智能算法初步优秀课件
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算法最佳的是遗传算法。
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)
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
John McCarthy
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。
智能算法初步
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
人工智能优化算法
Biblioteka Baidu
遗传算法(Genetic Algorithm) ➢ 进化算法(Evolutionary Algorithm)
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。
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.
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。
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
l 遗传算法 l 模拟退火 l 人工神经网络算法 l 粒子群算法 l 蚁群算法
3
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。
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
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
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》……
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)
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”。
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.
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.
遗传算法的主要特点
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。
遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学 习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智 能计算中的关键技术。
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
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
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)
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
John McCarthy
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。
智能算法初步
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
人工智能优化算法
Biblioteka Baidu
遗传算法(Genetic Algorithm) ➢ 进化算法(Evolutionary Algorithm)
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。
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.
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。
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
l 遗传算法 l 模拟退火 l 人工神经网络算法 l 粒子群算法 l 蚁群算法
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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。
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
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
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》……
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)
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”。
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.
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.
遗传算法的主要特点
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。
遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学 习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智 能计算中的关键技术。
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
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
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 )