湘潭大学 人工智能课件 群智能 PPT
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人工智能教学PPT课件
然语言生成等模块。
应用场景
跨语言交流、智能问答、智能家 居控制等。
05
计算机视觉技术与应用
图像识别与分类技术
01
图像特征提取
介绍常见的图像特征提取方法，如SIFT、HOG等，以及深度学习中的
卷积神经网络（CNN）特征提取技术。
02 03
图像分类算法
阐述基于传统机器学习的图像分类算法，如支持向量机（SVM）、随 机森林（Random Forest）等，以及基于深度学习的图像分类算法， 如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
应用
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病 预测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人 工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间 的均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售 额等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
原理
直接对策略进行建模和优化，通过梯 度上升方法更新策略参数。
应用
自然语言处理、推荐系统等。
强化学习算法
原理
结合深度学习和强化学习，使用神经网 络来逼近Q值函数或策略函数。
应用场景
跨语言交流、智能问答、智能家 居控制等。
05
计算机视觉技术与应用
图像识别与分类技术
01
图像特征提取
介绍常见的图像特征提取方法，如SIFT、HOG等，以及深度学习中的
卷积神经网络（CNN）特征提取技术。
02 03
图像分类算法
阐述基于传统机器学习的图像分类算法，如支持向量机（SVM）、随 机森林（Random Forest）等，以及基于深度学习的图像分类算法， 如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
应用
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病 预测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人 工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间 的均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售 额等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
原理
直接对策略进行建模和优化，通过梯 度上升方法更新策略参数。
应用
自然语言处理、推荐系统等。
强化学习算法
原理
结合深度学习和强化学习，使用神经网 络来逼近Q值函数或策略函数。
湘潭大学 人工智能课件 群智能44页PPT
湘潭大学 人工智能课件 群智能
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、在一千磅法律里，没有一盎司仁 爱。— —英国
48、法律一多，公正就少。——托·富 勒 49、犯罪总是以惩罚相补偿；只有处 罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、在一千磅法律里，没有一盎司仁 爱。— —英国
48、法律一多，公正就少。——托·富 勒 49、犯罪总是以惩罚相补偿；只有处 罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
湘潭大学 人工智能课件 群智能共44页PPT
44、卓越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
湘潭大学 人工智能课件 群智能
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ；权力 不易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
45、自己的饭量自己知道。——苏联
湘潭大学 人工智能课件 群智能
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ；权力 不易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
湘潭大学 人工智能课件 模糊系统 Part1
R V×W
R 记为：V W
对于V×W中的元素(v,w)，若(v,w)∈R，则称v与w有 关系R；
若(v,w) R，则称v与w没有关系R。
模糊关系的定义
例子： V×W上的关系
设：V={1班，2班，3班}，W={男队，女队} 则V×W中有6个元素，即 V×W = { (1班，男队)，(2班，男队)，(3班，男队)， (1班，女队)，(2班，女队)，(3班，女队) } 其中，每个元素是一代表队。 假设要进行一种双方对垒的循环赛，则每一个赛局 都是V×W中的一个子集，它构成了V×W上的一 个关系。
A = {0, 0, 0.1, 0.6, 1} B = {1, 0.5, 0.01, 0, 0}
其中：
μA(1)=0, μA(2)=0 , μA(3)=0.1 , μA(4)=0.6 , μA(5)=1 μB(1)=1, μB(2)=0.5 , μB(3)=0.01 , μB(4)=0, μB(5)=0
求A∩B， A∪B和¬ A
A∩B = (0.3∧0.6)/u1+(0.8∧0.4)/u2+(0.6∧0.7)/u3 = 0.3/u1+0.4/u2+0.6/u3
A∪B = (0.3∨0.6)/u1+(0.8∨0.4)/u2+(0.6∨0.7)/u3
= 0.6/u1+0.8/u2+0.7/u3 ¬ A = (1-0.3)/u1+(1-0.8)/u2+(1-0.6)/u3 = 0.7/u1+0.2/u2+0.4/u3
模糊集合上的运算定律
幂等律
交换律 结合律
A A A, A A A
A B B A, A B B A
R 记为：V W
对于V×W中的元素(v,w)，若(v,w)∈R，则称v与w有 关系R；
若(v,w) R，则称v与w没有关系R。
模糊关系的定义
例子： V×W上的关系
设：V={1班，2班，3班}，W={男队，女队} 则V×W中有6个元素，即 V×W = { (1班，男队)，(2班，男队)，(3班，男队)， (1班，女队)，(2班，女队)，(3班，女队) } 其中，每个元素是一代表队。 假设要进行一种双方对垒的循环赛，则每一个赛局 都是V×W中的一个子集，它构成了V×W上的一 个关系。
A = {0, 0, 0.1, 0.6, 1} B = {1, 0.5, 0.01, 0, 0}
其中：
μA(1)=0, μA(2)=0 , μA(3)=0.1 , μA(4)=0.6 , μA(5)=1 μB(1)=1, μB(2)=0.5 , μB(3)=0.01 , μB(4)=0, μB(5)=0
求A∩B， A∪B和¬ A
A∩B = (0.3∧0.6)/u1+(0.8∧0.4)/u2+(0.6∧0.7)/u3 = 0.3/u1+0.4/u2+0.6/u3
A∪B = (0.3∨0.6)/u1+(0.8∨0.4)/u2+(0.6∨0.7)/u3
= 0.6/u1+0.8/u2+0.7/u3 ¬ A = (1-0.3)/u1+(1-0.8)/u2+(1-0.6)/u3 = 0.7/u1+0.2/u2+0.4/u3
模糊集合上的运算定律
幂等律
交换律 结合律
A A A, A A A
A B B A, A B B A
湘潭大学 人工智能课件 确定性推理 part4
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第二章：知识 表示与推理
内容提要
第二章：知识表示与推理
二、确定性推理
1.推理的基本概念
2.搜索策略 3.自然演绎推理 4.消解演绎推理 5.基于规则的演绎推理
搜索策略
搜索策略
搜索的基本概念 状态空间的搜索策略 与/或树的搜索策略 搜索的完备性与效率
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
(5) 如果节点n不是终止节点，但可扩展，则： ①扩展节点n，生成n的所有子节点；
②把这些子节点都放入OPEN表中，并为每一个子 节点设置指向父节点n的指针；
③计算这些子节点及其先辈节点的h值；
④转第(2)步。
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
与/或树的搜索策略
与/或树的搜索策略
与/或树的一般搜索过程 与/或树的广度优先搜索 与/或树的深度优先搜索 与/或树的启发式搜索
博弈树的启发式搜索
α-β剪枝技术
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程实际上是一种利用搜 索过程所得到的启发性信息寻找最优解树的过 程。 算法的每一步都试图找到一个最有希望成为最 优解树的子树。 最优解树是指代价最小的那棵解树。 它涉及到解树的代价与希望树。
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
(4)如果节点n为终止节点，则： ①标记节点n为可解节点；
②在T上应用可解标记过程，对n的先辈节点中的所 有可解解节点进行标记；
③如果初始解节点S0能够被标记为可解节点，则T就 是最优解树，成功退出； ④否则，从OPEN表中删去具有可解先辈的所有节点。 ⑤转第(2)步。
人工智能
第二章：知识 表示与推理
内容提要
第二章：知识表示与推理
二、确定性推理
1.推理的基本概念
2.搜索策略 3.自然演绎推理 4.消解演绎推理 5.基于规则的演绎推理
搜索策略
搜索策略
搜索的基本概念 状态空间的搜索策略 与/或树的搜索策略 搜索的完备性与效率
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
(5) 如果节点n不是终止节点，但可扩展，则： ①扩展节点n，生成n的所有子节点；
②把这些子节点都放入OPEN表中，并为每一个子 节点设置指向父节点n的指针；
③计算这些子节点及其先辈节点的h值；
④转第(2)步。
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
与/或树的搜索策略
与/或树的搜索策略
与/或树的一般搜索过程 与/或树的广度优先搜索 与/或树的深度优先搜索 与/或树的启发式搜索
博弈树的启发式搜索
α-β剪枝技术
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程实际上是一种利用搜 索过程所得到的启发性信息寻找最优解树的过 程。 算法的每一步都试图找到一个最有希望成为最 优解树的子树。 最优解树是指代价最小的那棵解树。 它涉及到解树的代价与希望树。
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
(4)如果节点n为终止节点，则： ①标记节点n为可解节点；
②在T上应用可解标记过程，对n的先辈节点中的所 有可解解节点进行标记；
③如果初始解节点S0能够被标记为可解节点，则T就 是最优解树，成功退出； ④否则，从OPEN表中删去具有可解先辈的所有节点。 ⑤转第(2)步。
人工智能ppt课件
智能医疗系统
辅助诊断
01
通过深度学习和医学图像处理技术辅助医生进行疾病诊断，提
高诊断准确性。
药物研发
02
利用人工智能技术进行药物筛选和研发，缩短研发周期和降低
成本。
远程医疗
03
通过互联网和移动医疗应用实现远程医疗服务，缓解医疗资源
分布不均问题。
智能金融系统
智能投顾
利用人工智能技术进行资产配置和投资建议，提高投资收益和风 险控制能力。
人工智能ppt课件
• 引言 • 人工智能的基本技术 • 人工智能的实现方法 • 人工智能在各领域的应用 • 人工智能的伦理与法律问题 • 人工智能的未来发展与挑战
目录
01
引言
人工智能的定义与发展
01
02
03
定义
人工智能是一种模拟人类 智能，使计算机能够像人 一样进行思维、学习和决 策的技术。
发展历程
智能停车系统
通过物联网和传感器技术实现停车位资源的智能 化管理，提高停车效率。
智能安防系统
视频监控
利用计算机视觉技术对监控视频进行实时分析，实现异常事件检 测和预警。
人脸识别
通过人脸识别技术实现身份认证和门禁管理，提高安防水平。
智能巡检
利用无人机、机器人等技术进行智能巡检，提高安防效率和准确性 。
数据歧视问题
人工智能在处理数据时可能出现歧视现象，如基 于种族、性别、年龄等因素的不公平对待，引发 社会公正问题。
隐私保护技术
探讨差分隐私、联邦学习等隐私保护技术在人工 智能系统中的应用，以缓解数据隐私与安全问题 。
机器决策的责任与道德问题
决策失误责任
当人工智能系统作出错误决策时，如何界定责任归属，是使用者、 开发者还是系统本身承担责任？
人工智能PPT课件
估风险。
反欺诈
AI技术可以监测和识别金融交 易中的欺诈行为，保障用户资
金安全。
客户服务
AI可以提供智能客服服务，快 速响应用户的问题和需求。
教育领域
个性化学习
AI可以根据学生的学习特点和需求，提供个 性化的学习资源和建议。
在线辅导
AI可以提供在线辅导服务，帮助学生解决学 习中的疑难问题。
智能评估
AI可以对学生的学习成果进行评估和反馈， 帮助教师了解学生的学习情况。
工业领域
智能制造
AI技术可以实现自动化生产流程，提高生产 效率和产品质量。
工业机器人
AI可以控制和协调工业机器人的工作，提高 生产线的自动化水平。
智能供应链管理
AI可以对供应链数据进行挖掘和分析，优化 库存和物流管理。
预测性维护
AI可以对设备运行数据进行监测和分析，预 测设备故障和维护需求。
04
Alexa在智能家居中的应用
人工智能在家庭生活的普及化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Alexa是亚马逊公司推出的一款智能语音助手，广泛应用于智能家居领域。通过 与各种智能家居设备的连接，用户可以通过语音指令实现对灯光、空调、电视等 家电的控制，提升了家庭生活的便利性和智能化水平。
IBM的Watson在医疗诊断中的应用
人工智能在医疗领域的创新应用
06
案例分析
AlphaGo战胜围棋世界冠军
人工智能在游戏领域的里程碑事件
AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的围棋人工智能程序，于2016年击败了世界围棋冠军李世石，成为人工智能在游戏领 域的一项重大突破。AlphaGo通过深度学习和强化学习技术，不断自我学习和进步，最终在围棋这个被视为人类智力巅峰的 领域取得了胜利。
反欺诈
AI技术可以监测和识别金融交 易中的欺诈行为，保障用户资
金安全。
客户服务
AI可以提供智能客服服务，快 速响应用户的问题和需求。
教育领域
个性化学习
AI可以根据学生的学习特点和需求，提供个 性化的学习资源和建议。
在线辅导
AI可以提供在线辅导服务，帮助学生解决学 习中的疑难问题。
智能评估
AI可以对学生的学习成果进行评估和反馈， 帮助教师了解学生的学习情况。
工业领域
智能制造
AI技术可以实现自动化生产流程，提高生产 效率和产品质量。
工业机器人
AI可以控制和协调工业机器人的工作，提高 生产线的自动化水平。
智能供应链管理
AI可以对供应链数据进行挖掘和分析，优化 库存和物流管理。
预测性维护
AI可以对设备运行数据进行监测和分析，预 测设备故障和维护需求。
04
Alexa在智能家居中的应用
人工智能在家庭生活的普及化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Alexa是亚马逊公司推出的一款智能语音助手，广泛应用于智能家居领域。通过 与各种智能家居设备的连接，用户可以通过语音指令实现对灯光、空调、电视等 家电的控制，提升了家庭生活的便利性和智能化水平。
IBM的Watson在医疗诊断中的应用
人工智能在医疗领域的创新应用
06
案例分析
AlphaGo战胜围棋世界冠军
人工智能在游戏领域的里程碑事件
AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的围棋人工智能程序，于2016年击败了世界围棋冠军李世石，成为人工智能在游戏领 域的一项重大突破。AlphaGo通过深度学习和强化学习技术，不断自我学习和进步，最终在围棋这个被视为人类智力巅峰的 领域取得了胜利。
[课件]湘潭大学 人工智能 神经网络系统PPT
![[课件]湘潭大学 人工智能 神经网络系统PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/0c8f0ef6360cba1aa911da27.png)
轴突：输出信号
突触：与另一个神经元相联系的特殊部位
神经网络
生物神经网络
神经元的基本工作机制（简化）：
一个神经元有两种状态：兴奋和抑制； 平时处于抑制状态的神经元，其树突和胞体接收其他 神经元由突触传来的兴奋电位，多个输入在神经元中 以代数和的方式叠加； 如果输入兴奋电位总量超过某个阈值，神经元会被激 发进入兴奋状态，发出输出脉冲，并由突触传递给其 他神经元。 神经元被触发后进入不应期，在不应期不能被触发， 然后阈值逐渐下降，恢复兴奋性。
进化计算：是一种对人类智能的演化模拟方法，它
是通过对生物遗传和演化过程的认识，用进化算法去 模拟人类智能的进化规律的。
模糊计算：是一种对人类智能的逻辑模拟方法，它
是通过对人类处理模糊现象的认知能力的认识，用模 糊逻辑去模拟人类的智能行为的。
神经网络
人工神经网络（ ANN）是反映人脑结构及功能的 一种抽象数学模型，是由大量神经元节点互连而 成的复杂网络，用以模拟人类进行知识的表示与 存储以及利用知识进行推理的行为。
适应与集成：自适应和信息融合能力；
硬件实现：快速和大规模处理能力。
神经网络
生物神经系统是人工神经网络的基础。人工神经网络是对人脑神经 系统的简化、抽象和模拟，具有人脑功能的许多基本特征。
1. 生物神经系统简介
2. 人工神经网络简介
神经网络
生物神经网络
神经元结构包括四个部分：
胞体：神经细胞的本体，维持细胞生存功能 树突：接收来自其他神经元的信号（输入）
简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路 来实现，也可以用计算机程序来模 为： 物理结构，计算模拟，存储与操作，训练
人工神经网络的发展
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procedure PSO for each particle i Initialize velocity Vi and position Xi for particle i Evaluate particle i and set pBesti = Xi end for gBest = min {pBesti} while not stop for i=1 to N Update the velocity and position of particle i Evaluate particle i if fit (Xi) < fit (pBesti) pBesti = Xi; if fit(pBesti) < fit (gBest) gBest = pBesti; end for end while print gBest
对
应
蚁巢到食物的一条路径
关
找到的最短路径
系
信息素
问题的搜索空间 搜索空间的一组有效解
一个有效解 问题的最优解 信息素浓度变量
算法基本原理
蚁群算法流程
ACO基本要素
路径构建
每只蚂蚁都随机选择 一个城市作为其出发 城市，并维护一个路 径记忆向量，用来存 放该蚂蚁依次经过的 城市。蚂蚁在构建路 径的每一步中，按照 一个随机比例规则选 择下一个要到达的城 市。
算法流程
❖ 粒子速度与位置的更新
令 x i ( t ) 表示t时刻第i 个粒子 P 把速度矢量 v i ( t ) 加至当前位置，则iP在超空间来自位置。 的位置变为：i
xi (t)xi (t1 )vi (t)
算法流程
算法流程
//功能：粒子群优化算法伪代码 //说明：本例以求问题最小值为目标 //参数：N为群体规模
粒子群算法原理
粒子群算法的提出
源于对鸟群捕食行为的研究，是基于迭代的方法 简单易于实现，需要调整的参数相对较少 在函数优化、神经网络训练、工业系统优化和模糊
系统控制等领域得到了广泛的应用。
粒子群算法原理
粒子群算法的原理描述
鸟群： 假设一个区域，所有的鸟都不知道食物的位置，但 是它们知道当前位置离食物还有多远。
蚁群算法流程
pk(i, j)
(i, j)(i, j)
(i,u)(i,u),
if
jJk(i)
uJk(i)
0,
otherwise
蚁群算法原理
蚁群算法原理
蚁群算法原理
蚁群算法原理
入口
日光浴场
储备室 育婴室
寝室
蚁后室
蚁群算法原理
❖ 蚁群觅食的“双桥实验”
通过遗留在来往路径上的信息素（Pheromone） 的挥发性化学物质来进行 通信和协调。
❖ 蚁群觅食过程
蚁群算法
算法基本原理
自然界蚂蚁觅食行为
蚁群优化算法
觅食空间
蚁群
✓ 若加速系数、最大速度等参数太大，粒子群可能错过 最优解，算法不收敛；
✓ 而在收敛的情况下，由于所有的粒子都向最优解的方 向飞去，所以粒子趋向同一化（失去了多样性），使 得后期收敛速度明显变慢，同时算法收敛到一定精度 时，无法继续优化，所能达到的精度也不高。
内容提要
第九章：群智能系统 1.粒子群优化算法 2.蚁群算法 ……
PSO算法 每个解看作一只鸟，称为“粒子(particle)”，所有 的粒子都有一个适应值，每个粒子都有一个速度决 定它们的飞翔方向和距离，粒子们追随当前最优粒 子在解空间中搜索。
算法流程
算法流程
PSO算法 初始化为一群随机粒子，通过迭代找到最优。 每次迭代中，粒子通过跟踪“个体极值（pbest）” 和“全局极值(gbest)”来 更新自己的位置。
社会心理学
群体智慧 个体认知 社会影响
……
人工生命
鸟群觅食
鱼群学习
群理论
粒子群算法原理
粒子群优化算法
鸟群觅食现象
粒子群算法原理
❖ 从生物现象到 PSO算法
鸟群觅食现象
•鸟群 •觅食空间 •飞行速度 •所在位置 •个体认知与群体协作 •找到食物
鸟群觅食现象
类比关系
粒子群优化算法
粒子群优化算法
•搜索空间的一组有效解 •问题的搜索空间 •解的速度向量 •解的位置向量 •速度与位置的更新 •找到全局最优解
end procedure
开始 随机初始化每个粒子 评估每个粒子并得到全局最优 是 满足结束条件
否 更新每个粒子的速度和位置 评估每个粒子的函数适应值 更新每个粒子历史最优位置 更新群体的全局最优位置
结束
粒子群算法
❖ 粒子群算法的特点
✓ PSO算法收敛速度快，特别是在算法的早期，但也存在 着精度较低，易发散等缺点。
湘潭大学 人工智能课件 群智能
内容提要
第九章：群智能系统 1.粒子群优化算法 2.蚁群算法 ……
内容提要
第九章：群智能系统 1.粒子群优化算法 2.蚁群算法 ……
群智能
描述 群智能作为一种新兴的演化计算技术已成为研究焦 点，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法 有着极为特殊的关系。
特性 指无智能的主体通过合作表现出智能行为的特性， 在没有集中控制且不提供全局模型的前提下，为寻 找复杂的分布式问题求解方案提供了基础。
蚂蚁系统 (Ant System， AS ) 的蚂蚁圈（Ant cycle）版本是最基本的 ACO算法，是以TSP作 为应用实例提出的。
信息素更新
当所有蚂蚁构建完路 径后，算法将会对所 有的路径进行全局信 息素的更新。注意， 我们所描述的是AS的 ant-cycle版本，更新 是在全部蚂蚁均完成 了路径的构造后才进 行的，信息素的浓度 变化与蚂蚁在这一轮 中构建的路径长度相 关。
粒子群算法原理
粒子群算法原理
粒子群算法的提出
由James Kenney（社会心理学博士）和Russ Eberhart（电子工程学博士， ）于1995年提出粒 子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）
粒子群算法原理
生物界现象
群体行为 群体迁徙 生物觅食
……
粒子群 优化算法
群智能
优点 灵活性：群体可以适应随时变化的环境； 稳健性：即使个体失败，整个群体仍能完成任务； 自我组织：活动既不受中央控制，也不受局部监管。
典型算法 蚁群算法（蚂蚁觅食） 粒子群算法（鸟群捕食）
粒子群算法原理
粒子群算法原理
大家应该也有点累了，稍作休息
大家有疑问的，可以询问和交流
粒子群算法原理
对
应
蚁巢到食物的一条路径
关
找到的最短路径
系
信息素
问题的搜索空间 搜索空间的一组有效解
一个有效解 问题的最优解 信息素浓度变量
算法基本原理
蚁群算法流程
ACO基本要素
路径构建
每只蚂蚁都随机选择 一个城市作为其出发 城市，并维护一个路 径记忆向量，用来存 放该蚂蚁依次经过的 城市。蚂蚁在构建路 径的每一步中，按照 一个随机比例规则选 择下一个要到达的城 市。
算法流程
❖ 粒子速度与位置的更新
令 x i ( t ) 表示t时刻第i 个粒子 P 把速度矢量 v i ( t ) 加至当前位置，则iP在超空间来自位置。 的位置变为：i
xi (t)xi (t1 )vi (t)
算法流程
算法流程
//功能：粒子群优化算法伪代码 //说明：本例以求问题最小值为目标 //参数：N为群体规模
粒子群算法原理
粒子群算法的提出
源于对鸟群捕食行为的研究，是基于迭代的方法 简单易于实现，需要调整的参数相对较少 在函数优化、神经网络训练、工业系统优化和模糊
系统控制等领域得到了广泛的应用。
粒子群算法原理
粒子群算法的原理描述
鸟群： 假设一个区域，所有的鸟都不知道食物的位置，但 是它们知道当前位置离食物还有多远。
蚁群算法流程
pk(i, j)
(i, j)(i, j)
(i,u)(i,u),
if
jJk(i)
uJk(i)
0,
otherwise
蚁群算法原理
蚁群算法原理
蚁群算法原理
蚁群算法原理
入口
日光浴场
储备室 育婴室
寝室
蚁后室
蚁群算法原理
❖ 蚁群觅食的“双桥实验”
通过遗留在来往路径上的信息素（Pheromone） 的挥发性化学物质来进行 通信和协调。
❖ 蚁群觅食过程
蚁群算法
算法基本原理
自然界蚂蚁觅食行为
蚁群优化算法
觅食空间
蚁群
✓ 若加速系数、最大速度等参数太大，粒子群可能错过 最优解，算法不收敛；
✓ 而在收敛的情况下，由于所有的粒子都向最优解的方 向飞去，所以粒子趋向同一化（失去了多样性），使 得后期收敛速度明显变慢，同时算法收敛到一定精度 时，无法继续优化，所能达到的精度也不高。
内容提要
第九章：群智能系统 1.粒子群优化算法 2.蚁群算法 ……
PSO算法 每个解看作一只鸟，称为“粒子(particle)”，所有 的粒子都有一个适应值，每个粒子都有一个速度决 定它们的飞翔方向和距离，粒子们追随当前最优粒 子在解空间中搜索。
算法流程
算法流程
PSO算法 初始化为一群随机粒子，通过迭代找到最优。 每次迭代中，粒子通过跟踪“个体极值（pbest）” 和“全局极值(gbest)”来 更新自己的位置。
社会心理学
群体智慧 个体认知 社会影响
……
人工生命
鸟群觅食
鱼群学习
群理论
粒子群算法原理
粒子群优化算法
鸟群觅食现象
粒子群算法原理
❖ 从生物现象到 PSO算法
鸟群觅食现象
•鸟群 •觅食空间 •飞行速度 •所在位置 •个体认知与群体协作 •找到食物
鸟群觅食现象
类比关系
粒子群优化算法
粒子群优化算法
•搜索空间的一组有效解 •问题的搜索空间 •解的速度向量 •解的位置向量 •速度与位置的更新 •找到全局最优解
end procedure
开始 随机初始化每个粒子 评估每个粒子并得到全局最优 是 满足结束条件
否 更新每个粒子的速度和位置 评估每个粒子的函数适应值 更新每个粒子历史最优位置 更新群体的全局最优位置
结束
粒子群算法
❖ 粒子群算法的特点
✓ PSO算法收敛速度快，特别是在算法的早期，但也存在 着精度较低，易发散等缺点。
湘潭大学 人工智能课件 群智能
内容提要
第九章：群智能系统 1.粒子群优化算法 2.蚁群算法 ……
内容提要
第九章：群智能系统 1.粒子群优化算法 2.蚁群算法 ……
群智能
描述 群智能作为一种新兴的演化计算技术已成为研究焦 点，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法 有着极为特殊的关系。
特性 指无智能的主体通过合作表现出智能行为的特性， 在没有集中控制且不提供全局模型的前提下，为寻 找复杂的分布式问题求解方案提供了基础。
蚂蚁系统 (Ant System， AS ) 的蚂蚁圈（Ant cycle）版本是最基本的 ACO算法，是以TSP作 为应用实例提出的。
信息素更新
当所有蚂蚁构建完路 径后，算法将会对所 有的路径进行全局信 息素的更新。注意， 我们所描述的是AS的 ant-cycle版本，更新 是在全部蚂蚁均完成 了路径的构造后才进 行的，信息素的浓度 变化与蚂蚁在这一轮 中构建的路径长度相 关。
粒子群算法原理
粒子群算法原理
粒子群算法的提出
由James Kenney（社会心理学博士）和Russ Eberhart（电子工程学博士， ）于1995年提出粒 子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）
粒子群算法原理
生物界现象
群体行为 群体迁徙 生物觅食
……
粒子群 优化算法
群智能
优点 灵活性：群体可以适应随时变化的环境； 稳健性：即使个体失败，整个群体仍能完成任务； 自我组织：活动既不受中央控制，也不受局部监管。
典型算法 蚁群算法（蚂蚁觅食） 粒子群算法（鸟群捕食）
粒子群算法原理
粒子群算法原理
大家应该也有点累了，稍作休息
大家有疑问的，可以询问和交流
粒子群算法原理