人工智能课件5
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人工智能的未来趋势
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
《人工智能》大学课件PPT
《人工智能》大学 课件
contents
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与合成 • 人工智能的伦理与法律问题
01
CATALOGUE
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能够 模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系 统的一门新的技术科学。
自然语言处理的基本任务
分词、词性标注、句法分析、语义理解和对话系统等。
自然语言处理的技术与方法
基于规则的方法
通过人工定义规则来处理自然语言，例如正则表达式和手工编写 的解析器。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行训练，通过机器学习算法找到语言的内在 规律，例如隐马尔可夫模型和条件随机场。
基于深度学习的方法
替代就业
人工智能的发展可能导致部分传统岗位被自动化取代，需要关注由此产生的失业 问题，并采取措施进行缓解。
创造就业
同时，人工智能的发展也将催生新的产业和就业机会，需要培养适应新时代的技 能和人才。
人工智能的决策责任问题
决策透明度
人工智能系统在做出决策时，应具备足够的透明度，以便理 解和追踪其决策过程。
利用神经网络进行自然语言处理，例如循环神经网络和 Transformer模型。
自然语言处理的应用实例
机器翻译
利用NLP技术将一种自然语言 自动翻译成另一种自然语言。
智能客服
通过NLP技术实现智能化的客 户服务，自动回答用户的问题 和提供帮助。
信息抽取
从大量文本中自动提取关键信 息，例如人物、事件和地点等 。
计算机视觉的构成
计算机视觉主要由图像获取、图 像处理和图像理解三个部分组成 。
contents
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与合成 • 人工智能的伦理与法律问题
01
CATALOGUE
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能够 模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系 统的一门新的技术科学。
自然语言处理的基本任务
分词、词性标注、句法分析、语义理解和对话系统等。
自然语言处理的技术与方法
基于规则的方法
通过人工定义规则来处理自然语言，例如正则表达式和手工编写 的解析器。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行训练，通过机器学习算法找到语言的内在 规律，例如隐马尔可夫模型和条件随机场。
基于深度学习的方法
替代就业
人工智能的发展可能导致部分传统岗位被自动化取代，需要关注由此产生的失业 问题，并采取措施进行缓解。
创造就业
同时，人工智能的发展也将催生新的产业和就业机会，需要培养适应新时代的技 能和人才。
人工智能的决策责任问题
决策透明度
人工智能系统在做出决策时，应具备足够的透明度，以便理 解和追踪其决策过程。
利用神经网络进行自然语言处理，例如循环神经网络和 Transformer模型。
自然语言处理的应用实例
机器翻译
利用NLP技术将一种自然语言 自动翻译成另一种自然语言。
智能客服
通过NLP技术实现智能化的客 户服务，自动回答用户的问题 和提供帮助。
信息抽取
从大量文本中自动提取关键信 息，例如人物、事件和地点等 。
计算机视觉的构成
计算机视觉主要由图像获取、图 像处理和图像理解三个部分组成 。
人工智能概论课件完整版
自然语言处理
研究如何让计算机理解和生成人类自然语言 文本。
深度学习
研究如何构建和训练深度神经网络模型，以 模拟人脑处理信息的方式。
人工智能的应用领域
智能家居
通过人工智能技术实现家庭设备 的自动化和智能化控制，提高生
活便利性和舒适度。
智能交通
利用人工智能技术提高交通系统 的效率和安全性，如自动驾驶汽 车、智能交通信号控制等。
05
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护问题
01
数据采集与使用的透明度不足
在人工智能应用中，大量个人数据被采集和使用，但很多时候用户并不
清楚自己的数据是如何被使用的，于网络安全威胁和技术漏洞的存在，人工智能系统所处理的数据可能
面临泄露和滥用的风险，对个人隐私造成侵害。
人工智能概论课件完整版
目录
• 人工智能概述 • 人工智能基础知识 • 人工智能算法与模型 • 人工智能技术应用 • 人工智能伦理与安全问题 • 人工智能发展趋势与挑战
01
人工智能概述
人工智能的定义与发展
人工智能的定义
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和 扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
恶意使用风险
人工智能技术可能被恶意使用，如用于网络攻击、欺诈行为或制造虚假信息，这对社会和个 人都构成了安全威胁。
人工智能与人类未来关系探讨
劳动力市场变革
人工智能的发展将导致劳动力市 场的深刻变革，一些传统职业可 能会消失，而新的职业和就业机 会将出现。
社会伦理挑战
随着人工智能技术的广泛应用， 社会将面临一系列伦理挑战，如 人类与机器的权利关系、责任归 属以及道德准则的制定等。
人工智能概论课件第五章 人工智能让生活更便捷(上)
作业无人化 运营数字化 决策智能化
习题
单选题
实现顾客在查询商品和结算缴费时，无需逐个扫描，实现自动结算的技术基 础是：（ ）
A. NFC技术
B. RFID技术 C.移动支付技术
正确答案：B
D. NLP技术
02
智能阅读
智能阅读
（一）现状
背景
用户在信息时代面临着大量的信息和数据，信息过载问题逐渐困 扰着我们，在面对海量信息时常常无法从中获得对自己真正有用 信息，信息的有效性反而降低了。
习题
单选题
帮助用户在大量繁杂的信息中获取真实有用信息的人工智能应用是（ ）。
A.智能购物 B.智能阅读 C.智能翻译 D.智能语音助手
正确答案：B
03
智能出行
智能出行
（一）现状
设备数量增加后，设备故障问题尤其突出 智能交通系统规模扩大后，系统可靠性与 稳定性也需要保证 数据质量不高限制了智能交通业务高水平 的扩展应用 信息安全隐患
讨论 分别从商家和消费者的角度，谈一谈智能购物车的优势？
智能购物
（三）应用案例——魔镜
“魔镜”是一台“58英寸的等离子显示器”， 借助3D技术来判断顾客的身材和离摄像机的 远近，为镜前的顾客在镜中“穿”上他想试 穿的衣服。
技术
运动感应器和增强现实技术
智能购物
（三）应用案例——京东无人仓
京东无人仓采用大量智能物流机器人进行协同与 配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、 大数据应用等技术，让工业机器人可以进行自主 的判断和行为，完成各种复杂的任务，在商品分 拣、运输、出库等环节实现自动化。
《人工智能概论》
第五章 人工智能让生活更便捷（上）
主讲教师：XXX
人工智能最新版ppt课件
介绍基于传统方法和深度学习的目标检测算法，如HOG+SVM、Faster踪的基本原理和实现方法，如光流法、Mean Shift、CamShift等。
目标检测与跟踪应用场景
探讨目标检测与跟踪在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域的应用。
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
文本挖掘与信息抽取技术
01
文本挖掘概念与应用
从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程，广泛应用于舆情监
测、商业智能等领域。
02
信息抽取任务与方法
包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务，常用方法有基于规则、
统计学习、深度学习等。
03
文本挖掘与信息抽取工具
介绍常用的文本挖掘和信息抽取工具，如NLTK、SpaCy、
介绍三维重建的基本原理和实现方法，如立 体视觉、结构光等。
虚拟现实技术
讲解虚拟现实的基本概念、系统组成及实现 方法。
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
05
语音识别与合成技术及应用
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
StanfordNLP等。
情感分析与观点挖掘方法
情感分析概念与应用
对文本进行情感倾向性判断的过程，广泛应用于产品评论、 社交媒体等领域。
情感分析技术与方法
包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
观点挖掘任务与流程
从文本中识别和提取观点的过程，包括观点持有者、观点 对象、观点内容等元素的识别。
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。
目标检测与跟踪应用场景
探讨目标检测与跟踪在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域的应用。
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
文本挖掘与信息抽取技术
01
文本挖掘概念与应用
从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程，广泛应用于舆情监
测、商业智能等领域。
02
信息抽取任务与方法
包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务，常用方法有基于规则、
统计学习、深度学习等。
03
文本挖掘与信息抽取工具
介绍常用的文本挖掘和信息抽取工具，如NLTK、SpaCy、
介绍三维重建的基本原理和实现方法，如立 体视觉、结构光等。
虚拟现实技术
讲解虚拟现实的基本概念、系统组成及实现 方法。
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
05
语音识别与合成技术及应用
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
StanfordNLP等。
情感分析与观点挖掘方法
情感分析概念与应用
对文本进行情感倾向性判断的过程，广泛应用于产品评论、 社交媒体等领域。
情感分析技术与方法
包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
观点挖掘任务与流程
从文本中识别和提取观点的过程，包括观点持有者、观点 对象、观点内容等元素的识别。
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。
《人工智能介绍》PPT课件
2023REPORTING 《人工智能介绍》PPT课件•人工智能概述•机器学习技术•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•人工智能伦理、法律与社会影响目录20232023REPORTINGPART01人工智能概述定义第一次浪潮（20世纪60年代-7…第二次浪潮（20世纪80年代-9…第三次浪潮（21世纪初至今）萌芽期（20世纪50年代-60年…发展历程人工智能（AI ）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能的发展大致经历了以下几个阶段人工智能的概念被提出，并出现了一些早期的理论和方法。
基于符号逻辑的专家系统得到广泛应用，但由于技术限制和理论缺陷，人工智能进入低谷期。
机器学习算法的兴起，尤其是神经网络技术的快速发展，为人工智能的复苏奠定了基础。
深度学习技术的突破，以及大数据、云计算等技术的支持，使得人工智能在各个领域取得了显著成果。
定义与发展历程技术原理及核心思想技术原理人工智能的技术原理主要包括感知、认知和行动三个层面。
感知层面通过传感器等设备获取外部环境信息；认知层面通过算法对获取的信息进行处理和分析，实现知识的表示、学习和推理；行动层面则根据认知结果做出相应的决策或行为。
核心思想人工智能的核心思想在于模拟人类的智能行为，包括学习、推理、决策等。
通过不断地学习和优化算法，提高机器的智能化水平，使其能够自主地完成复杂的任务。
应用领域人工智能已经渗透到各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、智能制造、智慧城市等。
其中，自然语言处理使得机器能够理解和生成人类语言；计算机视觉使得机器能够识别和理解图像和视频；智能机器人则能够自主完成各种复杂任务。
前景展望随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用。
例如，在医疗领域，人工智能可以协助医生进行疾病诊断和治疗方案制定；在交通领域，自动驾驶技术将改变人们的出行方式；在金融领域，智能投顾和风险管理将提高金融服务的效率和质量。
人工智能介绍ppt课件
应对策略：需要建立多元化的数据收集与处理方法，不断 提高模型的可解释性，加强隐私保护与安全性，构建以人 为中心的设计理念，以及加强跨学科研究与合作。
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中，培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程，还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外，实践环节也 非常重要，如提供实习机会、举办AI竞赛等，让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式， 如通过虚拟现实、增强现实等技术，让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律 法规，以保障人类利益。
0
3
0
2
0
4
0
1
0
5
4. 量子计算
助力AI发展，将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗，推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术，已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病，提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络， 通过模拟人脑的神经网络结 构，实现对大量数据的高效
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中，培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程，还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外，实践环节也 非常重要，如提供实习机会、举办AI竞赛等，让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式， 如通过虚拟现实、增强现实等技术，让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律 法规，以保障人类利益。
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4. 量子计算
助力AI发展，将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗，推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术，已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病，提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络， 通过模拟人脑的神经网络结 构，实现对大量数据的高效
人工智能教学PPT课件
人机对弈
人工智能
2
4
6
5
3
1
个人助理
自驾领域
电商零售
安防
教育
金融
7
医疗健康
人工智能的柒大应用领域
人工智能的柒大应用领域
个人助理
“个人助理时代”
以Siri为首的“个人助理时代”大幕正在拉开，最终很可能会成为人们与移动设备、计算机、汽车、可穿戴设备、家用电器，或其他要求复杂人机交互技术的主要交互方式。当前市场上已经有了Siri，GoogleNow，以及Cortana，但必须承认，这些产品所在的市场和所用技术仍处于“青春期”。再过几年，人工智能技术进步将帮助虚拟助手理解我们正在从事的工作，像真的私人助手一样提供帮助。给你安排行程、协调时间，告诉你交通情况，给你提供可行性方案。
人工智能
Artificial Inte lligence
人工智能是什么What is Artificial Intelligence？
人工智能的发展与应用 Application of Artificial Intelligence
人工智能面临的考验 The facing problems of AI
Co mp u t e r v i s i o n
Na t u r a ll a n g u a g e l e a r n i n g
Pa t t e r nr e c o g n i t i o n
Ex p e r t s y s t e m
AI
人工智能评判标准
阿兰·图灵英国数学家、逻辑学家，被视为计算机科学之父。
无人驾驶共享汽车
智能汽车
ห้องสมุดไป่ตู้
人工智能的柒大应用领域
人工智能
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4
6
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3
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个人助理
自驾领域
电商零售
安防
教育
金融
7
医疗健康
人工智能的柒大应用领域
人工智能的柒大应用领域
个人助理
“个人助理时代”
以Siri为首的“个人助理时代”大幕正在拉开，最终很可能会成为人们与移动设备、计算机、汽车、可穿戴设备、家用电器，或其他要求复杂人机交互技术的主要交互方式。当前市场上已经有了Siri，GoogleNow，以及Cortana，但必须承认，这些产品所在的市场和所用技术仍处于“青春期”。再过几年，人工智能技术进步将帮助虚拟助手理解我们正在从事的工作，像真的私人助手一样提供帮助。给你安排行程、协调时间，告诉你交通情况，给你提供可行性方案。
人工智能
Artificial Inte lligence
人工智能是什么What is Artificial Intelligence？
人工智能的发展与应用 Application of Artificial Intelligence
人工智能面临的考验 The facing problems of AI
Co mp u t e r v i s i o n
Na t u r a ll a n g u a g e l e a r n i n g
Pa t t e r nr e c o g n i t i o n
Ex p e r t s y s t e m
AI
人工智能评判标准
阿兰·图灵英国数学家、逻辑学家，被视为计算机科学之父。
无人驾驶共享汽车
智能汽车
ห้องสมุดไป่ตู้
人工智能的柒大应用领域
人工智能入门课件第5章遗传算法
5.4.2 交叉操作(crossover)
交叉的具体步骤为：
1. 从交配池中随机取出要交配的一对个体；
2. 根据位串长度L，对要交配的一对个体，随 机选取[1，L－1]中一个或多个的整数k作为 交叉点；
3. 根据交叉概率pc(0<pc≤1)实施交叉操作，配 对个体在交叉点处，相互交换各自的部分内 容，从而形成新的一对个体。
N
pi 1
i 1
2.基于排名的选择
（1）线性排名选择
首先假设群体成员按适应值大小从好到坏依次排列
为x1，x2，…，xN，然后根据一个线性函数分配选 择概率pi。
设线性函数pi＝（a－b·i/（N +1））/N，i=1，
2，…，N，其中a，b为常数。由于
N
pi
1
，易得，
b=2(a－1)。又要求对任意i=1，2，…i1，N，有pi>0，
5.2.3 实数编码
为了克服二进制编码的缺点，对于问题的变量 是实向量的情形，直接可以采用十进制进行编码， 这样可以直接在解的表现形式上进行遗传操作，从 而便于引入与问题领域相关的启发式信息以增加系 统的搜索能力
例3 作业调度问题（JSP）的种群个体编码常用 m×n的矩阵Y=[yij]，i=1，2，…，m，j=1， 2，…，n（n为从加工开始的天数，m为工件的 优先顺序）。 yij表示工件i在第j日的加工时间。 下表是一个随机生成的个体所示。
一种方法是为参与交换的数增加一个映射如下:
将此映射应用于未交换的等位基因得到:
T~1 234 | 751| 68 T~2 136 | 275 | 84 则为合法的。
5.2.2 Gray编码
Gray编码即是将二进制码通过如下变换进行转
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5.1 遗传算法 5.2 进化策略 5.3 进化编程 5.4 人工生命
2020/11/23
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 。
适应度函数：用来对种群中个体的适应型进行度 量的函数。
2020/11/23
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。
10001001，这就是P1和P2的一个后代Q1个体；P2的高五位
与P1的低三位组成数串11011110，这就是P1和P2的一个后代
Q2个体。其交换过程如下图所示：
2020/11/23
10
5.1 遗传算法基本机理
变异操作的简单方式是改变数码串的某个位置上的数码。我 们先以最简单的二进制编码表示方式来说明，二进制编码表 示的每一个位置的数码只有0与1这两个可能，比如有如下二 进制编码表示：
2020/11/23
11
5.1 遗传算法基本机理
其码长为8，随机产生一个1至8之间的数k，假如现在k=5，对从右往左 的第5位进行变异操作，将原来的0变为1，得到如下数码串：
二进制编码表示时的简单变异操作是将0与1互换：0变异为1，1变异为 0。
现在对TSP的变异操作作简单介绍，随机产生一个1至n之间的数k，决 定对回路中的第k个城市的代码wk作变异操作，又产生一个1至n之间的数 w，替代wk，并将wk加到尾部，得到： w1 w2 …… wk-1 w wk+1 …… wn wk
2020/11/23
6
5.1 遗传算法基本机理
1.编码与解码 我们可以把复杂的问题结构化为简单的位串形式编
码表示，这个过程叫编码；而相反将位串形式编码表示 变换为原问题结构的过程叫解码。我们把位串形式编码 表示叫染色体，有时也叫个体。
对TSP可以按一条回路城市的次序进行编码，比如码 串134567829表示从城市1 开始，依次是城市 3,4,5,6,7,8,2,9，最后回到城市1。一般情况是从城市w1开 始，依次经过城市w2,……，wn，最后回到城市w1，我 们就有如下编码表示：
你发现这个串有n+1个数码，注意数w其实在此串中出现重复了，必
须删除202与0/1数1/2w3 相重复的，得到合法的间的对应关系
生物进化中的概念 环境 适应性 适者生存 个体 染色体 基因 群体 种群 交配 变异
2020/11/23
遗传算法中的作用 适应函数 适应值函数 适应函数值最大的解被保留的概率最大 问题的一个解 解的编码 编码的元素 被选定的一组解 根据适应函数选择一组解 以一定的方式由双亲产生后代的过程 编码的某些分量发生变化的过程
请注意其中wn+1= w1。适应度函数要有效反映每一个染色
体与问题的最优解染色体之间的差距，一个染色体与问题的最
优解染色体之间的差距小，则对应的适应度函数值之差就小，
否则就大。适应度函数的取值大小与求解问题对象的意义有很
大的关系。
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5.1 遗传算法基本机理
遗传操作
简单遗传算法的遗传操作主要有三种:选择、交叉、 变异。
度值所占份额fi／Σfi。
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5.1 遗传算法基本机理
交叉操作的简单方式是将被选择出的两个个体P1和P2作 为父母个体，将两者的部分码值进行交换。假设有如下八 位长的二个体：
产生一个在1到7之间的随机数c，假如现在产生的是3，将
P1和P2的低三位交换：P1的高五位与P2的低三位组成数串
第5章 计算智能(2):进化计算 人工生命
5.1 遗传算法 5.2 进化策略 5.3 进化编程 5.4 人工生命
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第5章 计算智能(2):进化计算 人工生命
5.1 遗传算法 5.2 进化策略 5.3 进化编程 5.4 人工生命
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第5章 计算智能(2):进化计算 人工生命
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5.1 遗传算法求解步骤
▪ 遗传算法类似于自然进化，通过作用于染色体上的基因寻 找好的染色体来求解问题。
▪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。
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基本概念
种群：初始给定的多个解的集合，它是问题解空 间的一个子集。
个体：种群中的单个元素，通常由一个用于描述 其基本遗传结构的数据结构来表示，如用0，1组 成的长度为l的串来表示个体。
染色体：对个体进行编码后得到的编码串。染色 体中的每一位成为基因，若干基因构成的有效信 息段称为基因组。
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。
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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：
选择操作也叫复制操作，根据个体的适应度函数值所
度量的优、劣程度决定它在下一代是被淘汰还是被遗
传。一般地说，选择将使适应度较大(优良)个体有较
大的存在机会，而适应度较小（低劣）的个体继续存
在的机会也较小。简单遗传算法采用赌轮选择机制，
令Σfi表示群体的适应度值之总和，fi表示种群中第i个
染色体的适应度值，它产生后代的能力正好为其适应
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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 。
适应度函数：用来对种群中个体的适应型进行度 量的函数。
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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。
10001001，这就是P1和P2的一个后代Q1个体；P2的高五位
与P1的低三位组成数串11011110，这就是P1和P2的一个后代
Q2个体。其交换过程如下图所示：
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5.1 遗传算法基本机理
变异操作的简单方式是改变数码串的某个位置上的数码。我 们先以最简单的二进制编码表示方式来说明，二进制编码表 示的每一个位置的数码只有0与1这两个可能，比如有如下二 进制编码表示：
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5.1 遗传算法基本机理
其码长为8，随机产生一个1至8之间的数k，假如现在k=5，对从右往左 的第5位进行变异操作，将原来的0变为1，得到如下数码串：
二进制编码表示时的简单变异操作是将0与1互换：0变异为1，1变异为 0。
现在对TSP的变异操作作简单介绍，随机产生一个1至n之间的数k，决 定对回路中的第k个城市的代码wk作变异操作，又产生一个1至n之间的数 w，替代wk，并将wk加到尾部，得到： w1 w2 …… wk-1 w wk+1 …… wn wk
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5.1 遗传算法基本机理
1.编码与解码 我们可以把复杂的问题结构化为简单的位串形式编
码表示，这个过程叫编码；而相反将位串形式编码表示 变换为原问题结构的过程叫解码。我们把位串形式编码 表示叫染色体，有时也叫个体。
对TSP可以按一条回路城市的次序进行编码，比如码 串134567829表示从城市1 开始，依次是城市 3,4,5,6,7,8,2,9，最后回到城市1。一般情况是从城市w1开 始，依次经过城市w2,……，wn，最后回到城市w1，我 们就有如下编码表示：
你发现这个串有n+1个数码，注意数w其实在此串中出现重复了，必
须删除202与0/1数1/2w3 相重复的，得到合法的间的对应关系
生物进化中的概念 环境 适应性 适者生存 个体 染色体 基因 群体 种群 交配 变异
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遗传算法中的作用 适应函数 适应值函数 适应函数值最大的解被保留的概率最大 问题的一个解 解的编码 编码的元素 被选定的一组解 根据适应函数选择一组解 以一定的方式由双亲产生后代的过程 编码的某些分量发生变化的过程
请注意其中wn+1= w1。适应度函数要有效反映每一个染色
体与问题的最优解染色体之间的差距，一个染色体与问题的最
优解染色体之间的差距小，则对应的适应度函数值之差就小，
否则就大。适应度函数的取值大小与求解问题对象的意义有很
大的关系。
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遗传操作
简单遗传算法的遗传操作主要有三种:选择、交叉、 变异。
度值所占份额fi／Σfi。
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5.1 遗传算法基本机理
交叉操作的简单方式是将被选择出的两个个体P1和P2作 为父母个体，将两者的部分码值进行交换。假设有如下八 位长的二个体：
产生一个在1到7之间的随机数c，假如现在产生的是3，将
P1和P2的低三位交换：P1的高五位与P2的低三位组成数串
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5.1 遗传算法求解步骤
▪ 遗传算法类似于自然进化，通过作用于染色体上的基因寻 找好的染色体来求解问题。
▪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。
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基本概念
种群：初始给定的多个解的集合，它是问题解空 间的一个子集。
个体：种群中的单个元素，通常由一个用于描述 其基本遗传结构的数据结构来表示，如用0，1组 成的长度为l的串来表示个体。
染色体：对个体进行编码后得到的编码串。染色 体中的每一位成为基因，若干基因构成的有效信 息段称为基因组。
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。
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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：
选择操作也叫复制操作，根据个体的适应度函数值所
度量的优、劣程度决定它在下一代是被淘汰还是被遗
传。一般地说，选择将使适应度较大(优良)个体有较
大的存在机会，而适应度较小（低劣）的个体继续存
在的机会也较小。简单遗传算法采用赌轮选择机制，
令Σfi表示群体的适应度值之总和，fi表示种群中第i个
染色体的适应度值，它产生后代的能力正好为其适应