空间是不同的。现在，适应性是表型空间和
选择环境空间的产物。它经常被取作一维，表示多少
人工智能PPT完整版
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映了计算机“思维”的创造灵感、拥有直 觉、获得情感。
人类与人工智能之争
统治？被统治?
最极端的假设则预测了一个人工智能比人类 更加聪明的遥远未来。
人工智能的发展依然处于非常初级的阶段，现状基 本就是 ——
“没有人工，就没有智能”
计算智能阶段智能产品特点
“能存会算” ——快速计算与 存储
第二阶段 感知智能阶段
什么是感知？
感知就是具有能够感觉内 部、外部的状态和变化， 理解这些变化的某种内在
含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过ta的各种感觉器官和中枢神经系统来 感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知 这个世界，就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。 对于许多机器人来说，获取信息的手段就是通过多种不同功能 的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是
THREE
第三部分 发展成果
3
三 发展成果
发
➢ 人机对弈：
展
Deep blue
成
AlphaGo
果
➢ 自动工程：
猎鹰系统等
➢ 模式识别：
2D/3D/ 多 维 识 别 系 统
➢ 知识工程：
专家系统，智能搜索引 擎等
FOUR
第四部分 发 展争议
5
电影中的人工智能
2015
技术奇点：人工智能是否会引发技术爆炸？
发展争议 人工智能会拥有情感，奴役人类吗？
“人类制造机器就是为了让机器在某些方 面强于人类，但是机器在某些方面超越人 类不意味着机器有能力学习其他方面的能 力，或者将不同的信息联系起来而做超越
人工智能课件(PPT 85页)
第一章 概述
• 1.1 什么是人工智能？ 人类的自然智能伴随着人类活动无
时不在、无处不在。人类的许多活动， 如解题、下棋、猜谜、写作、编制计划 和编程，甚至驾车骑车等，都需要智能。 如果机器能够完成这些任务的一部分， 那么就可以认为机器已经具有某种程度 的“人工智能”。
什么是人工智能？
• 从思维基础上讲，它是人们长期以来探 索研制能够进行计算、推理和其它思维 活动的智能机器的必然结果；从理论基 础上讲，它是信息论、控制论、系统工 程论、计算机科学、心理学、神经学、 认知科学、数学和哲学等多学科相互渗 透的结果；从物质和技术基础上讲，它 是电子计算机和电子技术得到广泛应用 的结果。
AI的产生及主要学派
• 如果说符号主义是从宏观上模拟人 的思维过程的话，那么联结主义则 试图从微观上解决人类的认知功能， 以探索认知过程的微观结构。联结 主义从人脑模式出发，建议在网络 层次上模拟人的认知过程。所以， 联结主义本质上是用人脑的并行分 布处理模式来表现认知过程。
AI的产生及主要学派
符号主义又称为逻辑主义（Logicis）、心理学 派 （ Psychlogism） 或 计 算 机 学 派 （Computerism）。该学派认为人工智能源于数 理逻辑。数理逻辑在19世纪获得迅速发展，到20 世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机产生 以后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统，其代 表的成果为启发式程序LT（逻辑理论家），人们 使用它证明了38个数学定理，从而表明了人类可 利用计算机模拟人类的智能活动。
什么是人工智能？
• 1983年 Elaine Rich “人工智能是研究怎样让电脑模拟人脑从事推
理、规划、设计、思考、学习等思维活动，解 决至今认为需要由专家才能处理的复杂问题。” • 1987年Michael R.Genesereth 和 Nils J.Nilsson
人工智能简介-课件(PPT演示)
11
AI的定义
何谓人工智能（2/2） Turing测试
小于50%？
被测机器
测试主持人
被测人
12
人工智能概述
• AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • 孕育期（1956年以前） • 形成期（1956----1970年） • 知识应用期（1970---- 20世纪80年代末） • 从学派分离走向综合（20世纪80年代末到本世纪初） • 智能科学技术学科的兴起（本世纪初以来） • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派
5
AI的定义
智能（自然智能）
• 自然智能 • 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力 • 人类的自然智能（简称智能） • 指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活动所 表现出的综合能力。 • 人类大脑是如何实现智能的 • 两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘 • 对人脑奥秘知之甚少 • 对人脑奥秘知道什么 • 结构：1011-12 量级的神经元，分布并行 • 功能：记忆、思维、观察、分析 等 • 对智能的严格定义 • 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识 6
16
知识应用期（1971—1980）
挫折和教训 • 失败的预言： • 60年代初，西蒙预言：10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未 发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理 学理论将在计算机上形成。 • 挫折和教训 • 在博弈方面，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。 • 在定理证明方面，发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明 两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。 • 在问题求解方面，对于不良结构，会产生组合爆炸问题。 • 在机器翻译方面，发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把 “心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再 翻译回来时竟变成了 “酒是好的，肉变质了” • 在神经生理学方面，研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术 条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 • 在其它方面，人工智能也遇到了不少问题。在英国，剑桥大学的詹姆 教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰” 。从此，形势急转 17 直下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。
AI的定义
何谓人工智能（2/2） Turing测试
小于50%？
被测机器
测试主持人
被测人
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人工智能概述
• AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • 孕育期（1956年以前） • 形成期（1956----1970年） • 知识应用期（1970---- 20世纪80年代末） • 从学派分离走向综合（20世纪80年代末到本世纪初） • 智能科学技术学科的兴起（本世纪初以来） • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派
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AI的定义
智能（自然智能）
• 自然智能 • 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力 • 人类的自然智能（简称智能） • 指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活动所 表现出的综合能力。 • 人类大脑是如何实现智能的 • 两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘 • 对人脑奥秘知之甚少 • 对人脑奥秘知道什么 • 结构：1011-12 量级的神经元，分布并行 • 功能：记忆、思维、观察、分析 等 • 对智能的严格定义 • 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识 6
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知识应用期（1971—1980）
挫折和教训 • 失败的预言： • 60年代初，西蒙预言：10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未 发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理 学理论将在计算机上形成。 • 挫折和教训 • 在博弈方面，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。 • 在定理证明方面，发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明 两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。 • 在问题求解方面，对于不良结构，会产生组合爆炸问题。 • 在机器翻译方面，发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把 “心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再 翻译回来时竟变成了 “酒是好的，肉变质了” • 在神经生理学方面，研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术 条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 • 在其它方面，人工智能也遇到了不少问题。在英国，剑桥大学的詹姆 教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰” 。从此，形势急转 17 直下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。
进化计算(ppt)-智能科学与人工智能
基本遗传算法的构成要素
3、遗传算子 • 选择算子(selection) ：又称为复制算子。按照某种策略 从父代中挑选个体进入下一代，如使用比例选择、轮盘 式选择。
• 交叉算子(crossover)：又称为杂交算子。将从群体中选 择的两个个体，按照某种策略使两个个体相互交换部分 染色体，从而形成两个新的个体。如使用单点一致交叉。 • 变异算子(mutation)：按照一定的概率（一般较小），改 变染色体中某些基因的值。
2018/11/28
史忠植 高级人工智能
25
遗传算法
与自然界相似，遗传算法对求解问题的本身一无 所知，它所需要的仅是对算法所产生的每个染色 体进行评价，并基于适应值来选择染色体，使适 应性好的染色体有更多的繁殖机会。 在遗传算法中，位字符串扮演染色体的作用，单 个位扮演了基因的作用，随机产生一个体字符串 的初始群体，每个个体给予一个数值评价，称为 适应度，取消低适应度的个体，选择高适应度的 个体参加操作。 常用的遗传算子有复制、杂交、变异和反转。
• 同年，DeJong完成了他的重要论文《遗传自适应系统 的行为分析》。他在该论文中所做的研究工作可看作 是遗传算法发展过程中的一个里程碑，这是因为他把 Holland的模式理论与他的计算使用结合起来。
2018/11/28 史忠植 高级人工智能 6
发展历史
• 1989 Goldberg对遗传算法从理论上，方法上 和应用上作了系统的总结。 • 1990年，Koza提出了遗传规划（Genetic Programming）的概念。（用于搜索解决特定 问题的最适计算机程序）
第十二章
进化计算 Evolutionary Computation
史忠植
中国科学院计算技术研究所
人工智能与进化计算
一．人工智能（AI,artificial intelligence）人工智能，作为一门新兴的学科，基本上起步于上世纪的70年代。
到目前为止仍然是一门发展中的学科。
完整系统的理论体系尚未完全定型，新理论、新技术和新方法都在不断的变化之中。
人工智能涉及到很多的学科及相互间的交叉。
至少可以包括：数学、心理学、逻辑学、信息学、认知科学和计算机科学等。
它的应用领域也十分广泛。
人工智能的主体内容：知识与推理，问题的求解，合乎逻辑的行为（行动），不确定知识与推理和学习，信息的获得、感知与行动……。
要把这些内容组织起来，并形成一个相互联系的整体，显然是一件非常困难的事情。
人们甚至提出十分敏感并富有争议的问题：机器能够思考吗？人工智能是否可以真正实现？人工智能的研究，对科学技术发展的最大推动应该是人们对方法论的研究。
二．问题的求解层次1．初中等教育层次：代数的运算与方程的求解。
2．高等教育层次：微积分、矩阵等运算与方程的求解---确定性的解析方法。
3．科学研究层次：对问题的描述和求解都发生了困难---确定性和不确定性数值方法。
三．传统的最优化算法1．基本概念2．算法简介3．问题与缺陷四．遗传算法(Genetic Algorithms)1．基本背景遗传算法是一种新的最优化算法，它是基于自然界生物进化理论而演变出来的进化计算方法(Evolutionary Computing Method)。
该方法是在60年代由美国和德国的一些科学家所提出的。
但是，由于该方法所需要的计算量较大，而当时的计算机发展水平较低，加之其本身理论工作等方面的一些问题，使得这种方法未能得到人们的重视。
到了70年代后期，在美国Michigan大学的JohnHolland教授和他的同事及学生们对遗传算法进行了一系列的理论研究工作之后，这种方法才逐渐成熟并被人们所接受。
在1975年，John H.Holland的专著《Adaptation in Natural and ArtificialSystems》通常被认为是遗传算法的经典之作。
2024版人工智能(全套课件)
•人工智能概述•机器学习基础•自然语言处理技术•计算机视觉技术•强化学习及优化方法•知识图谱与推理技术•人工智能伦理、法律和社会影响目录01人工智能概述定义与发展历程定义发展期发展历程低谷期萌芽期复苏期技术原理及核心思想技术原理核心思想应用领域与前景展望应用领域前景展望02机器学习基础逻辑回归（梯度提升树（Linear Regression ）Random Forests ）010203040506监督学习算法非监督学习算法深度学习原理及实践神经网络基础（Neural NetworkBasics）循环神经网络（RecurrentNeural Networks）生成对抗网络（GenerativeAdversarial Networks）卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）长短期记忆网络（Long Short-Term Memory Networks）深度学习优化算法（DeepLearning OptimizationAlgorithms）03自然语言处理技术词法分析与句法分析词法分析01句法分析02词汇语义分析03语义理解情感分析观点挖掘030201语义理解与情感分析机器翻译与对话系统01020304机器翻译对话系统多轮对话管理自然语言生成04计算机视觉技术1 2 3传统图像识别方法深度学习图像识别方法图像分类数据集图像识别与分类方法目标检测与跟踪技术目标检测方法介绍基于滑动窗口、区域提议网络（RPN）等目标检测方法。
目标跟踪方法探讨基于相关滤波、深度学习等目标跟踪技术的原理和实现。
目标检测与跟踪应用展示目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实应用三维重建技术虚拟现实技术三维重建与虚拟现实融合05强化学习及优化方法MDP 基本概念介绍马尔可夫决策过程（MDP ）的定义、组成要素以及基本性质。
贝尔曼方程详细推导贝尔曼方程，解释值函数和策略函数的含义及计算方法。
(完整版)人工智能介绍PPT课件
智能模拟
机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别， 虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信 息感应与辨证处理。
谢谢
主条目：GOFAI
基于逻辑不像艾伦 纽厄尔和赫伯特 西蒙，JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟 人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的 算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表 示，智能规划和机器学习。致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他 地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学。“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如 马文 闵斯基和西摩尔 派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题， 需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行 为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为 "SCRUFFY" 。常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因为他们必须人工一次编写一 个复杂的概念。
大脑模拟
主条目：控制论和计算神经科学 20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控 制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能， 如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。这 些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协 会会议。直到1960，大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再 次提出这些原理。 符号处理
集成方法
智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是 那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究 者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可 以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。 范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出 一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系 统称为混合智能系统，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号 AI和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEY BROOKS的 SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。
人工智能课件5
w1 w2 …… wn 由于是回路，记wn+1= w1。它其实是1，……，n的一 个循环排列。要注意w1,w2 ,……，wn是互不相同的。
2021/1/4
7
5.1 遗传算法基本机理
2.适应度函数 为了体现染色体的适应能力，引入了对问题中的每一个染色体都能
进行度量的函数，叫适应度函数。通过适应度函数来决定染色体的优、 劣程度，它体现了自然进化中的优胜劣汰原则。对优化问题，适应度函 数就是目标函数。TSP的目标是路径总长度为最短，路径总长度的倒数 就可以为TSP的适应度函数：
适应度函数：用来对种群中个体的适应型进行度 量的函数。
2021/1/4
5
5.1 遗传算法基本机理
我们以霍兰德(Holland)的遗传算法通常被称为
“简单遗传算法”(简称SGA) 来分析遗传算法的结 构和机理 。 结合推销员旅行问题(货郎担问题(Travelling Salesman Problem，简记为TSP))加以说明：设有n个 城市，城市i和城市j之间的距离为d(i，j)， i, j=1,...,n．TSP问题是要找遍访每个域市恰好一次 的一条回路，且其路径总长度为最短。
5.1 遗传算法 5.2 进化策略 5.3 进化编程 5.4 人工生命
2021/1/4
3
5.1 遗传算法
遗传算法是为那些难以找到传统数学模型的难题 找出一个解决方法。 遗传算法是仿真生物遗传学和自然选择机理，通 过人工方式所构造的一类搜索算法，从某种程度 上说遗传算法是对生物进化过程进行的数学方式 仿真。 霍兰德(Holland)在他的著作《Adaptation in Natural and Artificial Systems》首次提出遗传算法 。
2021/1/4
2021/1/4
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5.1 遗传算法基本机理
2.适应度函数 为了体现染色体的适应能力，引入了对问题中的每一个染色体都能
进行度量的函数，叫适应度函数。通过适应度函数来决定染色体的优、 劣程度，它体现了自然进化中的优胜劣汰原则。对优化问题，适应度函 数就是目标函数。TSP的目标是路径总长度为最短，路径总长度的倒数 就可以为TSP的适应度函数：
适应度函数：用来对种群中个体的适应型进行度 量的函数。
2021/1/4
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5.1 遗传算法基本机理
我们以霍兰德(Holland)的遗传算法通常被称为
“简单遗传算法”(简称SGA) 来分析遗传算法的结 构和机理 。 结合推销员旅行问题(货郎担问题(Travelling Salesman Problem，简记为TSP))加以说明：设有n个 城市，城市i和城市j之间的距离为d(i，j)， i, j=1,...,n．TSP问题是要找遍访每个域市恰好一次 的一条回路，且其路径总长度为最短。
5.1 遗传算法 5.2 进化策略 5.3 进化编程 5.4 人工生命
2021/1/4
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5.1 遗传算法
遗传算法是为那些难以找到传统数学模型的难题 找出一个解决方法。 遗传算法是仿真生物遗传学和自然选择机理，通 过人工方式所构造的一类搜索算法，从某种程度 上说遗传算法是对生物进化过程进行的数学方式 仿真。 霍兰德(Holland)在他的著作《Adaptation in Natural and Artificial Systems》首次提出遗传算法 。
2021/1/4
进化计算
这个变换函数给出了模型，说明表型的发展是通过基 因与环境的交互作用。
变换过程是高度非线性的。
2019/10/17
史忠植 高级人工智能
14
进化系统理论的形式模型
质量函数q给出了具体选择环境ESi下表型的质量， 其定义如下：
质量函数： q( p, ESi ,t) IR
质量定义适应度，用于达尔文选择。至今已有三种 具体范例的通用模型，即
门德尔遗传学 遗传生态学 进化配子
2019/10/17
史忠植 高级人工智能
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门德尔遗传学
在门德尔遗传学中，基因型被详细模型化，而表型和 环境几乎被忽略。在遗传生态学中恰好相反。 进化配子论是从社会生物学导出的模型。
首先让我们讨论门德尔遗传学的选择模型。为了
简单起见，我们假设一个基因具有n 等位基因a1,…,an。
在遗传算法中，位字符串扮演染色体的作用，单 个位扮演了基因的作用，随机产生一个体字符串 的初始群体，每个个体给予一个数值评价，称为 适应度，取消低适应度的个体，选择高适应度的 个体参加操作。
常用的遗传算子有复制、杂交、变异和反转。
2019/10/17
史忠植 高级人工智能
26
遗传算法与传统优化算法的主要不同
其中，g 是基因型 p 是表型。 基因gi的可能值称为等位基因。
在门德尔(Mendel)遗传学中，假设每个基因
有有限数的等位基因。
2019/10/17
史忠植 高级人工智能
13
进化系统理论的形式模型
后生环境： EP {EP1,..., EPk } 变换函数：f：GS EP PS
p f (g, EP) 质量函数： q( p, ESi ,t) IR
变换过程是高度非线性的。
2019/10/17
史忠植 高级人工智能
14
进化系统理论的形式模型
质量函数q给出了具体选择环境ESi下表型的质量， 其定义如下：
质量函数： q( p, ESi ,t) IR
质量定义适应度，用于达尔文选择。至今已有三种 具体范例的通用模型，即
门德尔遗传学 遗传生态学 进化配子
2019/10/17
史忠植 高级人工智能
15
门德尔遗传学
在门德尔遗传学中，基因型被详细模型化，而表型和 环境几乎被忽略。在遗传生态学中恰好相反。 进化配子论是从社会生物学导出的模型。
首先让我们讨论门德尔遗传学的选择模型。为了
简单起见，我们假设一个基因具有n 等位基因a1,…,an。
在遗传算法中，位字符串扮演染色体的作用，单 个位扮演了基因的作用，随机产生一个体字符串 的初始群体，每个个体给予一个数值评价，称为 适应度，取消低适应度的个体，选择高适应度的 个体参加操作。
常用的遗传算子有复制、杂交、变异和反转。
2019/10/17
史忠植 高级人工智能
26
遗传算法与传统优化算法的主要不同
其中，g 是基因型 p 是表型。 基因gi的可能值称为等位基因。
在门德尔(Mendel)遗传学中，假设每个基因
有有限数的等位基因。
2019/10/17
史忠植 高级人工智能
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进化系统理论的形式模型
后生环境： EP {EP1,..., EPk } 变换函数：f：GS EP PS
p f (g, EP) 质量函数： q( p, ESi ,t) IR
高级人工智能PPT课件 第6章 进化计算
遗传算法的特点
（1）遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参数 本身，这就是使得我们在优化计算过程中可以借鉴生 物学中染色体和基因等概念，模仿自然界中生物的遗 传和进化等机理； （2）遗传算法同时使用多个搜索点的搜索信息。传统 的优化方法往往是从解空间的单个初始点开始最优解 的迭代搜索过程，单个搜索点所提供的信息不多，搜 索效率不高，有时甚至使搜索过程局限于局部最优解 而停滞不前。
2019/2/15
35
个体编号 1 2 3 4
选择结果 01 1101 11 1001 1010 11 1110 01
配对情况 1-2 3-4
交叉点位置 1-2：4 3-4：5
交叉结果
011001 111101 101001 111011
可以看出，其中新产生的个体“111101”、“111011”的 适应度较原来两个个体 的适应度都要高。
的值。在染色体以二进制编码的系统中，它随机地 将染色体的某一个基因由1变为0，或由0变为1。
遗传算法的基本操作
若只有选择和交叉，而没有变异，则无法在初始
基因组合以外的空间进行搜索，使进化过程在早期
就陷入局部解而进入终止过程，从而影响解的质量。 为了在尽可能大的空间中获得质量较高的优化解， 必须采用变异操作。
遗传算法的特点
遗传算法可应用于目标函数无法求导数或导数不
存在的函数的优化问题，以及组合优化问题等。
（4）遗传算法使用概率搜索技术。遗传算法的选择、
交叉、变异等运算都是以一种概率的方式来进行的，
因而遗传算法的搜索过程具有很好的灵活性。随着进 化过程的进行，遗传算法新的群体会更多地产生出许 多新的优良的个体。
（1）遗传
（2）变异
（3）生存斗争和适者生存
人工智能进化计算
f(x) C 0max g(x)
当 g( xC )max
其他情况
其中，f(x)为转换后的适应度，g(x)为原适应度，Cmax 为足够大的常数。
本节的问题中，由于是二进制编码，所以
首先要有一个解码〔decode〕的过程，
即将二进制串解码为十进制的实数，这
也被称为从基因型〔genotype〕f (x)到 x表2 现
下一步是产生下一代个体并组成种群。这个过程是通过选择〔select〕、穿插〔crossover〕、变异〔mutation〕完成的。选择是 根据新个体的适应度进展的，适应度越高，被选择的时机越高，而适应度低的，被选择的时机就低。初始的数据可以通过这样的选 择过程组成一个相对优化的群体。之后，被选择的个体进展穿插，一般的遗传算法都有一个穿插概率，每两个个体通过穿插产生两 个新个体，代替原来的“老〞个体，而不穿插的个体那么保持不变。
9.2.1 遗传算法的根本原理
在遗传算法里，优化问题的解被称为个体〔individual〕，它表示为一个参数列表，叫做染色体〔chromosome〕或者基因串。染 色体一般被表达为简单的数字串，不过也有其他的表示方法适用，这一过程称为编码〔encode〕。一开场，算法随机生成一定数 量的个体，有时候操作者也可以对这个随机产生过程进展干预，播下已经局部优化的种子。在每一代中，每一个个体都被评价，并 通过计算适应度函数得到一个适应度数值。种群〔population〕中的个体被按照适应度〔fitness〕排序，适应度高的在前面。
果L 1 3,12,.. .,1 72 12 ,1
，那么可得
，间
隔为 7 ，那么7 求解空间中有8个实数，
即
。
对于兼有多种性质的问题，可将描述各种性质的字符串组 合在一起，用一长字符串表达。例如，可选25位0/1字串 表示物体的体积、重量及材质，其中前10位数表示体积量， 中间10位表示重量，后5位表示材质。
相关主题
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如果 qi,j = qj,i, 那么
dpi pi (Qi Q) dt
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门德尔遗传学
这个方程很容易被证明:
2 dQ 2 2( E (Q ) Q ) 2Var(Q) 0 dt
这个结果称作菲希尔(Fisher)基本定理。它说明平均 适应度随适应度的差别呈正比例增加。实际上，全部 可能的基因型仅有一部分实现。这就是遗传操纵子探 索基因型空间的任务，其个体数目相当小。这些操纵 子是群体遗传变异性的来源。最重要的操纵子是突变 和重组。
门德尔遗传学
设 pi 是群体中等位基因的频率。如果
pi,j = pi pj 那么，我们得到在 GS中的一个选择方程为
p'i pi Qi
Qi qi , j p j
j
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Q
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门德尔遗传学
这个离散的选择方程可以用连续方程近似:
dpi pi (Qi Q) / Q dt
4) 返回到步骤(1)。
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13.4 遗传算法
遗传算法思想来源于生物进化过程, 它 是基于进化过程中的信息遗传机制和优胜 劣汰的自然选择原则的搜索算法(以字符串 表示状态空间)。遗传算法用概率搜索过程 在该状态空间中搜索，产生新的样本。
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13.1 概 述
进化计算是通过模拟自然界中生物进化 机制进行搜索的一种算法。
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发展历史
进化计算的研究起源于20世纪50年代。 1965年，Holland首次提出了人工遗传操作 的重要性，并把这些应用于自然系统和人 工系统中。 大约在同一时期：
基本遗传算法的构成要素
3、遗传算子 • 选择算子(selection) ：又称为复制算子。按照某种策略 从父代中挑选个体进入下一代，如使用比例选择、轮盘 式选择。
• 交叉算子(crossover)：又称为杂交算子。将从群体中选 择的两个个体，按照某种策略使两个个体相互交换部分 染色体，从而形成两个新的个体。如使用单点一致交叉。 • 变异算子(mutation)：按照一定的概率（一般较小），改 变染色体中某些基因的值。
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遗传算法的特点
特点： 通用 鲁棒 次优解、满意解 遗传算法能解决的问题： 优化 NP完全 NP难 高度复杂的非线性问题
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遗传算法
遗传算法先将搜索结构编码为字符串形式, 每个字 符串结构被称为个体。 然后对一组字符串结构(被称为一个群体)进行循环 操作。每次循环被称作一代,包括一个保存字符串 中较优结构的过程和一个有结构的、随机的字符 串间的信息交换过程。 类似于自然进化，遗传算法通过作用于染色体上 的基因寻找好的染色体来求解问题。
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遗传算法与自然进化的比较
自然界 染色体 基因 等位基因(allele) 染色体位置(locus) 基因型(genotype) 表型(phenotype) 遗传算法 字符串 字符,特征 特征值 字符串位置 结构 参数集,译码结构
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知识发现（数据挖掘)
第十二章
进化计算 Evolutionary Computation
史忠植
中国科学院计算技术研究所
内 容
13.1 概述 13.2 进化系统理论的形式模型 13.3 达尔文进化算法 13.4 遗传算法 13.5 遗传算法的理论基础 13.6 遗传算法的改进 13.7 遗传机器学习—分类器系统 13.8 桶链算法 13.9 规则发现系统 13.10 进化策略 13.11 进化规划
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Hale Waihona Puke 13.3 达尔文进化算法根据定量遗传学，达尔文进化算法采用简单 的突变/选择动力学。 达尔文算法的一般形式可以描述如下：
( / , ) ( / )
是一代的双亲数目， 为子孙数目。 整数 称作“混杂”数。 如果两个双亲混合他们的基因，则 = 2。仅 是最好的个体才允许产生子孙。 逗号表示双亲们没有选择，加号表示双亲有选择。
Rechenberg和Schwefel提出了进化策略。
Fogel提出了进化规划。
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发展历史
1967年，Bagley在他的论文中首次提出了 遗传算法这一术语，并讨论了遗传算法在 自动博弈中的应用。 1970年，Cavicchio把遗传算法应用于模式 识别中。第一个把遗传算法应用于函数优 化的是Hollstien。
质量定义适应度，用于达尔文选择。至今已有三种 具体范例的通用模型，即 门德尔遗传学 遗传生态学 进化配子
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门德尔遗传学
在门德尔遗传学中，基因型被详细模型化，而表型和 环境几乎被忽略。在遗传生态学中恰好相反。 进化配子论是从社会生物学导出的模型。
首先让我们讨论门德尔遗传学的选择模型。为了 简单起见，我们假设一个基因具有 n 等位基因 a1,…,an。 二倍基因型以元组 (ai,aj) 为特征。 我们定义 pi,j 为 总群体中基因型(ai,aj) 的频度。假设基因型与表型相 等。质量函数给每个表型赋值。 q(ai,aj) = qi,j qi,j 可以被解释为出生率减去死亡率
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新达尔文进化理论的主要论点
1) 个体是基本的选择目标; 2) 随机过程在进化中起重大作用, 遗传变异大部 分是偶然现象; 3) 基因型变异大部分是重组的产物, 特别是突变; 4) 逐渐进化可能与表型不连续有关; 5) 不是所有表型变化都是自然选择的必然结果; 6) 进化是在适应中变化的, 形式多样, 不仅是基因 的变化; 7) 选择是概率型的, 而不是决定型的。
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发展历史
• 1975年是遗传算法研究的历史上十分重要的一年。这 一年，Holland出版了他的著名专著《自然系统和人 工系统的适应性》该书系统地阐述了遗传算法的基本 理论和方法，并提出了对遗传算法的理论研究和发展 极为重要的模式理论（schemata theory），该理论 首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并行性的重 要性。
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遗传算法的准备工作
1) 确定表示方案;
2) 确定适应值的度量; 3) 确定控制该算法的参数和变量;
4) 确定怎样指定结果及程序运行结束的标准。
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基本遗传算法
基本遗传算法(Simple Genetic Algorithm:SGA)又称为简单 遗传算法，只使用选择算子、交叉算子和变异算子这三 种基本的遗传算子。其遗传操作简单、容易理解，是其 它遗传算法的雏形和基础。
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进化系统理论的形式模型
进化的主要过程
遗传操作符 g 后生环境 p 选择环境
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进化系统理论的形式模型
基因型空间： GS {g (a1 ,...,an ), ai Ai } 表型空间： PS { p ( p1 ,..., pm ), pi IR}
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进化计算的三大主流板块
Holland提出的遗传算法(Genetic Algorithm)。 Rechenberg和Schwefel提出的进化策略 (Evolutionary Strategies)。 Fogel提出的进化规划(Evolutionary Programming)，又称为进化程序设计。 本章将着重介绍遗传算法，对进化策略和进化规 划只作简单介绍。
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遗传算法与传统优化算法的主要不同
1) 遗传算法不是直接作用在参变量集上, 而是 利用参变量集的某种编码;
2) 遗传算法不是从单个点, 而是在群体中从一 个点开始搜索; 3) 遗传算法利用适应值信息, 无需导数或其它 辅助信息; 4) 遗传算法利用概率转移规则, 而非确定性规 则。
基本遗传算法的构成要素：
1、染色体编码方法：首先必须对问题的解空间进行编码， 使之能用遗传算法进行操作。较常用的是二进制编码方 法，现在使用非二进制编码的也逐渐增多。 2、适应度函数（fitness function，又称为适应值／适值函 数）用来评价一个染色体的好坏。
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• 同年，DeJong完成了他的重要论文《遗传自适应系统 的行为分析》。他在该论文中所做的研究工作可看作 是遗传算法发展过程中的一个里程碑，这是因为他把 Holland的模式理论与他的计算使用结合起来。
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发展历史
• 1989 Goldberg对遗传算法从理论上，方法上 和应用上作了系统的总结。 • 1990年，Koza提出了遗传规划（Genetic Programming）的概念。（用于搜索解决特定 问题的最适计算机程序）
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门德尔遗传学
假设 p’i,j是下一代表型(ai,aj) 的频度。然后达尔文 选择根据选择方程调整表型的分布:
p 'i , j pi , j
Q
qi , j Q
q
i, j