智能计算简介
智能计算概述 讲义
智能计算概述讲义1 简介智能计算是一种计算机技术，它依靠人工智能和机器学习等技术来模拟人类智能行为，让计算机能够更加智能化地处理数据，推断结果并进行自我学习和优化。
智能计算技术被广泛应用于各个领域，如医疗、金融、工业等。
在医疗领域，智能计算能够帮助医生更准确地诊断疾病，提高患者的治疗效果；在金融领域，智能计算能够在处理海量金融数据的同时，帮助银行和金融机构更好地管理风险和进行预测。
2 智能计算的分类智能计算主要包括三种类型：神经网络、模糊逻辑和进化计算。
神经网络是模拟人类大脑神经元间相互连接的模型，可以让计算机进行类似人类的数据处理和学习。
模糊逻辑则是将模糊的概念用数学语言进行表示，从而实现计算机对模糊信息的处理。
进化计算则是借鉴了生命进化机制的思想，通过模拟生命体群体进化的过程来优化解决问题的过程。
3 智能计算的应用在医疗领域，智能计算可用于疾病风险预测、辅助诊断和个性化治疗方案的制定等方面。
例如，可以通过对患者的基因数据进行分析，预测患者是否患有遗传性疾病，并为每个患者提供个性化的治疗方案。
在金融领域，智能计算能够通过分析大量金融数据、市场动态等信息来预测股票、货币等的价格走向，提前评估风险。
同时，智能计算也可以通过分析个人信用记录等信息辅助银行和金融机构进行风险评估和贷款审批。
在工业领域，智能计算技术能够辅助自动化制造，提高生产线的效率和质量。
例如，可以通过数据分析预测设备的故障，及时进行维修，以避免生产线的停滞和影响工作的顺畅。
4 发展趋势随着人工智能和大数据技术的不断发展，智能计算技术也在不断发展和完善。
未来，随着量子计算和生物计算等新技术的出现，智能计算技术也将面临新的发展机遇和挑战。
从目前看，人工智能应用范围已经非常广泛，并且应用效果也非常明显，未来，随着技术的不断进步，智能计算技术将在更多领域得到应用和发展。
智能计算概述
智能计算概述智能计算概述1.引言●背景：________智能计算是指利用计算机和技术来模拟人类的智能行为和思维过程，实现自主决策和智能化的问题解决。
●目的：________本文旨在介绍智能计算的基本概念、原理和应用领域，以便读者全面了解智能计算的相关知识。
2.智能计算基础●机器学习：________介绍机器学习的基本概念、算法和应用，并讨论机器学习在智能计算中的作用。
●模式识别：________介绍模式识别的基本概念和方法，探讨模式识别在智能计算中的应用。
●数据挖掘：________介绍数据挖掘的基本概念和技术，以及数据挖掘在智能计算中的应用。
3.智能计算技术●人工神经网络：________介绍人工神经网络的基本概念、结构和训练算法，以及人工神经网络在智能计算中的应用。
●模糊逻辑：________介绍模糊逻辑的基本原理、运算规则和推理方法，以及模糊逻辑在智能计算中的应用。
●遗传算法：________介绍遗传算法的基本原理、操作步骤和优化方法，以及遗传算法在智能计算中的应用。
4.智能计算应用●自然语言处理：________介绍自然语言处理的基本任务、技术和应用领域。
●机器视觉：________介绍机器视觉的基本原理、技术和应用场景。
●智能交互系统：________介绍智能交互系统的基本概念、技术和应用范围。
5.智能计算的未来发展●前沿技术：________介绍当前智能计算领域的前沿技术，如深度学习、强化学习等。
●挑战和机遇：________讨论智能计算在未来可能面临的挑战和带来的机遇。
●发展趋势：________展望智能计算的发展趋势，并对未来智能计算的应用进行预测。
附件：________本文档涉及的附件包括相关研究论文、代码示例、数据集等。
法律名词及注释：________●：________指模拟人类智能行为和思维过程的计算机科学领域。
●算法：________指解决问题的具体步骤或计算方法。
●数据挖掘：________指从大量数据中发现隐藏的模式、关联性和趋势的过程。
智能计算方法
智能计算方法智能计算是当今信息时代的一种新型计算技术，同时也是技术发展的一个新走向。
它可以有效的解决复杂的现实问题，并且以有效的方式提高计算机在实际应用中的灵活性和可靠性。
智能计算具有计算机视觉、自然语言处理、智能控制、机器学习等多种技术，在各个领域得到广泛的应用。
智能计算的本质是基于统计学的知识和算法，模拟人类思维抽象和有效表达运算特征的方法，将有限的信息和缓冲空间来模拟复杂的计算过程，从而实现智能化运算。
智能计算可以有效的提高系统对决策的响应速度，提供更准确的信息，更加有效的应用。
智能计算方法主要包括模式识别方法、模型解决方法、算法优化方法、分类决策方法、基于特斯节点的自适应学习方法等。
模式识别方法的主要任务是针对大量的现实信息，从中抽取特征，建立模型，挖掘和分析所存在的模式，实现对数据的自动分析和识别。
模型解决方法则是为了解决特定问题而建立的，解这类问题的基本步骤是：建立概念模型、计算模型、定义优化目标以及参数调试。
算法优化方法是指通过优化算法的使用，使计算结果更接近我们所希望的结果，以达到最优解的目的。
分类决策方法是使用规则或决策树等技术，从大量的数据中抽取出具有代表性的特征，然后将其根据特定的准则分类，并根据特定的规则做出相应决策。
基于特斯节点的自适应学习方法则是指使用特斯节点进行学习，它能够根据表现学习问题，并能够自适应地改变表现，以最大化其性能。
智能计算方法的应用领域非常广泛，它已经成为现代社会日常生活中不可缺少的一环。
它在自然语言处理领域，如文本分析和翻译；计算机视觉领域，如识别、分类和检测；机器学习领域，如自动推理；智能控制领域，如机器人智能操作等都有很多成功的应用。
这些都为提高社会的生产效率，更好的解决复杂的问题提供了技术支持和手段。
智能计算方法正在不断发展，它也在不断开发出新的技术，来解决新出现的问题和挑战，并为未来的技术发展发挥着重要的作用。
在未来，智能计算方法将结合其他技术，如物联网、大数据分析，并将机器智能的深度融合到各个行业和人类生活中，改变我们的工作和生活模式，带给我们更加丰富的生活体验。
智能计算概述
智能计算概述
智能计算是指基于人工智能理论与技术来模拟人类思维过程、解决复杂问题和完成复杂任务的方法。
智能计算的基本原理主要是在信息处理的过程中把人的语言和智力技能以较低的代价融入到硬件系统当中，通过计算机系统来达到模拟人的思维过程，解决难题和实现复杂任务的目的。
智能计算声称自从20世纪50年代以来已经发展了很多，应用于自然语言处理、机器学习、知识工程、推理机器和其他领域。
而且智能计算还可以应用到更多的领域，比如无人驾驶汽车、智能家居、自动生产等。
它的核心技术是如何实现计算机与人的互动，建立人机融合的一体化系统，使计算机具有智能化的属性。
智能计算的两个主要组成部分是算法和机器学习。
算法是一种系统地描述任务完成所提出的步骤和要求。
这些算法基于一系列的定量分析来确定如何有效地完成任务。
机器学习是一种用来解决复杂问题的技术，其基本原理是使用计算机模拟人类思维推理和判断过程，以便解决复杂问题。
机器学习的研究着重于利用有限的数据来构建和训练计算机模型，使之能够根据需要作出最佳的决策。
未来，智能计算将成为现今生活的一部分。
AI计算详细介绍
AI计算详细介绍人工智能计算的详细介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门使用计算机系统来模拟、延伸和扩展人类智能的科学。
而在人工智能的技术实现中，计算是其中至关重要的一部分。
本文将详细介绍AI计算的概念、方法以及在不同领域的应用。
一、AI计算的概念AI计算指的是通过计算机系统模拟和运算人类智能所需要的技术。
AI计算是由一系列算法与模型组成，通过处理大量的数据和使用机器学习、深度学习等技术，从而实现模拟人类智能的目标。
AI计算可以分为强人工智能与弱人工智能，其中强人工智能指的是可以模拟甚至超越人类智能的计算系统，而弱人工智能则是在特定领域内相对有限的模拟人类智能能力。
二、AI计算的方法AI计算的方法包括了机器学习、深度学习、自然语言处理等多种技术手段。
其中，机器学习是AI计算的基础，它通过对大量样本数据的学习和分析，从而建立模型进行预测和决策。
深度学习则是机器学习的一种特殊形式，通过构建深度神经网络来进行模式识别和数据处理。
自然语言处理则是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。
三、AI计算在不同领域的应用1.医疗领域AI计算在医疗领域的应用包括疾病诊断、药物研发、健康管理等方面。
通过对大量的医学数据进行分析和学习，AI计算可以帮助医生进行疾病诊断和预测，提高医疗效率和准确性。
同时，AI计算还可以加速药物研发的过程，发现新的治疗方法和药物。
此外，AI计算还可以帮助人们进行健康管理，提供个性化的健康建议和指导。
2.金融领域AI计算在金融领域的应用主要体现在风险评估、数据分析和交易系统方面。
通过对大量金融数据的分析和学习，AI计算可以帮助金融机构进行风险评估，提供智能化的投资建议和决策支持。
同时，AI计算还可以对金融市场进行数据分析，发现隐藏的模式和规律。
此外，AI 计算还可以构建智能化的交易系统，提高交易的效率和准确性。
3.智能交通领域AI计算在智能交通领域的应用主要包括智能驾驶和交通优化两个方面。
智能计算概述
智能计算概述智能计算概述1、引言智能计算是指利用计算机和相关技术实现智能化的计算过程。
随着的发展和应用的广泛普及，智能计算越来越成为人们关注的热点话题。
本文将对智能计算进行概述，介绍其相关技术、应用领域和未来发展趋势。
2、智能计算技术2.1 机器学习2.1.1 监督学习2.1.2 无监督学习2.1.3 强化学习2.2 深度学习2.2.1 神经网络2.2.2 卷积神经网络2.2.3 循环神经网络2.3 自然语言处理2.3.1 词法分析2.3.2 语法分析2.3.3 语义分析2.4 计算机视觉2.4.1 图像识别2.4.2 目标检测2.4.3 图像3、智能计算应用领域3.1 金融3.2 医疗3.3 教育3.4 媒体与娱乐4、智能计算的未来发展趋势4.1 大数据和智能计算的结合4.2 云计算与边缘计算4.3 自动驾驶技术与智能计算的融合4.4 智能物联网的兴起5、结论本文对智能计算进行了概述，介绍了智能计算的技术、应用领域和未来发展趋势。
随着技术的发展和应用的推广，智能计算将在各个领域起到重要的作用，推动社会发展进步。
本文档涉及附件：- 附件一、智能计算技术应用案例集锦- 附件二、智能计算行业数据统计表格本文所涉及的法律名词及注释：- 监督学习：一种机器学习算法，通过从有标签的训练数据中学习出一个函数，使得对新数据的预测尽可能准确。
- 无监督学习：一种机器学习算法，通过从无标签的训练数据中学习出数据的结构和分布模式。
- 强化学习：一种机器学习算法，通过与环境的交互学习出一种最优策略，以获得最大的累积奖励。
智能计算几种经典算法解析
智能计算几种经典算法解析智能计算是一种模仿人类智能的计算机技术，其中包括很多经典算法。
这些算法是基于人类的思维模式和问题解决方法的抽象和模拟。
本文将介绍几种常见的智能计算经典算法，包括遗传算法、粒子群算法和人工神经网络。
遗传算法是一种模拟进化过程的算法。
它基于达尔文的进化理论，通过模拟自然选择和遗传机制来寻找优化问题的最优解。
遗传算法的基本思想是通过保留和修改种群中优良个体的基因表达来解空间。
算法首先初始化一个随机的种群，然后通过选择、交叉和突变等操作来生成新的个体。
选择操作根据个体适应度确定个体的生存概率，交叉操作通过基因的交换和重组来产生新的个体，而突变操作则是对个体基因进行随机变异。
通过不断迭代这些操作，遗传算法能够逐渐找到最优解。
粒子群算法是一种模拟鸟群或鱼群行为的优化算法。
算法基于每个个体的位置和速度进行，并以群体的合作和信息共享来寻找最优解。
粒子群算法的基本思想是通过迭代更新每个个体的速度和位置，使其朝着最优解的方向上演变。
算法开始时，每个个体的随机位置和速度被初始化，然后每个个体根据自己的经验和群体的协作信息来更新自己的速度和位置。
个体的速度受到自身历史最优位置和群体历史最优位置的吸引力的影响，所以个体会受到个体探索和群体探索的双重影响。
通过迭代调整个体的位置和速度，粒子群算法能够逐渐找到最优解。
人工神经网络是一种通过模拟神经元间的连接和传递信息来进行计算的算法。
神经网络由多层神经元组成，每个神经元接收上一层神经元传递过来的信息，并通过激活函数进行处理和传递给下一层神经元。
神经网络的基本思想是通过调整神经元之间的连接和激活函数的参数来拟合和预测输入和输出之间的关系。
神经网络的训练过程是通过无监督或有监督学习的方式进行的。
无监督学习是通过调整连接权重来使网络能够自动发现数据中的模式和规律，而有监督学习则是通过比较实际输出和期望输出之间的差距来调整连接权重。
通过反复调整连接权重和激活函数的参数，人工神经网络能够逐渐提高预测准确性。
智能计算概述
智能计算概述智能计算概述1. 引言智能计算是一种利用技术和算法进行复杂数据处理和决策的计算方法。
随着技术的迅猛发展，智能计算在各个领域得到了广泛应用，并取得了显著的成果。
本文将对智能计算的概念、特点及其应用领域进行简要介绍。
2. 智能计算的概念智能计算是指利用技术和算法对复杂问题进行计算和决策的方法。
智能计算通过模拟人类的思维和推理过程，利用计算机处理大规模的数据、分析问题的复杂性，并提供相应的解决方案。
3. 智能计算的特点智能计算具有以下几个特点：3.1 自动化智能计算能够自动地对给定的问题进行处理和分析，不需要人工干预。
通过建立合适的模型和算法，智能计算能够自动地从大量的数据中提取有用的信息，帮助人们做出正确的决策。
3.2 学习能力智能计算具有学习能力，可以通过分析已有的数据和经验，自动地提取、建立和更新模型。
通过不断的学习和调整，智能计算可以逐渐提高自己的处理能力和准确性。
3.3 适应性智能计算能够根据不同的应用场景和需求进行自适应。
它可以根据实际的情况来选择和调整合适的算法、模型和参数，以达到最优的计算效果。
3.4 可解释性智能计算能够给出对问题的解释和理由。
它不仅能够给出结果，还能够解释为什么会得到这样的结果。
通过分析和解释，人们可以更好地理解和应用智能计算的结果。
4. 智能计算的应用领域智能计算具有广泛的应用领域，下面将介绍几个典型的应用领域：4.1 图像识别智能计算可以通过分析和处理图像数据，实现图像识别的功能。
利用深度学习等技术，智能计算可以非常准确地识别和分类图像中的物体、人物和场景，广泛应用于安防监控、医学影像分析等领域。
4.2 自然语言处理智能计算可以对自然语言进行处理和分析，实现自动的语义理解和文本。
通过利用自然语言处理技术，智能计算可以实现智能客服、智能翻译、智能问答等应用，极大地提高了人们的工作效率和生活质量。
4.3 数据分析与预测智能计算可以对大量的数据进行分析和预测，帮助人们发现数据中的规律和趋势。
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模式举例
模式 *10101110 与以下两个字符串匹配: 010101110 110101110 而模式 *1010*110 与以下四个字符串匹配: 010100110 010101110 110100110 110101110
遗传算法与自然进化的比较
自然界 染色体 基因 等位基因(allele) 染色体位置(locus) 基因型(genotype) 表型(phenotype) 遗传算法 字符串 字符,特征 特征值 字符串位置 结构 参数集,译码结构
新达尔文进化理论的主要论点
1) 个体是基本的选择目标; 2) 随机过程在进化中起重大作用, 遗传变异大部 分是偶然现象; 3) 基因型变异大部分是重组的产物, 部分是突变; 4) 逐渐进化可能与表型不连续有关; 5) 不是所有表型变化都是自然选择的必然结果; 6) 进化是在适应中变化的, 形式多样, 不仅是基因 的变化; 7) 选择是概率型的, 而不是决定型的.
智能计算
智能计算
计算智能是以数据为基础,通过训练建立联系, 进行问题求解,特点是: 1, 以分布式方式存储信息 2, 以并行方式处理信息 3, 具有自组织,自学习能力 4,计算智能适用于于解决那些难以建立确定性 数学/逻辑模型,或不存在可形式化的思想为基础,有众多发 展方向. 人工神经网络(ANN),遗传算法,蚁群算法, 人工免疫算法等都可以包括在计算智能中.
基本遗传算法的构成要素
4,运行参数 N:群体大小,即群体中包含的个体的数量. T:遗传算法终止的进化代数. Pc:交叉概率,一般取为 0.4～0.99. Pm:变异概率,一般取为 0.0001～0.1 .
基本遗传算法
1. 随机产生一个由固定长度字符串组成的初始群体; 2. 对于字符串群体,迭代地执行下述步骤,直到选种标准被 满足为止: 1) 计算群体中的每个个体字符串的适应值; 2) 应用下述三种操作(至少前两种)来产生新的群体: 复制: 把现有的个体字符串复制到新的群体中. 杂交: 通过遗传重组随机选择两个现有的子字符串, 产生新的字符串. 变异: 将现有字符串中某一位的字符随机变异. 3. 把在后代中出现的最高适应值的个体字符串指定为遗传算 法运行的结果.这一结果可以是问题的解(或近似解).
遗传算法的基础:孟德尔遗传学
在孟德尔遗传学中,基因型被详细模型化,而表型 和环境被忽略. 简单起见,假设一个基因具有n 等位基因a1,…,an. 二倍基因型以元组(ai,aj)为特征. 我们定义 pij 为 总群体中基因型(ai,aj) 的频度.假设基因型与表型 相等.质量函数给每个表型赋值. q(ai,aj) = qij qij 可以被解释为出生率减去死亡率
r
.
.
pi
.
p1
.. .
p2
单点一致交叉
首先以概率pc从种群中随机地选择两个个体 p1,p2.在{1, 2, . . . ,λ}内随机选择一个数ι, 作为交叉的位置,称为交叉点.然后将两个 个体交叉点后面的部分交换. 例如:
0110 101100 1100 011001 0110 011001 1100 101100
选择结果:01101,11000,11000,10011 (5)交叉操作:发生交叉的概率较大Pc = 0 . 8 , 0 . 9 ... 哪两个个体配对交叉是随机的 交叉点位置的选取是随机的(单点交叉) 0110 1 1100 0 01100 11001 11 000 10 011 11 011 10 000
p'i = pi Qi
Qi = ∑ qi , j p j
j
Q
遗传算法的基础:孟德尔遗传学
这个离散的选择方程可以用连续方程近似:
dpi = pi (Qi Q) / Q dt
如果 qi,j = qj,i, 那么
dpi = pi (Qi Q) dt
遗传算法的基础:孟德尔遗传学
可以证明:
2 dQ 2 = 2( E (Q ) Q ) = 2Var (Q) ≥ 0 dt
(6)变异:发生变异的概率很小 Pm = 0 . 0001 (7)新群体的产生: 保留上一代最优个体,一般为10%左右,至少1个 用新个体取代旧个体,随机取代或择优取代. 11000,11011,11001,10011 (8)重复上述操作: 说明:GA的终止条件一般人为设置; GA只能求次优解或满意解. 分析:按第二代新群体进行遗传操作,若无变异,永 远也找不到最优解——择优取代有问题. 若随机的将个体01101选入新群体中,有可能 找到最优解.
复制个体
i:=i+1 完成交叉
完成变异
把新的孩子加 入到群体中
把变异后个体 加入到群体中
把新的两个孩 子加到群体中
i:=i+1
1
轮盘式选择
首先计算每个个体 i 被选中的概 率 f (i )
pi =
∑ f ( j)
j =1
n
然后根据概率的大小将将圆盘分 为 n个扇形,每个扇形的大小 为 2π pi .选择时转动轮盘,参 考点r落到扇形i则选择个体i .
1) 确定表示方案; 2) 确定适应值的度量; 3) 确定控制该算法的参数和变量; 4) 确定怎样指定结果及程序运行结束的标准.
基本遗传算法
基本遗传算法(Simple Genetic Algorithm:SGA)又称为简单 遗传算法,只使用选择算子,交叉算子和变异算子这三 种基本的遗传算子.其遗传操作简单,容易理解,是其 它遗传算法的雏形和基础.
遗传算法的理论基础
11.5.1 模式的定义 遗传算法的理论基础是遗传算法的二进制表达式 及模式的含义.模式是能对染色体之间的相似性 进行解释的模板. l l S = {0,1,*} [定义1] 设GA的个体 p ∈ B ,记集合 则称 s ∈ S 为一个模式,其中*是通配符. 即模式(schema)是含有通配符(*)的一类字符串 的通式表达.每个"*"可以取"1"或者"0".
遗传算法的特点
特点: 通用 鲁棒 次优解,满意解 遗传算法能解决的问题: 优化 高度复杂的非线性问题
遗传算法
遗传算法先将搜索结构编码为字符串形式, 每个字 符串结构被称为个体. 然后对一组字符串结构(被称为一个群体)进行循环 操作.每次循环被称作一代,包括一个保存字符串 中较优结构的过程和一个有结构的,随机的字符 串间的信息交换过程. 类似于自然进化,遗传算法通过作用于染色体上 的基因寻找好的染色体来求解问题.
基本遗传算法的构成要素:
1,染色体编码方法:首先必须对问题的解空间进行编码, 使之能用遗传算法进行操作.较常用的是二进制编码方 法,现在使用非二进制编码的也逐渐增多. 2,适应度函数(fitness function,又称为适应值/适值函 数)用来评价一个染色体的好坏.
基本遗传算法的构成要素
3,遗传算子 选择算子(selection) :又称为复制算子.按照某种策略 从父代中挑选个体进入下一代,如使用比例选择,轮盘 式选择. 交叉算子(crossover):又称为杂交算子.将从群体中选 择的两个个体,按照某种策略使两个个体相互交换部分 染色体,从而形成两个新的个体.如使用单点一致交叉. 变异算子(mutation):按照一定的概率(一般较小),改 变染色体中某些基因的值.
遗传算法
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. 在遗传算法中,位字符串扮演染色体的作用,单 个位扮演了基因的作用,随机产生一个体字符串 的初始群体,每个个体给予一个数值评价,称为 适应度,取消低适应度的个体,选择高适应度的 个体参加操作. 常用的遗传算子有复制,杂交,变异和反转.
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19 361
适应度: 169
(3)适应度评价: fitness ( x ) = x
(4)选择:选择概率 Pi = f i / ∑ f ∑ f = 1170 个体: 01101,11000,01000,10011 适应度: 169 选择概率:0.14 576 0.49 64 0.06 361 0.31
进化计算的三大主流板块
三种算法既有许多相似之处,同时也有很大的不同 进化规划和进化策略都把 变异 变异作为主要的搜索算子, 而在标准遗传算法中,变异只处于次要地位 交叉在标准遗传算法中起着重要作用,而在进化规划 交叉 中被完全省去,在进化策略中与自适应结合在一起使 用非常重要; 标准遗传算法和进化规划都强调 随机选择 随机选择机制的重要 性,而从进化策略的角度看,选择是完全确定的,没 有合理的根据表明随机选择原则的重要性; 进化规划和进化策略确定地把某些个体排除在被选择 复制之外,而标准遗传算法一般对每个个体都指定一 个非零选择概率.
基本遗传算法流程图
GEN=0 随机创建初始群体 是否满足选中标准? 否 计算群体中每个个体的适应值 i:=0 是 GEN:=GEN+1 (转下页) 是 显示结果
结束
i=N?
概率地选择遗传操作
1
(接上页) p(r)选择 根据适应值选 择一个个体
概率地选择遗传操作 p(c)交叉 基于适应值选 择两个个体 变异p(m) 根据适应值选 择一个个体
遗传算法发展历史
进化计算的研究起源于20世纪50年代. 1965年,Holland首次提出了人工遗传操作 的重要性,并把这些应用于自然系统和人 工系统中. 大约在同一时期: Rechenberg和Schwefel提出了进化策略. Fogel提出了进化规划.
遗传算法发展历史
1975年Holland出版了他的著名专著《自然系统和人 工系统的适应性》该书系统地阐述了遗传算法的基本 理论和方法,并提出了对遗传算法的理论研究和发展 极为重要的模式理论(schemata theory),该理论 首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并行性的重 要性. 同年,DeJong在论文《遗传自适应系统的行为分析》 中把Holland的模式理论与他的计算使用结合起来.