智能算法初步PPT课件
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2019年-智能算法初步-精选文档-PPT精选文档
5
2019/4/30
认识“人工智能”（续）
人工智能的目的：通过研究人脑的组成机理和思维方式，企图了
解智能的实质，并生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应 的智能机器——让机器具有智慧，像人一样思考. 计算机的出现 —— 人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工 具 人工智能的领域研究：包括机器人、语言识别、图像识别、自然 语言处理和专家系统等.
2019/4/30
2
人工智能优化算法
遗传算法
模拟退火
人工神经网络算法
粒子群算法
蚁群算法
3
2019/4/303
认识“人工智能”
人工智能(Artificial Intelligence, AI) 概
念是John McCarthy（约翰.麦克斯） 于 1956年在Dartmouth学会上提出的。
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2019/4/30
最优化理论的三大非经典算法:
遗传算法(GA)、模拟退火法(SA)、神经网络(NN)、
近几年的赛题越来越复杂，很多问题没有什么很好的 模型可以借鉴，于是这三类算法很多时候可以派上用场。
97年A 题用模拟退火算法 00年B 题用神经网络分类算法 01年B 题这种难题也可以使用神经网络 美国89年A 题也和BP 算法有关系 美国03年B 题伽马刀问题也是目前研究的课题，目前 算法最佳的是遗传算法。
模式识别
指纹识别、人脸识别、语音识别、文字识别、图像识别、车牌识别等
9
2019/4/30
经典的人工智能成果(续)
电 影
中文名：人工智能
片 名：AI
年 国
[课件]智能计算理论PPT
![[课件]智能计算理论PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/d0b8c3a5bceb19e8b8f6ba97.png)
符号主义认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世 纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智 能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎 系统。其有代表性的成果为启发式程序逻辑理论家，证 明了38条数学定理，代表了可以应用计算机研究人的思 维形成，模拟人类智能活动。
陕西师范大学 计算机科学学院 9
陕西师范大学 计算机科学学院 14
2018/12/9
从符号主义到连接主义：行为主义
行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或 控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动 作型控制系统。 行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20 世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早 期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克 (McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学 森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领 域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理 论、逻辑以及计算机联系起来。
陕西师范大学 计算机科学学院 10
2018/12/9
从符号主义到连结主义：符号主义
符号主义者，在1956年首先采用“人工智能”这个术语。 后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与 技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长 期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是 专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用 和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能 的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流 派别。这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙 (Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。
陕西师范大学 计算机科学学院 9
陕西师范大学 计算机科学学院 14
2018/12/9
从符号主义到连接主义：行为主义
行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或 控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动 作型控制系统。 行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20 世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早 期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克 (McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学 森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领 域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理 论、逻辑以及计算机联系起来。
陕西师范大学 计算机科学学院 10
2018/12/9
从符号主义到连结主义：符号主义
符号主义者，在1956年首先采用“人工智能”这个术语。 后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与 技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长 期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是 专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用 和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能 的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流 派别。这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙 (Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。
计算智能课件
9
Publications
IEEE Transactions on Fuzzy Systems This journal is devoted to the theory, design and applications of fuzzy systems, ranging form hardware to software. Emphasis will be given to engineering applications.
4 粒子群优化算法 Particle Swarm Optimization
5 蚁群优化算法 Ant Colony Optimization
6 模拟退火 Simulated Annealing
7 禁忌搜索
Tabu Search
2
第1章 绪论
Preface
Computational Intelligence: A Glimpse History Magazine & Conference People
Company Logo
计算智能
（Computational Intelligence, CI） 中国石油大学（北京） 李莉 uplily@1Content
1 绪论 Preface
2 模糊逻辑 Fuzzy Logic
3 遗传算法 Genetic Algorithm
12
Putlications
IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games The journal is co-sponsored by IEEE CI Society the IEEE Computer Society, the IEEE Consumer Electronics Society and the IEEE Sensors Council.
《计算智能》PPT课件
编辑ppt
17
4.2.1 人工神经网络的研究与发展（续）
1982年，美国加州理工学院物理学家Hopfield提出了一种 新的神经网络HNN。引入了“能量函数”的概念，使得网 络稳定性研究有了明确的判据。
HNN的电子电路物理实现为神经计算机的研究奠定了基础， 并将其应用于目前电子计算机尚难解决的计算复杂度为NP 完全型的问题，例如著名的“旅行商问题”(TSP)，取得很 好的效果。
编辑ppt
11
4.2神经计算（续）
（2）Rumellhart，McClelland，Hinton的并行 分布处理 （PDP）
1）一组处理单元（PE或AN）；
2）处理单元的激活状态（ai）； 3）每个处理单元的输出函数（fi）； 4）处理单元之间的联接模式；
5）传递规则（Σwijoi）； 6）把处理单元的输入及当前状态结合起来产生激活
从事并行分布处理研究的学者，于1985年对Hopfield模型 引入随机机制，提出了Boltzmann机。1986年 Rumelhart等人在多层神经网络模型的基础上，提出了多 层神经网络模型的反向传播学习算法(BP算法)，解决了多 层前向神经网络的学习问题，证明了多层神经网络具有很强 的学习能力，它可以完成许多学习任务，解决许多实际问题。
6
4.1概述（续）
图中中间部分共有9个节点，表示9个研究领 域或学科。节点之间的距离衡量领域间的差 异，如CNN与CPR间的差异要比BNN与BPR之间 的差异小的多。
图中符号→表示“适当的子集”。如中层 ANN⊂ARP ⊂AI，对于右列有：CI⊂AI ⊂BI等
在定义时，任何计算机系统都是人工系统， 但反命题不能成立。
值的激活规则（Fi）； 7）通过经验修改联接强度的学习规则；
智能算法流程图.ppt
Update global best solution
Update particles velocity and position
no
Reached max iteration?
yes
Stop
Result
Artificial clonal selection
• begin • Create an initial random set of antibodies, A • For all antibodies • do Determine the affinity of each antibody in A • Generate clones of a subset of the antibodies in A with the highest affinity. • The number of clones for an antibody is proportional to its affinity • Mutate attributes of these clones to the set A , and place a copy of the highest
• T(i)=T(i-1)*decayScale
• 3.1for j = 1~k
• 3.2 xnew=xbest+stepfactor*Xmax*(rand-0.5), calculate new energy
and then calculate ΔE = E(xnew) - E(xbest) 。
• 3.3 if ΔE ＜0，then xbest = xnew；
END Do
For each particle Calculate fitness value If the fitness value is better than the best fitness value (pBest) in history set current value as the new pBest
Update particles velocity and position
no
Reached max iteration?
yes
Stop
Result
Artificial clonal selection
• begin • Create an initial random set of antibodies, A • For all antibodies • do Determine the affinity of each antibody in A • Generate clones of a subset of the antibodies in A with the highest affinity. • The number of clones for an antibody is proportional to its affinity • Mutate attributes of these clones to the set A , and place a copy of the highest
• T(i)=T(i-1)*decayScale
• 3.1for j = 1~k
• 3.2 xnew=xbest+stepfactor*Xmax*(rand-0.5), calculate new energy
and then calculate ΔE = E(xnew) - E(xbest) 。
• 3.3 if ΔE ＜0，then xbest = xnew；
END Do
For each particle Calculate fitness value If the fitness value is better than the best fitness value (pBest) in history set current value as the new pBest
第16讲 智能计算原理.ppt
的策略。
– 求解策略用于确定解的特性，如获得的解是可 行解、局部最优解还是全局最优解。
– 限制策略是对求解或推理过程的限制，
• 时间限制：求解或推理过程必须在指定的时间内结束。 • 空间限制：综合数据库的大小不能超过某一指定值。
专家系统
• 专家系统一直是人工智能理论与应用最成功的领域， 它是在特定领域中以人类专家的水平求解困难问题
– 思维理论认为，人类的一切智能来自于大脑的 思维活动。
– 知识阈值理论认为，人的智能取决于可以应用 的知识的数量和质量。
– 进化理论认为，人类智能及智能行为是长期进 化的结果。
思维的计算机模拟
• 符号推理方法
– 符号推理方法起源于20世纪50年代，已成为人工智能的 主要推理方法。研究者认为，计算机具有的符号处理与 演算能力本身就蕴涵着逻辑演绎推理的内涵，因而可以 通过运行于计算机中的程序系统来体现某种程度的基于 逻辑推理的智能行为，达到模拟人类智能的目的。
• 产生式通常用于表示具有因果关系的知识，基本形式是：
P→Q 或者 IF P THEN Q
– 例如，
IF 动物会飞 & 会下蛋 THEN 该动物是鸟
• 产生式系统中知识库中的知识是产生式，可以用4元组的形 式来表示。例如，
（ID，P，Q，（，））
其中，ID是知识的编号或者标识符号。
• 产生式系统的推理机是一组程序，控制协调知识库与综合 数据库的运行，包含了推理方式与控制策略。
• 网络连接方法
– 网络连接方法属于非符号处理的范畴，自20世纪90年代 以来比较热门的一种方法。试图通过众多神经元间的并 行协同作用来实现对人类智能的模拟。
• 系统集成方法
– 系统集成方法是模拟智能的第3种方法。将符号处理方 法与网络连接方法有机地结合起来才能真正模拟人类的 思维过程，系统集成的方法便由此而产生。
– 求解策略用于确定解的特性，如获得的解是可 行解、局部最优解还是全局最优解。
– 限制策略是对求解或推理过程的限制，
• 时间限制：求解或推理过程必须在指定的时间内结束。 • 空间限制：综合数据库的大小不能超过某一指定值。
专家系统
• 专家系统一直是人工智能理论与应用最成功的领域， 它是在特定领域中以人类专家的水平求解困难问题
– 思维理论认为，人类的一切智能来自于大脑的 思维活动。
– 知识阈值理论认为，人的智能取决于可以应用 的知识的数量和质量。
– 进化理论认为，人类智能及智能行为是长期进 化的结果。
思维的计算机模拟
• 符号推理方法
– 符号推理方法起源于20世纪50年代，已成为人工智能的 主要推理方法。研究者认为，计算机具有的符号处理与 演算能力本身就蕴涵着逻辑演绎推理的内涵，因而可以 通过运行于计算机中的程序系统来体现某种程度的基于 逻辑推理的智能行为，达到模拟人类智能的目的。
• 产生式通常用于表示具有因果关系的知识，基本形式是：
P→Q 或者 IF P THEN Q
– 例如，
IF 动物会飞 & 会下蛋 THEN 该动物是鸟
• 产生式系统中知识库中的知识是产生式，可以用4元组的形 式来表示。例如，
（ID，P，Q，（，））
其中，ID是知识的编号或者标识符号。
• 产生式系统的推理机是一组程序，控制协调知识库与综合 数据库的运行，包含了推理方式与控制策略。
• 网络连接方法
– 网络连接方法属于非符号处理的范畴，自20世纪90年代 以来比较热门的一种方法。试图通过众多神经元间的并 行协同作用来实现对人类智能的模拟。
• 系统集成方法
– 系统集成方法是模拟智能的第3种方法。将符号处理方 法与网络连接方法有机地结合起来才能真正模拟人类的 思维过程，系统集成的方法便由此而产生。
人工智能初步知识PPT.ppt
人工智能知识初步
陈 品德
博士 教授 华南师范大学教育信息技术学院
开设课程《人工智能初步》意义 课标内容剖析 教学建议
2
一、《人工智能初步》课程意义
人工智能已经进入我们的生活，人类正在迈入智能社 会 无人驾驶飞机、扫雷机器人、卫星评估粮食产 量、医学专家系统、、购物篮分析、信息过滤、人 脸的识别、人机搏弈、机器人足球、……
教学方法
知识表示以案例讨论为主， 人工智能语言以讲练结合
知识表示法 框架表示法 “与/或”图表示法
状态空间表示法 产生式规则表示法
案例
描述高中生的知识框架、天 气预报的知识框架
两个三角形全等的“与/或” 图表示法、识别动物的“与 /或”图表示法 翻钱币、水壶问题的状态空 间表示法
动物识别系统的产生式规则
知识库
机
推ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ机
接
数据库
口
解释机制
一个简单的动物识别专家系统
45
[字符转换问题]-专家系统的原理示例
设有如下字符转换规则： A∧B→C A∧C→D B∧C→G B∧E→F D→E
已知：A，B 求：F
46
用产生式系统来描述该问题
1. 实事库（综合数据库）
事实库用集合{x}表示，其中x为字符。
2. 知识库（规则集）
16
常见的智能例子
会表演节目的动物 引 入 机器人
会下棋的机器
智能、人工智能的概念、基本特 点和发展动态。
一般认为： 智能是知识与智力的总和。
人工智能是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人的 智能的理论、技术、方法及应用系统的一门学科。
人工智能的主要特点
1、人工智能是由多学科相互渗透发展起来的新 学科。
陈 品德
博士 教授 华南师范大学教育信息技术学院
开设课程《人工智能初步》意义 课标内容剖析 教学建议
2
一、《人工智能初步》课程意义
人工智能已经进入我们的生活，人类正在迈入智能社 会 无人驾驶飞机、扫雷机器人、卫星评估粮食产 量、医学专家系统、、购物篮分析、信息过滤、人 脸的识别、人机搏弈、机器人足球、……
教学方法
知识表示以案例讨论为主， 人工智能语言以讲练结合
知识表示法 框架表示法 “与/或”图表示法
状态空间表示法 产生式规则表示法
案例
描述高中生的知识框架、天 气预报的知识框架
两个三角形全等的“与/或” 图表示法、识别动物的“与 /或”图表示法 翻钱币、水壶问题的状态空 间表示法
动物识别系统的产生式规则
知识库
机
推ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ机
接
数据库
口
解释机制
一个简单的动物识别专家系统
45
[字符转换问题]-专家系统的原理示例
设有如下字符转换规则： A∧B→C A∧C→D B∧C→G B∧E→F D→E
已知：A，B 求：F
46
用产生式系统来描述该问题
1. 实事库（综合数据库）
事实库用集合{x}表示，其中x为字符。
2. 知识库（规则集）
16
常见的智能例子
会表演节目的动物 引 入 机器人
会下棋的机器
智能、人工智能的概念、基本特 点和发展动态。
一般认为： 智能是知识与智力的总和。
人工智能是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人的 智能的理论、技术、方法及应用系统的一门学科。
人工智能的主要特点
1、人工智能是由多学科相互渗透发展起来的新 学科。
第12讲智能优化算法简介ppt课件
f'favg (I)I f'favg
22
遗传算法的软件实现
一、基本遗传算法的Matlab实现
1 计算函数的格式
函数：myGA。
•
功能：用基本遗传算法解一维无约束极值问题
•
调用格式：[xv,fv]=myGA(fitness,a,b,NP,NG,Pc,Pm,eps)
•
其中：fitness：待优化的目标函数；
自适应遗传算法(7.1.5)
一、 自适应遗传算法的原理
• Srinvivas等提出一种自适应遗传算法，交叉概率和变异概率能够随适应度自动改
变。当种群个体适应度趋于一致或者趋于局部最优时，使交叉概率和变异概率二者增 加、而当群体适应度比较分散时，使交叉概率和变异概率减少。
•
同时，对于适应值高于群体平均适应值的个体，对应于较低的交叉概率和变异
3 群体规模的确定
， 常取个体编码长度数的一个线性倍数。当多个进化代没有改变解的性能，可扩大群体的规 模。若解的改进已经非常好时，就可以减少群体规模，使计算速度加快。
4 适应函数的确定
简单适应函数 目标函数的简单变形，构造简单，与目标函数直接相关，缺点是可能使算 法在迭代过程中出现收敛到一些目标值近似的不同染色体而难以区别。
12
基本遗传算法(7.1.3)
2 遗传算法的基本操作举例
• （2）遗传运算
•
交叉运算
•
以单点交叉为例，任意挑选经过选择操作后种群中两个个体作为交叉对象，即两个父
个体经过染色体交换重组产生两个子个体，如下图，随机产生一个交叉点位置，父个体l和
父个体2在交叉点位置之有的部分基因码互换，形成子个体1和子个体2。类似地完成其他个
人工智能初步PPT课件
与／或图表示法求解问题的过程，学会把比较复 杂的原始问题转换成等价的比较容易解决的几个 问题的方法。
▪ 重点难点：
▪ 重点：使用与／或图把复杂问题分解转换成若干个问 题并加以解答，从而实现最终问题的解决。
▪ 难点：如何理解与图与或图。
▪ 教学准备： ▪ 教师既可让学生在纸上，也可找相应的计算机软
件代替。
并加以归纳整理，逐渐引入框架表示法表示知识．通过活 动，学生可以体会到框架的四个组成部分是如何从现实事 物中被提取出来的．
▪ 重点难点：
▪ 重点：让学生通过观察、搜集信息，归纳整理信息和描述知识等 过程，学会使用框架描述知识。
▪ 难点：如何通过归纳整理获得框架的四个组成部分。
▪ 教学准备： ▪ 教师要让学生预先收集一些名片，鼓励学生互相进行名片
的一种知识表示方法，而迷宫问题就是典型的没有固定解 题步骤，但是状态空间会随着解题过程发生变化的实 例．通过该活动引出了两个问题：如何描述问题中可能存 在的各种状态？如何用状态空间图描述搜索过程。
▪ 重点难点：
▪ 重点：用状态空间表示法的术语描述机器人走迷宫的过程 ▪ 难点：如何找到所有的移动可能，并准确地在状态空间图上描述
框架表示法（３）
▪ 一个框架可以由框架名、槽、侧和值四部分组成。框架一般可表示成
如下格式：
▪ 框架名 t;
▪ <值111><值11２>
▪ <侧面1２>
▪ <值1２1><值1２２>
▪ <槽名2> ▪ <侧面２１>
▪ <值21１><值21２>
▪ <侧面２2>
▪ <值２21>…<值22２>
▪ 重点难点：
▪ 重点：使用与／或图把复杂问题分解转换成若干个问 题并加以解答，从而实现最终问题的解决。
▪ 难点：如何理解与图与或图。
▪ 教学准备： ▪ 教师既可让学生在纸上，也可找相应的计算机软
件代替。
并加以归纳整理，逐渐引入框架表示法表示知识．通过活 动，学生可以体会到框架的四个组成部分是如何从现实事 物中被提取出来的．
▪ 重点难点：
▪ 重点：让学生通过观察、搜集信息，归纳整理信息和描述知识等 过程，学会使用框架描述知识。
▪ 难点：如何通过归纳整理获得框架的四个组成部分。
▪ 教学准备： ▪ 教师要让学生预先收集一些名片，鼓励学生互相进行名片
的一种知识表示方法，而迷宫问题就是典型的没有固定解 题步骤，但是状态空间会随着解题过程发生变化的实 例．通过该活动引出了两个问题：如何描述问题中可能存 在的各种状态？如何用状态空间图描述搜索过程。
▪ 重点难点：
▪ 重点：用状态空间表示法的术语描述机器人走迷宫的过程 ▪ 难点：如何找到所有的移动可能，并准确地在状态空间图上描述
框架表示法（３）
▪ 一个框架可以由框架名、槽、侧和值四部分组成。框架一般可表示成
如下格式：
▪ 框架名 t;
▪ <值111><值11２>
▪ <侧面1２>
▪ <值1２1><值1２２>
▪ <槽名2> ▪ <侧面２１>
▪ <值21１><值21２>
▪ <侧面２2>
▪ <值２21>…<值22２>
《智能算法及应用》课件
02 常见智能算法介绍
遗传算法
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过 模拟基因遗传和自然选择的过程来寻找最优解。
它通过编码问题解空间为二进制或实数串，然后根据 适应度函数对解进行评估，通过选择、交叉、变异等
操作不断迭代，最终得到最优解。
遗传算法具有全局搜索能力强、可扩展性强等优点， 广泛应用于函数优化、机器学习、数据挖掘等领域。
03
模拟退火算法适用于解决组合优化问题、调度问题 等领域。
粒子群优化算法
粒子群优化算法是一种基于群 体行为的优化算法，通过模拟 鸟群、鱼群等生物群体的行为
来进行优化。
该算法通过粒子间的相互协 作和信息共享来寻找最优解 ，具有简单易实现、并行性
强等优点。
粒子群优化算法广泛应用于函 数优化、神经网络训练等领域
智能算法的应用领域
总结词
智能算法广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言 处理等领域。
详细描述
智能算法在许多领域都有广泛的应用，包括语音识别、 图像识别、自然语言处理、推荐系统、游戏AI等。例如 ，在语音识别领域，智能算法可以通过分析语音信号， 将其转化为文字信息，从而实现语音转文字、语音搜索 等功能。在图像识别领域，智能算法可以通过分析图像 特征，实现图像分类、目标检测、人脸识别等功能。在 自然语言处理领域，智能算法可以处理自然语言文本， 实现文本分类、情感分析、机器翻译等功能。
组合优化问题
01
总结词
解决离散问题的最优解
02 03
详细描述
组合优化问题是指离散问题的最优解，如旅行商问题、背 包问题等。这类问题通常具有NP难的特点，使用传统的 方法难以求解。智能算法如蚁群算法、模拟退火算法等可 以用于解决这类问题，通过模拟自然界的某些现象来寻找 最优解。
第三章求解优化问题的智能算法PPT课件
2020/8/1
4
3.1 概述——最优化方法的研究起源和意义 2/2
随着近代科学技术发展的需要，特别是由于计算机技术的飞速 发展，促进了最优化方法的迅速发展，并很快渗透到各个领域。
20世纪70年代，最优化方法这门应用技术科学又开始产生出最 优设计、最优控制与最优管理等分支。到20世纪80年代，最优 化技术又在这些分支中发展出了新的更细的分支，比如，工程 技术领域的机械优化设计、建筑结构优化设计以及化工石油领 域的优化设计等。
(1)枚举法。
枚举出可行解集合内的所有可行解，以求出精确最优解。对于连 续函数，该方法要求先对其进行离散化处理，这样就有可能产生 离散误差而永远达不到最优解。另外，当枚举空间比较大时，该 方法的求解效率比较低，有时甚至在目前最先进的计算工具上都 无法求解。
(2)启发式算法。
寻求一种能产生可行解的启发式规则，以找到一个最优解或近似 最优解。该方法的求解效率虽然比较高，但对每一个需要求解的 问题都必须找出其特有的启发式规则，这个启发式规则无通用性， 不适合于其他问题。
第三章 求解优化问题的智能算法
2020/8/1
1
整体概况
概况一
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01
概况二
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02
概况三
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03
2
3.1 概述
2020/8/1
3
3.1 概述——最优化方法的研究起源和意义 1/2
最优化问题是指在一定的约束条件下，决定某个或某些可控制 的因素应有的合理取值，使所选定的目标达到最优的问题。解 决最优化问题的方法称为最优化方法。它具有高度应用性和技 术性的特点。
2020/8/1
人工智能算法Python语言版PPT第1章算法设计与分析基础
算法效率分析
算法的最优、最坏和平均效率
算法运行时间估计
总结
算法运行时间估计 (1)
非递归算法的效率分析步骤：
1、确定输入规模；
2、确定基本操作；
3、考虑基本操作的执行次数是否仅仅与输入规模有关，则按需要进行
最优、最坏和平均效率分析；
4、建立基本操作执行次数与输入规模 n 的求和表达式，即增长率函数；
算法的最优、最坏和平均效率 (2)
顺序搜索算法的效率分析
假设
- 列表list[1 n]，无重复元素
list: 12, 5, 6, 3, 9, 10, 2, 11
target: 10
- 目标不在列表中，则返回0
搜索过程
算法
SequentialSearch (list, target, n)
一个正 常数 c ，使得 对所 有 的 nn0 ， f(n)cg(n) ， 则 称f(n) 为O(g(n)) ， 记 为
f(n)O(g(n))或f(n)=O(g(n))。
- 描述了一个运行时间的上界
()
存在，则 lim
→∞ ()
→∞
- 若 lim
≠ ∞蕴含着f(n)=O(g(n))
- 讨论：针对较大规模的输入，运行时间的增长率或增长的阶（Order）
算法效率分析 (2)
小规模输入会掩盖算法效率的显著差异，因此需要考虑大规模输入
200
180
x2/8
3*x2
x+10
2*log x
160
140
120
100
80
60
40
20
0
2
6
10
14
算法的最优、最坏和平均效率
算法运行时间估计
总结
算法运行时间估计 (1)
非递归算法的效率分析步骤：
1、确定输入规模；
2、确定基本操作；
3、考虑基本操作的执行次数是否仅仅与输入规模有关，则按需要进行
最优、最坏和平均效率分析；
4、建立基本操作执行次数与输入规模 n 的求和表达式，即增长率函数；
算法的最优、最坏和平均效率 (2)
顺序搜索算法的效率分析
假设
- 列表list[1 n]，无重复元素
list: 12, 5, 6, 3, 9, 10, 2, 11
target: 10
- 目标不在列表中，则返回0
搜索过程
算法
SequentialSearch (list, target, n)
一个正 常数 c ，使得 对所 有 的 nn0 ， f(n)cg(n) ， 则 称f(n) 为O(g(n)) ， 记 为
f(n)O(g(n))或f(n)=O(g(n))。
- 描述了一个运行时间的上界
()
存在，则 lim
→∞ ()
→∞
- 若 lim
≠ ∞蕴含着f(n)=O(g(n))
- 讨论：针对较大规模的输入，运行时间的增长率或增长的阶（Order）
算法效率分析 (2)
小规模输入会掩盖算法效率的显著差异，因此需要考虑大规模输入
200
180
x2/8
3*x2
x+10
2*log x
160
140
120
100
80
60
40
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几种智能算法的原理及应用介绍PPT课件
交叉的过程为：在匹配池中任选两个染色体，随机选择一点或多点 交换点位置；交换双亲染色体交换点右边的部分，即可得到两个新的染 色体数字串。
交叉体现了自然界中信息交换的思想。交叉有一点交叉、多点交叉、 还有一致交叉、顺序交叉和周期交叉。一点交叉是最基本的方法，应用 较广。它是指染色体切断点有一处，例：
A:101100 1110 101100 0101
第16页/共77页
1.7 遗传算法的应用领域
（5）机器人 例如，遗传算法已经在移动机器人路径规划、关节机器人运动轨迹
规划、机器人结构优化和行为协调等方面得到研究和应用。
（6）图像处理 遗传算法可用于图像处理过程中的扫描、特征提取、图像分割等的
优化计算。目前遗传算法已经在模式识别、图像恢复、图像边缘特征提 取等方面得到了应用。
（5）遗传算法在解空间进行高效启发式搜索，而非盲目地穷举或完全随机搜 索；
（6）遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，它既不要求函数连续，也不要 求函数可微，既可以是数学解析式所表示的显函数，又可以是映射矩阵甚至是神 经网络的隐函数，因而应用范围较广；
（7）遗传算法具有并行计算的特点，因而可通过大规模并行计算来提高计算 速度，适合大规模复杂问题的优化。
（2）组合优化。 随着问题的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧扩大，采用传统
的优化方法很难得到最优解。遗传算法是寻求这种满意解的最佳工具。 例如，遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、装箱问题、图形划 分问题等方面得到成功的应用。
第15页/共77页
1.7 遗传算法的应用领域
（3）生产调度问题 在很多情况下，采用建立数学模型的方法难以对生产调度问题进行精
例如：
x : 0000110111 1101110001
交叉体现了自然界中信息交换的思想。交叉有一点交叉、多点交叉、 还有一致交叉、顺序交叉和周期交叉。一点交叉是最基本的方法，应用 较广。它是指染色体切断点有一处，例：
A:101100 1110 101100 0101
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1.7 遗传算法的应用领域
（5）机器人 例如，遗传算法已经在移动机器人路径规划、关节机器人运动轨迹
规划、机器人结构优化和行为协调等方面得到研究和应用。
（6）图像处理 遗传算法可用于图像处理过程中的扫描、特征提取、图像分割等的
优化计算。目前遗传算法已经在模式识别、图像恢复、图像边缘特征提 取等方面得到了应用。
（5）遗传算法在解空间进行高效启发式搜索，而非盲目地穷举或完全随机搜 索；
（6）遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，它既不要求函数连续，也不要 求函数可微，既可以是数学解析式所表示的显函数，又可以是映射矩阵甚至是神 经网络的隐函数，因而应用范围较广；
（7）遗传算法具有并行计算的特点，因而可通过大规模并行计算来提高计算 速度，适合大规模复杂问题的优化。
（2）组合优化。 随着问题的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧扩大，采用传统
的优化方法很难得到最优解。遗传算法是寻求这种满意解的最佳工具。 例如，遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、装箱问题、图形划 分问题等方面得到成功的应用。
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1.7 遗传算法的应用领域
（3）生产调度问题 在很多情况下，采用建立数学模型的方法难以对生产调度问题进行精
例如：
x : 0000110111 1101110001
智能算法流程图.ppt
Best Individual
Result
Cross over
Update population
Start
Initiate Path, pheromone
yes
Stop ?
no Each ant search new path
Update pheromone
Evaluate all antibodies' fitness
• Determine quality of members of X using a scheduling heuristic
• repeat
– For ach parent Xc in X
• Randomly selecta difference pairXa and Xb
• •
Calculate Calculate
– End for Xc
– replaces X
• until population converged or generation limit
Initiate population
Start
Evaluated all Individual’s
yes
Stop ?
no Create donor vector
GA
Begin t:=0; Initialize P(t); P(t)={X1(t), X2(t),…, Xn(t)} Evaluate P(t); f (P(t))={f (X1(t)), f (X2(t)),…,f (Xn(t))} while (not termination condition) do PC(t)=crossover {P(t)}; Pm(t)=mutation {PC(t)}; Evaluate [Pm(t)]; P(t+1)=select [Pm(t)∪Q]; t:= t+1 if t mod T=0 then Qi:=Xbest (*) print Xbest,f(Xbest); End
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模式识别
指纹识别、人脸识别、语音识别、文字识别、图像识别、车牌识别等
10
31.07.2020
经典的人工智能成果(续)
电影
中文名：人工智能 片 名：AI 年 代：2001 国 家：美国
相关著作
《视读人工智能》、《人工智能的未来》、《人工智能哲学》、《人 工智能：一种现代的方法》……
11
31.07.2020
现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑 思维的信息过程的模拟. 人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能.
8
31.07.2020
意识和人工智能的区别（续）
“机器思维”同“人类思维”的本质区别： 1. 人工智能纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生 理和心理的过程. 2. 人工智能没有社会性. 3. 人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力. 4. 两者总是人脑的思维在前，电脑的功能在后.
9
31.07.2020
经典的人工智能成果
人机对弈
* 1996年2月10-17日, Garry Kasparov以4:2战胜“深蓝” (Deep Blue) * 1997年5月3-11日, Garry Kasparov以3.5:2.5输于改进后的“深蓝” * 2003年2月Garry Kasparov 3:3战平“小深”(Deep Junior) * 2003年11月Garry Kasparov 2:2战平 “X3D德国人” (X3D-Fritz )
人工智能优化算法
遗传算法 (Genetic Algorithm，GA) 人工神经网络算法(Artificical Neural Network , ANN) 模拟退火(Simulated Annealing, SA) 粒子群优化算法(Partical Swam Optimization Algorithm, PSOA) 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization Algorithm, ACOA)
3
31.07.2020
人工智能优化算法
遗传算法 模拟退火 人工神经网络算法 粒子群算法 蚁群算法
4
31.07.Байду номын сангаас0204
认识“人工智能”
人工智能(Artificial Intelligence, AI) 概 念是John McCarthy（约翰.麦克斯） 于 1956年在Dartmouth学会上提出的。
遗传算法最初由美国密歇根大学J. Holland（霍兰德）教授于1975 年 首 先 提 出 来 的 ， 并 出 版 了 颇 有 影 响 的 专 著 《Adaptation in Natural and Artificial Systems》, 遗传算法这个名称才逐渐为人所 知，通常称为“简单遗传算法”。
14
31.07.2020
遗传算法(Genetic Algorithm) ➢ 进化算法(Evolutionary Algorithm)
15
31.07.2020
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)
遗传算法是一类模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传算法机 理的生物进化过程的计算模型，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最优化方法。
数学建模中的智能算法
第一部分
整体概述
THE FIRST PART OF THE OVERALL OVERVIEW, PLEASE SUMMARIZE THE CONTENT
2
数学建模十大算法
蒙特卡罗算法 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法 线性规划等规划类问题 图论算法 动态规划、回溯搜索、分支定界等计算机算法 模拟退火、神经网络、遗传算法等最优化理论算法 网格算法和穷举法 一些连续离散化方法 数值分析算法 图像处理算法
计算机的出现——人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工 具
人工智能的领域研究：包括机器人、语言识别、图像识别、自然 语言处理和专家系统等.
7
31.07.2020
意识和人工智能的区别
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟. 对于人的思维模拟可以从两条道路进行：
结构模拟：仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器； 功能模拟：暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。
美国计算机科学家，因在人工智能领域 的重大贡献，被称为“人工智能之父” ，并因此获得图灵奖
他于1948年获得加州理工学院数学学士 学位，1951年获得普林斯顿大学数学博 士学位
5
John McCarthy
31.07.2020
认识“人工智能”（续）
人工智能——让机器像人一样思考
人工智能是计算机科学的前沿学科，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新的技 术科学.计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的 进展而得以存在。
人工智能涉及学科：哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理 学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学等
6
31.07.2020
认识“人工智能”（续）
人工智能的目的：通过研究人脑的组成机理和思维方式，企图了 解智能的实质，并生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应 的智能机器——让机器具有智慧，像人一样思考.
算法最佳的是遗传算法。
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31.07.2020
人工智能优化算法
遗传算法 (Genetic Algorithm，GA) 人工神经网络算法(Artificical Neural Network , ANN) 模拟退火(Simulated Annealing, SA) 粒子群优化算法(Partical Swam Optimization Algorithm, PSOA) 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization Algorithm, ACOA)
12
31.07.2020
最优化理论的三大非经典算法:
遗传算法(GA)、模拟退火法(SA)、神经网络(NN)、
近几年的赛题越来越复杂，很多问题没有什么很好的 模型可以借鉴，于是这三类算法很多时候可以派上用场。
✓ 97年A 题用模拟退火算法 ✓ 00年B 题用神经网络分类算法 ✓ 01年B 题这种难题也可以使用神经网络 ✓ 美国89年A 题也和BP 算法有关系 ✓ 美国03年B 题伽马刀问题也是目前研究的课题，目前
指纹识别、人脸识别、语音识别、文字识别、图像识别、车牌识别等
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31.07.2020
经典的人工智能成果(续)
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中文名：人工智能 片 名：AI 年 代：2001 国 家：美国
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《视读人工智能》、《人工智能的未来》、《人工智能哲学》、《人 工智能：一种现代的方法》……
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现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑 思维的信息过程的模拟. 人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能.
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意识和人工智能的区别（续）
“机器思维”同“人类思维”的本质区别： 1. 人工智能纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生 理和心理的过程. 2. 人工智能没有社会性. 3. 人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力. 4. 两者总是人脑的思维在前，电脑的功能在后.
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31.07.2020
经典的人工智能成果
人机对弈
* 1996年2月10-17日, Garry Kasparov以4:2战胜“深蓝” (Deep Blue) * 1997年5月3-11日, Garry Kasparov以3.5:2.5输于改进后的“深蓝” * 2003年2月Garry Kasparov 3:3战平“小深”(Deep Junior) * 2003年11月Garry Kasparov 2:2战平 “X3D德国人” (X3D-Fritz )
人工智能优化算法
遗传算法 (Genetic Algorithm，GA) 人工神经网络算法(Artificical Neural Network , ANN) 模拟退火(Simulated Annealing, SA) 粒子群优化算法(Partical Swam Optimization Algorithm, PSOA) 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization Algorithm, ACOA)
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人工智能优化算法
遗传算法 模拟退火 人工神经网络算法 粒子群算法 蚁群算法
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31.07.Байду номын сангаас0204
认识“人工智能”
人工智能(Artificial Intelligence, AI) 概 念是John McCarthy（约翰.麦克斯） 于 1956年在Dartmouth学会上提出的。
遗传算法最初由美国密歇根大学J. Holland（霍兰德）教授于1975 年 首 先 提 出 来 的 ， 并 出 版 了 颇 有 影 响 的 专 著 《Adaptation in Natural and Artificial Systems》, 遗传算法这个名称才逐渐为人所 知，通常称为“简单遗传算法”。
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31.07.2020
遗传算法(Genetic Algorithm) ➢ 进化算法(Evolutionary Algorithm)
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31.07.2020
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)
遗传算法是一类模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传算法机 理的生物进化过程的计算模型，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最优化方法。
数学建模中的智能算法
第一部分
整体概述
THE FIRST PART OF THE OVERALL OVERVIEW, PLEASE SUMMARIZE THE CONTENT
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数学建模十大算法
蒙特卡罗算法 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法 线性规划等规划类问题 图论算法 动态规划、回溯搜索、分支定界等计算机算法 模拟退火、神经网络、遗传算法等最优化理论算法 网格算法和穷举法 一些连续离散化方法 数值分析算法 图像处理算法
计算机的出现——人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工 具
人工智能的领域研究：包括机器人、语言识别、图像识别、自然 语言处理和专家系统等.
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意识和人工智能的区别
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟. 对于人的思维模拟可以从两条道路进行：
结构模拟：仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器； 功能模拟：暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。
美国计算机科学家，因在人工智能领域 的重大贡献，被称为“人工智能之父” ，并因此获得图灵奖
他于1948年获得加州理工学院数学学士 学位，1951年获得普林斯顿大学数学博 士学位
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John McCarthy
31.07.2020
认识“人工智能”（续）
人工智能——让机器像人一样思考
人工智能是计算机科学的前沿学科，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新的技 术科学.计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的 进展而得以存在。
人工智能涉及学科：哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理 学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学等
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31.07.2020
认识“人工智能”（续）
人工智能的目的：通过研究人脑的组成机理和思维方式，企图了 解智能的实质，并生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应 的智能机器——让机器具有智慧，像人一样思考.
算法最佳的是遗传算法。
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31.07.2020
人工智能优化算法
遗传算法 (Genetic Algorithm，GA) 人工神经网络算法(Artificical Neural Network , ANN) 模拟退火(Simulated Annealing, SA) 粒子群优化算法(Partical Swam Optimization Algorithm, PSOA) 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization Algorithm, ACOA)
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31.07.2020
最优化理论的三大非经典算法:
遗传算法(GA)、模拟退火法(SA)、神经网络(NN)、
近几年的赛题越来越复杂，很多问题没有什么很好的 模型可以借鉴，于是这三类算法很多时候可以派上用场。
✓ 97年A 题用模拟退火算法 ✓ 00年B 题用神经网络分类算法 ✓ 01年B 题这种难题也可以使用神经网络 ✓ 美国89年A 题也和BP 算法有关系 ✓ 美国03年B 题伽马刀问题也是目前研究的课题，目前