智能算法原理与应用
人工智能深度学习算法的原理与应用
人工智能深度学习算法的原理与应用随着科技的不断进步和人工智能的迅速发展，深度学习算法作为人工智能的重要组成部分，起到了至关重要的作用。
本文将介绍人工智能深度学习算法的原理和应用。
一、深度学习算法的原理深度学习算法是模仿人脑运作的一种人工智能技术。
它使用了一种称为神经网络的数学模型，通过多层次的网络结构来模拟人脑的神经元之间的连接方式。
深度学习算法通过训练数据和学习算法来不断调整网络参数，从而实现对大量数据的处理和分析。
深度学习算法的核心原理是通过构建深层次的神经网络，实现对复杂模式的学习和提取。
深度学习算法中最常用的网络结构是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）。
卷积神经网络主要用于图像和视频数据的处理，它能够通过卷积层、池化层和全连接层等组成，对图像中的特征进行提取和分类。
循环神经网络主要用于时间序列数据的处理，它能够通过循环层和记忆单元等结构，对时间序列中的依赖关系进行建模和预测。
二、深度学习算法的应用深度学习算法已经在各个领域得到了广泛的应用。
1. 图像识别：深度学习算法在图像识别领域取得了巨大的突破。
通过使用深度学习算法，我们可以实现对图像中的物体、人脸、文字等进行准确的识别和分类。
比如在自动驾驶领域，深度学习算法能够实现对交通标志和行人的识别，从而提高驾驶的安全性。
2. 语音识别：深度学习算法在语音识别领域也取得了重要的进展。
通过使用深度学习算法，我们可以实现对语音的自动识别和转换。
比如在智能助理领域，深度学习算法能够实现对用户的语音指令的理解和执行，实现智能化的交互。
3. 自然语言处理：深度学习算法在自然语言处理领域也有广泛的应用。
通过使用深度学习算法，我们可以实现对文本的自动分类、情感分析、机器翻译等任务。
比如在智能客服领域，深度学习算法能够实现对用户的问题进行自动回答和处理。
人工智能的算法原理与应用
人工智能的算法原理与应用
人工智能（AI）是指通过计算机程序来模仿人类的智能行为和思维过程，实现自动化的智能服务和决策。
它的算法原理是将大量的数据根据特定的模型和规则进行分析，从而提取出有用的信息，通过特定的程序综合处理数据，从而获得一系列有用的计算结果。
一、机器学习（Machine Learning）：机器学习是指通过分析大量数据，从而自动学习知识和法则，完成有用的任务的一种算法。
它通过对大量已有的数据的学习，最终构建出一个模型，使其能够对新数据做出准确的预测或者决策。
它主要有监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习等几种方式。
二、深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种建立在数据和多层模型之上的机器学习技术，它主要通过构建非常复杂的深层神经网络，将原始数据进行多层改造，从而获得有用的表示和特征。
它包括卷积神经网络、递归神经网络、生成式对抗网络等等。
三、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：自然语言处理是一种利用计算机程序处理自然语言文本的技术，它可以帮助计算机和人类进行交互，并能够更好地理解人类的语言。
人工智能算法原理
人工智能算法原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟人类的智能行为和思维过程，以计算机程序为基础实现的一系列技术和方法。
而人工智能算法则是实现人工智能的核心组成部分，它通过数学和逻辑手段对各种问题进行建模和求解，从而实现了机器的智能化。
一、算法简介算法是基于特定步骤和规则的计算过程。
人工智能算法是一种用于解决复杂问题的数学模型，它能够从大量的数据中学习，分析和提取有用的信息，并根据这些信息做出智能化的决策和预测。
二、常用的人工智能算法1. 逻辑推理算法逻辑推理算法是基于形式逻辑和命题逻辑的一种人工智能算法，它模拟了人类的思维方式，能够对已知的事实和规则进行推理，从而得出结论。
这种算法适用于问题具有确定性和逻辑性的领域，如专家系统、证明定理等。
2. 基于规则的算法基于规则的算法是一种基于人工定义的规则库进行推理的算法，它通过匹配已知的规则并执行相应的操作来解决问题。
这种算法广泛应用于专家系统、决策支持系统等领域。
3. 机器学习算法机器学习算法是一种通过让计算机从数据中学习和优化模型来解决问题的算法。
它通过分析大量的样本数据，提取特征并建立模型，从而实现对未知数据的预测和分类。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
4. 深度学习算法深度学习算法是一种基于人工神经网络的算法，它通过多层次的神经元结构进行特征提取和模式识别，实现了对复杂模式和数据的学习和分析。
深度学习算法在图像识别、语音识别等领域有着广泛的应用。
三、人工智能算法的原理1. 数据预处理在应用人工智能算法之前，我们通常需要对原始数据进行清洗和预处理。
这包括数据的去噪、标准化和归一化等操作，以确保算法对数据的准确性和稳定性。
2. 特征提取特征提取是指从原始数据中提取出有用信息的过程。
人工智能算法依赖于有效的特征表示来进行学习和推理，因此特征提取是算法成功的关键一步。
常见的特征提取方法包括主成分分析、小波变换等。
人工智能的算法原理
人工智能的算法原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门研究领域，致力于为机器赋予智能能力，使其能够像人类一样思考、学习和决策。
而人工智能的核心在于算法的设计和优化，通过不同的算法实现不同的智能功能。
一、人工智能的算法分类人工智能的算法可以分为以下几类：搜索算法、推理算法、机器学习算法和深度学习算法。
不同的算法适用于不同的问题和场景，下面针对每种算法进行详细介绍。
1. 搜索算法搜索算法是人工智能中最基础的算法之一，它通过枚举所有可能的解决方案，并依次进行评估和优化，最终找到最优解。
典型的搜索算法包括深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）和广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）。
搜索算法通常用于解决最优化问题，如旅行商问题和迷宫路径规划等。
2. 推理算法推理算法是通过逻辑推理和知识表示来解决问题的算法。
它基于一组规则和事实，通过推理引擎进行逻辑推演从而得出结论。
典型的推理算法包括规则推理、模糊推理和贝叶斯网络等。
推理算法常用于专家系统和决策支持系统等领域。
3. 机器学习算法机器学习算法是通过从数据中学习规律和模式，实现自动化的决策和预测的算法。
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等多种类型。
监督学习通过已有的标记样本进行学习，常见的算法有决策树、支持向量机和神经网络等。
无监督学习则是从未标记样本中进行学习，常见的算法有聚类算法和关联规则挖掘算法等。
强化学习通过与环境的交互进行学习，常见的算法有Q-learning和Deep Q Network等。
机器学习算法广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
4. 深度学习算法深度学习算法是机器学习中的一种特殊技术，它模仿人脑神经网络的结构和工作原理，通过多层次的神经网络进行训练和学习。
深度学习算法在语音识别、图像处理和自然语言处理等领域取得了巨大的突破。
智能算法的原理与应用
智能算法的原理与应用1. 简介智能算法是指能够模拟人类智能思维和行为的计算机算法。
它通过分析和处理大量的数据，使用各种数学和统计模型，以及优化和学习算法等方法，实现人类无法或难以完成的任务。
本文将介绍智能算法的原理和应用，并重点关注以下几个方面：1.什么是智能算法？2.智能算法的原理和模型3.智能算法的常见应用领域4.智能算法的优势和挑战2. 什么是智能算法？智能算法是一种能够在不断地迭代和学习中提高自己性能的算法。
与传统的算法相比，智能算法更关注问题的解决过程和效果，而不是问题的具体描述和实现。
它通过模拟人类智能思维和行为，能够自动地从大量的数据中学习、归纳和推理，从而实现更加智能化的决策和行动。
3. 智能算法的原理和模型智能算法的原理和模型可以分为以下几类：3.1 优化算法优化算法是通过搜索和调整参数的方式，找到最优或接近最优解的算法。
其中，遗传算法、蚁群算法和粒子群优化算法是应用较广泛的优化算法。
这些算法模拟了生物进化、蚁群觅食和鸟群觅食等过程，在解决问题时展现出较强的鲁棒性和全局优化能力。
3.2 学习算法学习算法是通过从数据中学习和发现规律，从而实现自主决策和行动的算法。
其中，神经网络、决策树和支持向量机是常见的学习算法。
这些算法可以通过大量的样本数据进行模型训练，从而得到能够对未知数据进行准确预测和分类的模型。
3.3 模拟算法模拟算法是通过模拟和仿真的方式，对复杂的现实问题进行建模和求解的算法。
其中，蒙特卡罗方法、离散事件仿真和智能体模型是常见的模拟算法。
这些算法可以模拟系统的行为和演化过程，从而帮助决策者理解系统的特性，并做出相应的决策。
4. 智能算法的常见应用领域智能算法在许多领域都有广泛的应用，以下是其中几个常见的应用领域：4.1 金融风控智能算法可以分析和挖掘大量的金融数据，提供个人和企业的信用评估和风险预测。
通过建立模型和算法，能够识别信用风险、欺诈行为和异常交易，帮助金融机构做出准确的风险控制和决策。
社交平台的智能推荐算法
社交平台的智能推荐算法社交媒体的兴起和发展给人们的生活带来了巨大的变化。
在社交平台上，人们可以与朋友、家人和陌生人进行交流互动，分享自己的生活经历和想法。
然而，社交平台上信息的爆炸式增长也给用户带来了困扰。
为了解决这个问题，社交平台开始引入智能推荐算法，以提供用户个性化、精准的内容推荐。
本文将探讨社交平台的智能推荐算法的原理和应用。
一、智能推荐算法的原理社交平台的智能推荐算法是基于用户的个人信息、兴趣爱好和行为习惯来预测用户可能感兴趣的内容。
其主要原理包括以下几个方面：1. 用户画像：社交平台会收集用户的个人信息，如性别、年龄、地理位置等，来建立用户画像。
通过分析用户的画像信息，平台可以初步了解用户的兴趣爱好并开展推荐。
2. 协同过滤：协同过滤是一种常用的推荐算法，其基本思想是根据用户的历史行为，如点击、分享、评论等，寻找与当前用户兴趣相似的其他用户，并将这些用户喜欢的内容推荐给当前用户。
3. 内容分析：智能推荐算法还可以通过对社交平台上的内容进行分析，提取关键词、标签等信息，并将与用户兴趣相关的内容进行推荐。
4. 深度学习：近年来，深度学习在推荐系统中的应用也日益普遍。
通过深度学习算法，社交平台可以对用户的行为和兴趣进行更精确的预测和推荐。
二、智能推荐算法的应用社交平台的智能推荐算法在用户体验和平台商业化方面发挥着重要作用。
以下是智能推荐算法在社交平台上的一些典型应用：1. 好友推荐：社交平台可以根据用户的个人信息和社交关系，推荐与用户兴趣相投的好友。
这种推荐既可以扩大用户的社交圈子，又可以提高用户的参与度。
2. 内容推荐：社交平台可以通过智能推荐算法，将用户感兴趣的内容推荐给他们。
这样，用户可以更快地找到自己感兴趣的信息，提高浏览效率。
3. 广告推荐：智能推荐算法还可以用于广告推荐。
通过分析用户的个人信息和兴趣，平台可以将与用户相关度较高的广告进行推荐，提高广告的点击率和转化率。
4. 群组推荐：社交平台可以根据用户的兴趣和活动，推荐适合他们的兴趣群组。
几种智能算法的原理及应用介绍PPT课件
1.4 遗传算法的构成要素
（2）个体适应度评价 基本遗传算法与个体适应度成正比的概率来决定当前群体中每个个
体遗传到下一代群体中的概率多少。为正确计算这个概率，要求所有个 体的适应度必须为正数或零。因此，必须先确定由目标函数值J到个体适 应度f之间的转换规则。
（3）遗传算子 基本遗传算法使用下述三种遗传算子： ① 选择运算:使用比例选择算子； ② 交叉运算:使用单点交叉算子； ③ 变异运算:使用基本位变异算子或均匀变异算子。
例如：
x : 0000110111 1101110001
表示一个个体的基因型，其中前10位表示x1，后10位表示x2。
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1.8 遗传算法的应用举例
（4）确定解码方法
解码时需要将20位长的二进制编码串切断为两个10位长的二进制编码串，
然后分别将它们转换为对应的十进制整数代码，分别记为y1和y2。 依据个体编码方法和对定义域的离散化方法可知，将代码y转换为变量x
（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
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。变异操作如下所示：
A:10110 0 1110 10110 1 1110
智能计算中的原理和应用
智能计算中的原理和应用1. 智能计算的概念智能计算是一种基于人工智能和机器学习的计算方式，它可以模拟人类的智能思维和决策能力，通过分析大量数据并进行模式识别和预测，帮助人们做出准确的决策和解决问题。
2. 智能计算的原理智能计算主要依赖于机器学习和人工智能技术来实现。
其原理主要包括以下几个方面：2.1 数据收集和处理智能计算首先需要收集大量的数据作为输入。
这些数据可以来自不同的来源，例如传感器、网络等。
然后需要对这些数据进行预处理，包括数据清洗、转换和归一化等操作，以便后续的分析和建模。
2.2 特征提取和选择在数据预处理完成后，需要从数据中提取出有效的特征。
特征提取的目的是寻找最能反映数据内在规律的特征。
常用的特征提取方法有主成分分析、线性判别分析等。
另外，为了降低模型复杂度和提高模型效果，还需要对特征进行选择，选择出最相关的特征用于建模。
2.3 模型建立和训练在特征提取和选择完成后，需要选择合适的模型来建立智能计算模型。
目前常用的模型包括神经网络、决策树、支持向量机等。
选择合适的模型可以根据具体任务的性质和需求进行，需要考虑模型的复杂度、准确率等指标。
建立模型后，需要使用已有数据进行模型训练，通过优化算法来最小化损失函数，得到最优的模型参数。
2.4 模型评估和优化在模型建立和训练完成后，需要对模型进行评估。
评估指标可以包括准确率、精确率、召回率等。
通过评估可以了解模型的性能和效果，并根据评估结果进行模型的优化和调整，以提高模型的泛化能力和预测能力。
3. 智能计算的应用智能计算在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：3.1 金融领域在金融领域，智能计算可以应用于风险管理、股票预测、信用评估等方面。
通过对历史数据的分析和模型建立，可以有效预测金融市场的走势和投资的风险。
3.2 医疗健康领域在医疗健康领域，智能计算可以应用于疾病诊断、药物研发、医疗咨询等方面。
通过分析大量的医疗数据和生物信息，可以帮助医生做出准确的诊断，提高医疗效果和效率。
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人工神经网络是一个由许多简单的并行工作的处理单元组成的 系统，其功能取决于网络的结构、连接强度以及各单元的处理方 式。
人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系 统。
X1 = 火对手产生的温度 w1 =火对手产生的温度的权值（对火对手产生的温度的放大或是缩小， 我们让这个值为1） 激活函数（Active Function）= 如果 x1 * w1 > 40 激活（缩手）， 否则抑制能力
分类与识别功能
神经网络的基本功能之四
优化计算功能
神经网络的基本功能之五
问题解答 知识分布式表示 知识获取、知识库 平行推理 输入数据 变量变换 求解的问题 神经网络专家系统的构成 由同一 神经网 络实现
知识处理功能
人工神经网络在经济管理中的应用
在微观经济领域的应用 用人工神经网络构造的企业成本预测模型 用人工神经网络对销售额进行仿真实验 在宏观经济领域的应用
min u f ( x) x
s. t. hi ( x ) 0, i 1,2,..., m.
gi ( x ) 0( gi ( x ) 0), i 1,2,..., p.
（2）线性规划（LP）
目标函数和所有的约束条件都是设计变量
的线性函数。
min u ci xi
s. t.
subject to
“受约束于”之意
（二）优化模型的分类
1.根据是否存在约束条件 有约束问题和无约束问题。 2.根据设计变量的性质 静态问题和动态问题。 3.根据目标函数和约束条件表达式的性质
线性规划，非线性规划，二次规划，多目标规划等。
（1）非线性规划
目标函数和约束条件中，至少有一个非线性函数。
1997年5月11日深蓝战胜卡斯帕罗夫
1997年5月11日，早晨4时50分(北京时间)，一台名为“深蓝”的超级电脑将棋盘 上的一个兵走到C4位臵时，人类有史以来最伟大的国际象棋名家卡斯帕罗夫不得不 沮丧地承认自己输了。世纪末的一场人机大战终于以计算机的微弱优势取胜。这场 比赛是继1996年卡斯帕罗夫与IBM的超级电脑“深蓝”比赛获胜后，与改进型的“深 蓝”的第二次较量。 比赛于5月3日--11日在纽约的公平大厦举行。整个比赛引起了全世界传媒的巨大 关注。比赛吸引人们注视目光的原因之一是世界象棋冠军卡斯帕罗夫赛前充满信心 ，发誓要为捍卫人类之优于机器的尊严而战。然而，最后的结果却是他所捍卫的人 类尊严在一台冷漠的1.4吨重的庞然大物 “蓝色巨人”面前被无情地击溃了。虽然 人类的骄傲可以把这场比赛的结果仍然归咎于人类的胜利，毕竟“深蓝”自己也是 人类所研制出来的一台计算机而已，但人类所创造的工具击溃了人类，并且是在人 类引以为骄傲的智慧领域，这在一定程度上带来了恐惧，并由此引发了一场有关人 类创造物与自身关系的深层讨论。 “深蓝”是IBM公司生产的世界上第一台超级国际象棋电脑。是一台RS6000SP2超 级并行处理计算机，计算能力惊人，平均每秒可计算棋局变化2OO万步。
神经网络的基本特征
结构特征：
能力特征： 自学习 自组织 自适应性
并行式处理
分布式存储 容错性
神经网络的基本功能之一
联 想 记 忆 功 能
神经网络的基本功能之二
输入样本
神经网络
自动提取 非线性映射规则
输出样本
非线性映射功能
神经网络的基本功能之三
遗传算法的搜索机制
遗传算法模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、 交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留一组候选解， 并按某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子(选 择、交叉和变异)对这些个体进行组合，产生新一代的候选 解群，重复此过程，直到满足某种收敛指标为止。
基本遗传算法
基本遗传算法（Simple Genetic Algorithms，简称SGA，又称简单遗传算法 或标准遗传算法），是由Goldberg总结出 的一种最基本的遗传算法，其遗传进化操 作过程简单，容易理解，是其它一些遗传 算法的雏形和基础。
地 球 是 宇 宙 的 骄 子 ，
人脑的结构、机制 和功能中凝聚着无比的 奥秘和智慧。
现在是探索脑的奥秘， 从中获得智慧，在其启发 下构造为人类文明服务的 高级智能系统的时候了！
人工神经网络 Artificial Neural Network
什么是人工神经网络
生物神经网络
人类的大脑大约有1.41011 个神经细胞，亦称 为神经元。每个神经元有数以千计的通道同其它神经 元广泛相互连接，形成复杂的生物神经网络。
群体规模N＝4
速度 快 快 慢 慢
二进制表示 011 001 110 010
表2 初始群体中经营决策的适应值 第0代
i
1
串xi
011
适应值f（xi）
3
2
3
001
110
1
6
4
总和 最小值 平均值
010
2
12 1
一个简单的遗传算法由复制、杂交、变异三个算子组成
3.00
1.复制算子：采用赌盘选择 表3 使用复制算子后产生的交配池
掘计算机的潜力，比如容易实现并行寻优求解
3.1.人工神经网络
人类具有高度发达的大脑，大脑是思维活动的物质基础，而思维是 人类智能的集中体现。 思维是人脑的信息处理方式。人脑的思维有逻辑思维、形象思维和 灵感思维三种基本方式。 逻辑思维的基础是概念、判断与推理，即将信息抽象为概念，在根 据逻辑规则进行逻辑推理。 由于概念可用符号表示，而逻辑推理可按串行模式进行，这一过程 可以写成串行指令由机器来完成。 计算机就是这样一种用机器模拟人脑逻辑思维的人工智能系统。
用于国民经济参数的测算
预测通货膨胀率 预测经济周期
对经济运行态势进行预测预警
在证券市场中的应用 在金融领域的应用
3.2 遗传算法
遗传算法是由美国的J. Holland教授于1975年
在他的专著《自然界和人工系统的适应性》中首 先提出的，它是一类借鉴生物界自然选择和自然 遗传机制的随机化搜索算法 。
智能算法的灵活性: 通过策略、参数、操作以及算子的短时间的调整，能够 很快提高寻优求解的性能(效率和质量):更重要的是智能算法能够通过自身的 改良以及同其它方法的交叉融合，在不长的时间内快速“进化”，这一点是
智能算法仿生、仿自然的内在特性.
智能算法的高效特点: 不是说在拥有同等计算资源时，求解优化问题肯定都 比传统方法快(从整体上讲，在近年来多数工程应用中的效率确实高出传统算 法，否则，智能算法的发展速度也不会突飞猛进)，更多的是指能够更充分挖
n
4. 根据设计变量的允许值
整数规划（0-1规划）和实数规划。
5. 根据变量具有确定值还是随机值
确定规划和随机规划。
2.优化算法
求最优解或近似最优解的方法主要有三种:枚举法、启发式算法和搜索算法。
(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， 有时其他甚至在目前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，不能适合于其 他问题。 (3)搜索算法:寻求一种搜索算法，该算法在可行解集合的一个子集内进行搜索 操作，以找到问题的最优解或近似最优解。该方法虽然保证不了一定能够 得到问题的最优解，但若适当地利用一些启发知识，就可在近似解的质量 和求解效率上达到一种较好的平衡。
目的：找到这三个决定的组合以产生最高的利润。
上述问题的表示方案： 串长 (l＝3）＋字母表规模（ k＝2）＋ 映射 共有8种表示方案 用遗传算法解这个问题的第一步就是选取一个适当的表示方案。
表1 饭店问题的表示方案（其中的4个）
饭店编号 1 2 3 4
价格 高 高 低 高
饮料 可乐 酒 可乐 可乐
3.智能优化算法
3.1.人工神经网络 3.2.遗传算法 3.3.群智能算法
智能算法特点
智能算法的实用性: 对判断是否能够求解优化问题的前提条件的要求很低， 智能算法比传统算法能在更多的情况下能够求得有用的(即近似的、次优的和 在精度许可范围内的)优化解。
智能算法的通用性: 通过策略、参数、操作以及算子的调整，能够更广泛地 适应不同领域的优化求解问题，尤其是对多目标、大规模、高维数、非线性 以及带有不可转化约束条件的复杂优化问题，具有更强的适应性。
i 1
n
aik xk bi , i 1,2,..., n. s.t. k 1 x 0, i 1,2,..., n. i
n
（3）二次规划问题
目标函数为二次函数，约束条件为线性约束
1 n min u f ( x) ci xi bij xi x j 2 i , j 1 i 1 n aij x j bi , i 1,2,..., n. s.t. j 1 x 0.i 1,2,..., n. i
卡斯帕罗夫在与“深蓝”对弈(右为“深蓝”现场操作 者)
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一、人脑与计算机信息处理能力的比较 信 息 综 合 能 力
眼观 六路
耳听 八方
综合判断 经验直 觉
一、人脑与计算机信息处理能力的比较
信 息 处 理 速 度
敢问路在何方？
大 脑 是 人 的 主 宰 。
人 类 是 地 球 的 宠 儿 ，
基本遗传算法的组成
（1）编码（产生初始种群） （2）适应度函数 （3）遗传算子（选择、交叉、变异） （4）运行参数