8智能优化方法详解
智能优化技术
神经网络优化的基本原理
01
神经网络是一种模拟人脑神经系统工作方式的计算模型，由大量神经元相互连接而成。
02
神经网络优化的基本原理是通过调整神经元的连接权值和偏置项，使神经网络的输出尽可能接近目标输出。
确定神经网络的结构
计算损失
反向传播
迭代更新
前向传播
初始化神经网络的权值和偏置项
神经网络优化的实现过程
重复执行前向传播、计算损失和反向传播步骤，直到损失函数值收敛或达到预设的最大迭代次数。
神经网络优化的应用实例
利用神经网络对图像进行分类或目标检测。
图像识别
语音识别
自然语言处理
控制领域
利用神经网络对语音信号进行识别和转写。
利用神经网络对文本进行分析、理解和生成。
利用神经网络对系统进行建模、预测和控制。
03
对于需要解决非线性优化、多峰值函数优化问题的问题，可选择神经网络优化算法、梯度下降算法等。
未来智能优化技术的展望
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组合优化
03
在组合优化问题中，蚁群算法可以解决如旅行商问题、作业排程问题等经典NP难问题。通过模拟蚂蚁搜索最优解的过程，蚁群算法能够在较短的时间内找到近似最优解。
粒子群算法
04
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等群体的社会行为，利用群体中的个体之间的协作和竞争来实现全局最优解的搜索。
模拟退火算法
06
基于固体退火过程的类比
引入随机性
充分混合与冷却
模拟退火算法的基本原理
模拟退火算法的实现过程
设定初始温度、初始解、降温计划等参数。
初始化
在给定温度下，通过一定的搜索策略，寻找当前最优解，并记录最优解。
第10讲智能优化算法简介
xid = xid + vid
其中： 其中：
ω 为惯性权重 为惯性权重(Inertia Weight)， ，
c1 和 c2 为加速常数 为加速常数(Acceleration Constants). .
所限制. 此外， 此外 ， 微粒的速度 v i 被一个最大速度 v max 所限制 . 对公式 (1) ， 第 一部 分 为微粒 先前的速度 ， 第二部 分为 “ 认知 (Cognition)”部分，表示微粒本身的思考；第三部分为“社 ”部分，表示微粒本身的思考；第三部分为“ 会(Social)”部分，表示微粒间的信息共享与相互合作. ”部分，表示微粒间的信息共享与相互合作.
群体智能的定义
受社会性昆虫行为的启发， 受社会性昆虫行为的启发，计算机工作者通过对社会性昆虫 的模拟产生了一系列对于传统问题的新的解决方法， 的模拟产生了一系列对于传统问题的新的解决方法，这些研 究就是群集智能的研究. 究就是群集智能的研究. 群集智能(Swarm Intelligence)中的群体 中的群体(Swarm)指的是“一 指的是“ 群集智能 中的群体 指的是 组相互之间可以进行直接通信或者间接通信( 组相互之间可以进行直接通信或者间接通信(通过改变局部 环境)的主体，这组主体能够合作进行分布问题求解” 环境)的主体，这组主体能够合作进行分布问题求解”. 所谓群集智能指的是“ 所谓群集智能指的是“无智能的主体通过合作表现出智能行 为的特性” 为的特性”.
4 粒子群算法原理
使用并行和结构化策略， 使用并行和结构化策略 ， 随机但有指导性地加 强高维空间的搜索能力. 强高维空间的搜索能力. 所搜索的目标空间点有最小的适应度函数值. 所搜索的目标空间点有最小的适应度函数值. 具有全局搜索和快速收敛的特点. 具有全局搜索和快速收敛的特点.
(最新)智能优化算法简介
1999年，Linhares 提出的捕食搜索(Predatory Search)
3
智能优化算法简介
三、如何学习研究智能优化算法 1 应用智能优化方法解决各类问题是重点 2 智能算法的改进有很大的空间 3 多种算法结合是一种很好的途径 4 不提倡刻意追求理论成果 5 算法性能的测试是一项要下真功夫的工作 6 创造出新算法
2 举例 • 例7-1 用基本遗传算法计算下面函数的最大值
f (x) x3 60 x2 900 x 100,0 x 30
• 种群个体数目50，最大进化代数100，离散精度0.01，
• 交叉概率0.9，变异概率0.04。
• 解：首先建立目标函数文件fitness.m
•
function F=fitness(x)
1977年，Glover提出禁忌算法(Tabu Search)
1983年，Kirkpatrick提出模拟退火算法 （Simulated Annealing）
90年代初，Dorigo提出蚁群算法 (Ant Colony Optimization)
1995年，Kennedy,Eberhart提出的粒子群算法(Particle Swarm)
• 3 依据适应度选择再生个体，适应的高的个体被选中的概率高，适应的低的个体可能 被淘汰；
• 4 按照下式(I)确定交叉概率，并通过交叉生成新个体；
Pm
k1 ( fmax fmax
f f avg
)
k2
f favg f favg
(I)
Pc
k3 ( fmax fmax
f
f
avg
'
)
k4
2
智能优化算法简介
二、智能优化算法的产生与发展
人工智能的智能优化技术
人工智能的智能优化技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种通过模拟人类智能进行任务执行和决策的技术。
随着AI的不断发展和应用，人们开始关注如何通过优化技术，提高AI的智能水平。
智能优化技术是一种利用数学建模和算法技术，对问题进行求解和优化的方法。
本文将探讨以及其在不同领域的应用。
一、智能优化技术的概念及分类智能优化技术是一种通过搜索和迭代求解的方法，对问题进行优化。
它结合了人工智能和优化技术，可以在大规模、复杂的问题中寻找最优解或次优解。
智能优化技术可以分为以下几类：1.进化算法（Evolutionary Algorithms，EA）：进化算法是模拟生物进化过程的一种优化方法。
它通过生成个体、选择适应度高的个体、交叉和变异等操作，寻找问题的最优解。
进化算法包括遗传算法（Genetic Algorithms，GA）、进化策略（Evolution Strategies，ES）等。
2.粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）：粒子群优化算法是模拟鸟群或鱼群的行为的一种优化方法。
它通过模拟个体的移动和探索行为，寻找问题的最优解。
粒子群优化算法具有较好的全局搜索能力和收敛速度。
3.蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）：蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的一种优化方法。
它通过模拟蚂蚁在路径选择过程中的信息素沉积和挥发行为，寻找问题的最优解。
蚁群算法在组合优化和路径规划等领域应用广泛。
4.人工免疫算法（Artificial Immune System，AIS）：人工免疫算法是模拟生物免疫系统的一种优化方法。
它通过模拟免疫系统的自适应学习和记忆机制，寻找问题的最优解。
人工免疫算法在模式识别和数据挖掘等领域具有独特的优势。
5.蜂群优化算法（Bee Algorithm，BA）：蜂群优化算法是模拟蜜蜂觅食行为的一种优化方法。
智能优化算法总结
智能优化算法总结优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。
而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。
梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点，是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。
但是，传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。
一个优化问题称为是复杂的，通常是指具有下列特征之一：（1）目标函数没有明确解析表达；（2）目标函数虽有明确表达，但不可能恰好估值；（3）目标函数为多峰函数；（4）目标函数有多个，即多目标优化。
一个优化问题称为是困难的，通常是指：目标函数或约束条件不连续、不可微、高度非线性，或者问题本身是困难的组合问题。
传统优化方法往往要求目标函数是凸的、连续可微的，可行域是凸集等条件，而且处理非确定性信息的能力较差。
这些弱点使传统优化方法在解决许多实际问题时受到了限制。
智能优化算法一般都是建立在生物智能或物理现象基础上的随机搜索算法，目前在理论上还远不如传统优化算法完善，往往也不能确保解的最优性，因而常常被视为只是一些“元启发式方法”（meta-heuristic）。
但从实际应用的观点看，这类新算法一般不要求目标函数和约束的连续性与凸性，甚至有时连有没有解析表达式都不要求，对计算中数据的不确定性也有很强的适应能力。
下面给出一个局部搜索，模拟退火，遗传算法，禁忌搜索的形象比喻：为了找出地球上最高的山，一群有志气的兔子们开始想办法。
1．兔子朝着比现在高的地方跳去。
他们找到了不远处的最高山峰。
但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。
这就是局部搜索，它不能保证局部最优值就是全局最优值。
2．兔子喝醉了。
他随机地跳了很长时间。
这期间，它可能走向高处，也可能踏入平地。
但是，他渐渐清醒了并朝最高方向跳去。
这就是模拟退火。
3．兔子们吃了失忆药片，并被发射到太空，然后随机落到了地球上的某些地方。
智能优化算法作业
智能优化算法作业
智能优化算法，又称智能优化算法，是一类基于计算机机器智能的优化算法，用于寻找具有最优可行解的问题。
它们可以有效地避免问题中的局部最优解，以寻找最优的整体解决方案。
智能优化算法有助于求解优化问题，如多目标优化、复杂约束、组合优化、模糊优化和机器学习等。
1.遗传算法
遗传算法是一种基于模拟进化机制的优化算法。
它用生物进化机制，如交叉繁殖、变异和选择，来寻找解决问题的最优解。
它试图模拟自然进化的过程，优化问题解的过程，以实现各种问题的最优化解决方案。
2.粒子群算法
粒子群算法是一种基于群智能的优化算法，它建立在理解群智能的经验观点和概念的基础上。
假设存在一群粒子，它们在空间中最佳解，并通过互相帮助和通信，实现最佳效果。
3.蚁群算法
蚁群算法是一种基于蚂蚁群智能行为特征的优化算法。
蚁群算法的核心概念是建立在模拟行为特征上的，模拟大量的蚂蚁如何寻找最有效的路径以及最优解。
人工智能神经网络结构优化方法
人工智能神经网络结构优化方法人工智能的发展已经成为现代科技领域的热点之一，而神经网络作为人工智能的核心技术之一，其结构优化方法的研究对于提高神经网络的性能具有重要意义。
本文将介绍一些目前常用的人工智能神经网络结构优化方法，并对其原理和应用进行讨论。
一、结构优化方法的意义神经网络是一种模仿人类大脑神经元网络的计算模型，它由许多层次的神经元节点组成。
神经网络的结构决定了其表示能力和学习能力，在很大程度上影响了神经网络的性能。
因此，对神经网络的结构进行优化，可以提高其学习能力和推理能力，使其更好地适应各种复杂任务。
二、神经网络权重剪枝神经网络权重剪枝是一种常见的神经网络结构优化方法，其原理是通过删除神经网络中的冗余权重，减少神经网络的参数量。
权重剪枝的核心思想是将那些对神经网络的性能贡献较小的权重置零或删除，以此减少参数的数量，从而减少神经网络的计算量和存储空间，并提高神经网络的运行效率。
权重剪枝方法通常通过以下步骤来实现：首先，根据权重的大小，对神经网络参数进行排序；然后，根据设定的剪枝比例或阈值，删除权重较小的参数；最后，对剪枝后的神经网络进行微调，以保持网络的性能。
权重剪枝方法可以使神经网络更加精简，提高模型的推理速度和存储效率。
然而，权重剪枝方法可能会引起网络的稀疏性，导致网络的稳定性下降。
因此，在使用权重剪枝方法时，需要进行适当的剪枝率选择和网络微调，以平衡网络的压缩效果和性能损失。
三、神经网络通道剪枝神经网络通道剪枝是一种针对卷积神经网络的结构优化方法，其原理是通过删除卷积神经网络中的冗余卷积通道，减少模型的参数量。
卷积神经网络通常由多个卷积层和全连接层组成，其中卷积层的通道数对网络性能具有重要影响。
通道剪枝方法的核心思想是基于卷积层的通道重要性指标，对卷积层的通道进行评估和排序，然后根据设定的剪枝比例或阈值删除权重较小的通道。
通道剪枝不仅减少了网络的参数量，还可以减少网络的计算量，提高网络的运行效率。
人工智能算法优化技巧
人工智能算法优化技巧人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的快速发展和普及，成为了现代科技领域的热门话题。
作为AI的核心，算法的优化至关重要。
本文将针对人工智能算法的优化技巧进行探讨和总结。
一、选取合适的算法在开始优化人工智能算法之前，首先要选取适合的算法。
这要根据问题的特征和要求来决定。
例如，对于分类问题，可以选择支持向量机（Support Vector Machines，简称SVM）或者深度学习模型等算法。
而对于聚类问题，可以选择K均值聚类算法或者层次聚类算法等。
二、数据预处理在应用人工智能算法之前，进行数据的预处理是非常重要的一步。
数据预处理可以包括数据清洗、数据归一化、特征选择等。
通过对数据进行预处理，可以提高算法的稳定性和准确性。
1. 数据清洗：排除数据中的噪声和异常值，以避免对算法结果产生不良影响。
2. 数据归一化：对特征进行标准化处理，使得各特征之间具有可比性，避免因为特征数值范围不同而对算法造成的偏差。
3. 特征选择：通过对特征进行筛选，选择最相关的特征来建立模型，以减少特征维度和计算复杂度。
三、调整模型参数在应用人工智能算法时，合理调整模型参数是提高算法性能的关键。
不同的算法具备不同的参数，通过调整这些参数，可以进一步提升算法在特定问题上的表现。
1. 网格搜索：通过遍历不同的参数组合，找到最优的参数配置。
可以通过交叉验证方法来评估不同参数下模型的性能。
2. 随机搜索：随机选择一组参数进行试验，通过不断迭代来逐步寻找最优的参数组合。
这可以加快参数搜索的效率。
四、模型集成模型集成是一种将多个模型的结果进行结合的技术。
通过结合不同模型的预测结果，可以获得更加准确和稳定的结果。
1. 堆叠集成：将多个不同的模型进行层次组织，其中每一层接收前一层的预测结果作为输入。
通过层次结构的方式，使得不同模型能够相互协作，提高整体的预测准确性。
2. 投票集成：将多个模型的预测结果进行投票，选择票数最多的结果作为最终的预测结果。
智能优化算法的认识
PSO 算法也存在自身的不足，主要有两个方面：
(1) 为使初始种群能够均匀分布于目标区域，可以通过随机性质的初始化来实现，但是 种群的质量如何则难以保证，极有可能出现的情况是：存在一部分与最优解相距甚 远的个体。由于初始化和进化过程都具有一定的随机性，这使得 GG 和 PG 的更新失去 了明确的目标，大大制约算法的收敛性能。 (2) 个体的速度和位置的更新本质上依赖于自身信息、个体极值信息和种群极值信息这 三个信息。这个过程具有正反馈性质，当前两个信息占据优势时，算法往往进行到 局部最优时就停止下来。而当某些粒子的位置及其 PG 接近群体的 GG 且 ω小于 1 时，
(1) 算法原理简单，需要调节的参数较少，且在很多情况下直接按经验值设置参数就可以获 得较好的收敛性； (2) 算法采用十数编码，无需另外进行编码设计，而且可以直接取目标函数本身作为适应值 函数，根据目标函数值进行迭代搜索； (3) 算法的各粒子间信息交流采用单向的信息流动方式，整个搜索更新过程是跟随当前最优 解和本身历史最优解的一个搜寻过程； (4) 算法的各粒子具有记忆性，使得已搜索到的较优解很难被破坏，具有很强的目的性。 (5) 算法根据粒子速度来决定搜索路径，且沿着梯度方向搜索，搜索速度快，在大多数情况 下，所有的粒子都能收敛于最优解。
2
βt = [Vi (t + 1)]=[ωVi t + c1 r1 Pi t − Xi t + c2 r2 (Pg t − Xi (t))] 其中，ω表示粒子群算法的惯性因子，c1 表示个体最优对个体搜索方 向影响的正的加速因子，r1 表示在（0，1）内平均分布的随机数。 PSO 算法使用固定规模的种群μ（即μ=λ） ，采取贪婪的种群更新 策略（μ , λ） ，即用λ个新粒子Xi t + 1 完全替换μ个旧粒子Xi t + 1 ， 采用精英保留策略， 即更新粒子自身最佳位置和群体最佳位置。 从而， 粒子群优化算法的竞争策可数学化的描述为： γt = [μ=λ,(μ , λ)记录并更新Pi 和Pg ] 和其他算法相比，粒子群优化算法主要有以下特点：
智能优化方法
15
二.传统优化方法的局限性（2）
3. 最优性达到的条件太苛刻——目标函数为凸， 可行域为凸 4. 在非双凸条件下，没有跳出局部最优解的能 力
16
三.实际问题中对最优化方法的要求（1）
1. 对问题的描述要宽松（目标和约束函数）— —可以用一段程序来描述(程序中带判断、 循环)，函数可以非连续、非凸、非可微、 非显式 2. 并不苛求最优解——通常满意解、理想解， 甚至可行解就可以
选初始解
停止判据
Y
停止
N
改进解
11
一.传统优化方法的基本步骤—三步曲（2） 2. 停止判据——最优性检验
T 1 T C B N C ① LP：检验数 B N
C C B | C N
T
A B | N
当∏≥0时有可能减小
②
NLP： f ( x) 0
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一.传统优化方法的基本步骤—三步曲（3） 3. 向改进方向移动——改进解
（从不同的随机种子出发）达优率——客观公正
与良心！
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六.优化领域的新进展
1. 随着人们关注的系统越来越复杂，最优化技 术也相应不断发展 2. 最优化方法的发展
1940s－1970s：数学规划阶段——目标和约束 是解析函数 1970s—2000s：智能优化阶段——目标和约束 可以放宽为含有判断逻辑的计算机程序 2000s之后：基于仿真优化阶段
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七.学习这门课需要具备的基础
1. 信心、决心、热情 2. 良好的外语能力
3. 较为熟练的计算机编程能力
4. 一定的数学基础
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1995年 Dorigo提出蚁群算法(ACO)
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四.智能优化算法的产生与发展（3）
智能优化算法范文
智能优化算法范文智能优化算法是一类基于自然进化或仿生学思想的算法，主要用于解决复杂的优化问题。
它们模拟了生物进化过程中的优胜劣汰，适者生存的原理，并通过反复的和迭代，逐渐向全局最优解逼近。
智能优化算法广泛应用于各个领域，如工程设计、经济管理、生物信息学、交通规划等。
其中，常见的智能优化算法包括遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）、模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）、蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）、人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA）等。
这些算法通过不同的策略和适应度函数，能够在问题的解空间中全局最优解或次优解。
遗传算法是通过模拟生物进化过程中的遗传和自然选择机制来进行的一种算法。
它首先通过编码形式将问题解空间转化为染色体，然后通过基因的交叉和变异操作来生成新的个体，最后通过选择操作选取适应度较高的个体作为下一代。
遗传算法具有全局的能力，但可能会陷入局部最优解。
粒子群优化算法是模拟鸟群或鱼群等动物群体在中的行为而发展起来的一种算法。
在粒子群优化算法中，问题解空间中的每个解都被看作是一个粒子，它们通过更新速度和位置的方式来最优解。
粒子群优化算法具有快速收敛和全局的优点，但对参数设置敏感。
模拟退火算法是基于模拟固体物体退火过程中的原理来进行优化的一种算法。
它通过模拟固体物体在高温时的扰动和冷却过程，逐步降低温度，以期望达到最佳解。
模拟退火算法具有较好的全局能力，但需要合适的退火参数。
蚁群算法是通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的信息交流和行为协调来进行的一种算法。
在蚁群算法中，问题解空间被看作是一个蚂蚁群体在地图上寻找食物的过程。
蚁群算法通过蚂蚁的信息素留下和信息素更新操作，以及随机选择和局部策略，使得整个群体逐渐向最佳路径聚集。
智能优化算法
神经网络-算法概述
神经网络的学习
学习算法是指针对学习问题的明确规则集合。 学习类型是由参数变化发生的形式决定的，不同的 学习算法对神经元的突触权值调整的表达式有所不 同。 没有一种独特的学习算法用于设计所有的神经网络。 选择或设计学习算法时还需要考虑神经网络的结构 及神经网络与外界环境相连的形式。
人工神经网络的应用
人工神经网络所具有的非线性特性、大量的并行分 布结构以及学习和归纳能力使其在诸如：建模、时 间序列分析、模式识别、信号处理以及控制等多方 面得到广泛的应用。尤其面对缺少物理或统计理解、 观察数据中存在着统计变化、数据由非线性机制产 生等棘手问题，神经网络能够提供较为有效的解决 方法。
神经网络-算法概述
神经网络的学习
学习方式可分为：有导师学习(Learning with a teacher)和无导师学习(Learning without a teacher)。 有导师学习又称为有监督学习(Supervised Learning)， 在学习时需要给出导师信号或称为期望输出（响 应）。 无导师学习包括强化学习(Reinforcement Learning) 与无监督学习 (Unsupervised Learning) 或称为自组 织学习（Self-Organized Learning）。
Hebbian学习
Hebb学习规则： （1）如果一个突触（连接）两边的两个神经元被 同时（即同步）激活，则该突触的能量就被选择性 的增加。 （2）如果一个突触（连接）两边的两个神经元被 异步激活，则该突触的能量就被有选择的消弱或者 消除。
wij (n) ( x j (n) x j )(xi (n) xi )
智能优化技术
xx年xx月xx日
目录
• 智能优化技术简介 • 智能优化算法 • 智能优化技术在现实生活中的应用 • பைடு நூலகம்能优化技术的未来展望 • 结论与展望
01
智能优化技术简介
定义与概念
定义
智能优化技术是指利用人工智能、大数据、机器学习等技术 ，对传统业务流程进行自动化、智能化改进，以提高生产效 率、降低成本、提升服务质量的技术手段。
多目标优化技术的发展趋势是向着更加高效、可靠和稳定 的方向发展，同时不断拓展其应用领域。
混合智能优化算法的探索
将多种智能优化算法进行混合和融合，以实现更高效的优化 效果。
混合智能优化算法需要结合具体问题背景和实际需求，设计 出更为复杂和精细的算法。
大数据与智能优化技术的融合
大数据时代为智能优化技术提供了更多的应用场景和更广 阔的发展空间。
粒子群优化算法
粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模 拟鸟群、鱼群等自然现象中个体的行为和交互，寻找问题 的最优解。
粒子群优化算法具有简单易行、快速收敛等优点，已被广 泛应用于函数优化、神经网络训练和模式识别等领域。
模拟退火算法
模拟退火算法是一种基于固体退火过程的优化算法，通过引入随机性和接受劣解 ，不断迭代搜索，寻找最优解。
金融风控优化
总结词
安全、稳健、高效
详细描述
智能优化技术可以帮助金融机构提高风险管理水平，实现更安全、稳健、高 效的运营。例如，通过大数据分析和机器学习技术，可以建立更精确的信用 评估模型，提高金融机构的风控能力和效率。
医疗系统优化
总结词
高效、安全、人性化
详细描述
智能优化技术可以帮助医疗机构提高医疗服务水平和工作效率，同时保障医疗质量和安全。例如，通过智能排 班系统可以提高医生资源的利用率和工作效率，通过电子病历和数据挖掘技术可以提高医疗质量和安全性。同 时，智能优化技术还可以改善医疗服务的体验，提高患者满意度。
智能优化算法基本流程
智能优化算法基本流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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智能优化算法及其应用
智能优化算法及其应用作者：孟晓春来源：《电脑知识与技术》2009年第14期摘要:该文对两种主要智能控制方法作了总结和比较,分别阐述了遗传算法和蚁群算法的基本原理、算法模型及流程。
关键词:智能控制方法; 遗传算法; 蚁群算法中图分类号:TP301文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)14-3764-02The Application of Intelligent Optimum AlgorithmsMENG Xiao-chun(Jinzhong University, Jinzhong 030600, China)Abstract: In this article Genetic Algorithms, ant colony algorithm were summarized and compared. The elements, models and processes of two intelligent algorithms were introduced.Key words: intelligent algorithms; Genetic Algorithms; ant colony algorithm随着人类生产发展需求的增加和人类的技术水平和知识水平的提高,控制科学也逐渐产生并发展起来,它从经典控制理论,现代控制理论发展到智能控制理论。
智能控制的概念和原理主要是针对被控对象、环境、控制目标或任务的复杂性而提出的。
一般来说智能控制有以下特点:多输入多输出,被控对象非线性严重,没有确定的数学模型,系统工作点变化剧烈,控制过程可以由微分/差分以及离散状态序列来描述,复杂对象,复杂环境,复杂任务,被控对象与控制器不明显分离[1]。
智能控制方法是从“仿人”的概念出发的,是一门跨学科、需要多学科提供基础支持的技术科学。
1 遗传算法遗传算法( Genetic Algorithms GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机的搜索算法,是由Holland 教授于1975 年提出。
智能优化技术
医疗健康
金融领域
交通物流
应用于医疗资源配置、疾病预测与诊断、治疗方案优化等方面，提高医疗质量和效率。
应用于投资组合优化、风险管理、信贷评估等领域，提高金融业务的智能化水平。
应用于交通规划、路线优化、物流配送等领域，提高交通物流的效率和准确性。
智能优化技术面临的挑战与问题
复杂问题求解
对于复杂的问题，需要设计更加有效的算法和模型来求解。
在遗传算法中，每个问题都对应着一个染色体，染色体的质量决定了问题的解的质量。
遗传算法通过不断迭代进化，逐步提高染色体的质量，最终得到问题的最优解。
初始化
随机生成一组染色体，作为初始解。
交叉
随机选择两个染色体进行交叉操作，生成新的染色体。
评估
对每个染色体进行评估，计算其适应度值。
变异
对染色体进行随机变异操作，增加种群的多样性。
粒子群优化算法具有实现简单、收敛速度快、对问题规模和类型适应性较强等优点。
优点
粒子群优化算法容易陷入局部最优解，无法找到全局最优解，同时对于不同的问题需要调整参数和设置合适的终止条件。
缺点
粒子群优化算法的优缺点分析
06
智能优化技术的未来趋势与展望
智能优化技术的发展趋势
随着人工智能和优化理论的发展，未来智能优化算法将更加注重对复杂问题的求解，如多目标优化、约束优化等。
模拟退火算法的优缺点分析
05
粒子群优化算法
粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为规律来进行优化搜索。
在粒子群优化算法中，每个优化问题的解都被视为一个粒子，每个粒子都有一个速度和位置，通过粒子的速度和位置更新来搜索最优解。
人工智能优化算法
人工智能优化算法
现代智能优化算法分为自适应算法（SelfAdaptive Algorithm）和不
断学习算法（Continual Learning Algorithm）。
其中自适应算法是利用
个体自身的学习能力，结合遗传算法、神经网络和其他技术，使用反馈机
制来自我调节算法，以达到优化结果的目的。
而不断学习算法则是指训练
算法，即让算法不断适应新环境、条件和计算数据，以改进算法的性能。
自适应算法可以让计算机系统具有自我调节的能力，它可以根据计算
机系统内的参数和环境变化，对算法进行调整，降低算法的复杂性和误差，以达到优化的目的。
例如，遗传算法可以让计算机系统根据当前环境，以及前一代的结果，进行自动调整，达到最终最优解的目的。
神经网络算法也可以实现自适应
调整，调整权重和参数，提高运算准确度，同时降低运算复杂性，以达到
最优效果。
不断学习算法则可以持续训练算法，使算法能够不断改进自身的性能，以适应变化的环境。
例如，深度学习算法可以提供大量的数据，让算法不
断学习，改进自身的性能，以解决机器学习中的复杂问题。
此外，一些综合性的人工智能优化算法也可以实现优化结果。
智能调度 智能优化算法
智能调度智能优化算法智能调度和智能优化算法是指利用人工智能和机器学习等技术来解决复杂的调度和优化问题。
这些算法可以自动化地生成高效的调度方案或优化策略，以提高资源利用率、减少成本、缩短执行时间等。
以下是一些常见的智能调度和优化算法：1. 遗传算法（Genetic Algorithm）：基于生物进化的思想，通过模拟进化的过程来搜索最优解。
通过选择、交叉和变异操作，不断优化解的质量。
2. 蚁群算法（Ant Colony Algorithm）：基于蚁群觅食行为的启发式算法，通过模拟蚂蚁在路径选择上的行为，寻找最优路径或调度方案。
3. 粒子群算法（Particle Swarm Optimization）：模拟鸟群觅食行为的算法，通过不断更新粒子的速度和位置，搜索最优解或调度方案。
4. 模拟退火算法（Simulated Annealing）：模拟固体退火过程的启发式算法，通过随机搜索和接受概率来避免陷入局部最优解，找到全局最优解。
5. 蚁群遗传算法（Ant Colony Optimization）：结合了蚁群算法和遗传算法的优点，通过蚂蚁模拟和进化算子，求解优化问题。
6. 神经网络算法（Neural Network）：利用神经网络模型进行建模和训练，通过学习和优化权重来实现调度和优化问题的解决。
这些算法都具有不同的特点和适用范围，可以根据具体问题的性质和要求选择合适的算法。
此外，还有其他一些算法如模拟人工免疫算法、蜂群算法、遗传规划等，它们也被广泛应用于智能调度和优化领域。
值得注意的是，这些算法的具体实现和应用可能因问题的复杂性和领域的差异而有所不同。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行调试、参数优化和算法改进，以获得最佳的调度和优化效果。
智能优化算法——遗传算法
对于k3，k4由于此时f′< F或 f < F，即个体拟合度小于平均拟合度， 说明个体特性差，因此增大Pc和Pm，易使差的个体破坏的可能性增 大，因此，k3,k4的值应大一些，而k1,k2可依据实际情况而定
2 多种群进化
将原种群按特性划分为几个子种群，每个子种群有各自的特点具有 不同的Pc和Pm，不同的种群规模，具有不同的进化策略和算子，个体 的特性分布也不同。这样通过不同子种群之间的进化，可以选取和保 留每个种群的优秀个体，避免单种群进化产生的过早收敛现象，同时 又可以保持优秀个体的进化稳定性。另外为了使每个种群进化的灵活 性，在Pc和Pm的设置时，不再像以前那样将它们设为常值，而是根据 种属的实际情况，使其自动调整参数值。
遗传算法（GA）
遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择 和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜 索最优解的方法，是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传 机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首 先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性 的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方 法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确 定的规则。
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工程优化的发展历程
现代优化是全系统优化
传统优化往往只适 用于简单零部件， 广义优化把对象由 此扩展到复杂零部 件、整机、系列产 品和组合产品的整 体优化，可统称为 全系统优化。
现代优化是全性能协调优化
传统优化往往只侧重于某 一方面性能的优化，处理 不同类性能时一般分先后 而优之。广义优化把优化 准则由某方面性能扩展到 各方面性能，要实现技术 性、经济性和社会性的综 合评估和优化。
4.
5. 6. 7.
遗传算法收敛判据
达到规定迭代的次数; 设定连续几次得到的解群中最好的解没有变化;
2.对产品寿命周期优化的市场需求导致设计模型的纵向扩展, 例如从功能优化、原理方案设计优化到技术设计优化;从性 能参数优化、结构参数优化到面向制造的优化;从设计参数 优化到加工方案和工艺参数,也即ＣＡＭ的优化;最终直至 考虑产品可装配性、可使用性,可维修性和可回用性等的全 寿命周期优化；
3. 对产品的要求由技术性扩展到经济性和社会性,导致基于 全性能的多目标优化。
编码 适应度
遗传算子
遗传算法的二进制编码过程 对设计变量进行离散化处理，得出每一个分量 的离散值和离散值个数：
xi x , x ,
(1) i (2) i
,x
( mi ) i
i 1, 2,
,n
确定每一个设计变量的编码长度 (二进制位数)：
bi int{log2 mi } 1
第七章 现代优化方法
第一节
第二节 第三节
绪论
遗传算法 蚁群算法
第四节 基于神经网络的优化方法
第一节
绪论
广义优化设计方法产生的背景
1.现代机械产品的系统性,综合性、复杂性和规模化导致设计 模型的横向扩展.例如,由零件的优化发展到部件,整机、系 列和组合产品的优化,由单学科领域的优化发展到机、液、 光、电、信息的集成优化；
z1取值为17～49， 共32个离散值， 采用5位二进制码
0 0 1 1 1
m取2， 2.5， 3， 4， 5， 6， 8， 10 共8个离散值， 采用3位二进制码
0 1 0
b2 [10～30]，精确到0.1， 故共有201个离散值， 采用8位二进制码
1 0 0 0 1 1 1 1
X [24,
3,
24.4]
T
适应度函数的确定 min f ( X ) X R n s.t. g j ( X ) 0 j 1, 2, , p
hk ( X ) 0
p
k 1, 2,
,q n
q
min p( X , r ) f ( X ) r max(0, g j ( X )) r hk ( X )
现代优化是全设计过程优化
传统优化往往局限 于产品技术设计阶 段的优化，广义优 化则把优化的范围 扩展到包含功能、 原理方案和原理参 数、结构方案、结 构参数、结构形状 和公差优化的全设 计过程，进而面向 制造、经销、使用 和用后处置的寿命 周期设计过程。
现代优化是智能优化
传统优化的搜索策略以数学规划方法为主，对模型 数学形态的要求苛刻。广义优化设计注重开发、综 合运用人类智能、人工智能和各种数学工具的新一 代搜索策略，处理大规模复杂形态模型的能力显著 提高，从而为全系统、全性能和全寿命周期优化模 型的综合求解提供了可能。
Y
N
达到进化代数
遗传算法实现
1. 2. 3.
确定种群规模n（一般ｎ=40-300) 、交叉概率pc（0.6到 1.0之间)、交叉概率pm（0.001到0.01之间) 和迭代代数， 令k=0； 随机产生的一组初始种群； 计算种群中每个解(个体)相应的目标函数值(适应度)，按 每个个体的适应度占种群适应度的百分数分配选择率； 在所有个体中，选出适应度较大的ｎ个个体(有些个体是 重复的)，这个过程称为选择； 在选择后的种群中，按交叉概率随机选取一对个体，进 行交叉运算，产生一对新的个体，重复该过程； 在交叉后的种群中，按变异概率随机选取一个个体，进 行变异运算，产生一个新的个体，重复该过程； K=k+1，若达到预定的迭代代数，则将种群中适应度最 大的个体作为最优解输出，停止迭代；否则，转(3)。
禁 忌 算 法
现代优化设计方法
法计出设 的问了备 产题大等航 生，量的天 提为的快、 供 航 了现复速 动代杂发空 力优优展、 。化化，通 方设提讯 技为以算 术现及技 支代商术生 撑优用和物 。化软人技 方件工术 法等智、 提的能并 供发技行 了展术计
第二节
遗传算法
遗传算法(Genetic Algorithm) 是模拟达尔文的遗传选择 和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是自然遗传学和计 算机科学相互结合与渗透而形成的新的计算方法。 该方法最 早是由美国Michigan大学的Holland教授于1975年提出。 生物进化 基因 染色体 种群 环境适应性 进化 遗传算法 字符 字符串 解集 目标函数值 算子 关键技术
对每一个设计变量进行编码： 将所有设计变量编码按顺序排列在一起，变形成 一个染色体。染色体长度为LΒιβλιοθήκη bi 1n
i
二进制编码选例 在直齿圆柱齿轮减速器优化设计中，设计变量为：
x1 主动轮齿数 z1 X x2 两齿轮模数m x 从动轮齿宽b 2 3
2 j 1 k 1
2
max F ( X ) C 1/ p( X )
遗传算子
选择 (Selection)
交叉 (Crossover)
遗传 算子
变异 (Mutation)
移民 (Immigrant)
遗传算法的流程框图
开 始 输入种群数、交叉概率、变异概率 随机产生一组初始种群 依据个体的适应度，随机进行选择 依据交叉概率，随机进行交叉 结 束 依据变异概率，随机进行变异
现代优化是多学科优化
传统优化一般是单学 科、单方面性能、单 计算机串行优化的过 程，不但费时，而且 难以得到综合优化解。 广义优化实现了多学 科、多方面性能、多 计算机分布式并行协 同优化,以追求综合优 化解。
常用现代优化方法
遗 传 算 法 神 经 网 络 拓 扑 优 化 蚁 群 算 法 模 拟 退 火 混 沌 优 化