智能优化算法
智能决策中的多目标优化算法
智能决策中的多目标优化算法智能决策是一种通过使用计算机处理大量的数据和信息，来找到最优解的方法。
在实际应用中，我们通常会面临多个目标和约束条件，因此需要采用多目标优化算法来解决这些问题。
本文将介绍几种常见的多目标优化算法，以及它们在智能决策中的应用。
一、Pareto优化算法Pareto优化算法是一种基于Pareto优化原则的算法，它的目标是通过找到最优解来使所有目标最大化。
在这种算法中，当我们改变一个目标时，另一个目标也会随之变化。
因此，这种算法通常用于需要考虑多个目标的问题，如金融投资、资源管理等。
例如，在金融投资中，我们需要同时考虑收益率和风险。
使用Pareto优化算法可以帮助我们找到一组投资组合，使得收益率最高、风险最小化。
这种方法可以帮助我们制定更科学的投资策略，从而获得更高的收益。
二、粒子群算法粒子群算法是一种优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等动物集体行为的过程。
在这种算法中，每个个体代表一个解，而整个群体代表整个搜索空间。
个体的移动方向由当前最优解和自身历史最优解决定。
在智能决策中，粒子群算法可以用于解决复杂的多目标优化问题。
例如，在制造业中，我们需要同时考虑成本、质量和效率等多个目标。
使用粒子群算法可以帮助我们找到最优解，从而实现高效的生产。
三、遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的算法。
它通过模拟遗传变异、选择和适应度优化等过程来找到最优解。
在这种算法中，每个个体代表一个解，而整个种群代表整个搜索空间。
个体之间通过交叉和变异来产生后代，并根据适应度进行优胜劣汰的选择。
在智能决策中，遗传算法可以用于解决很多多目标优化问题，如车辆运输、机器人路径规划等。
例如，在车辆运输中，我们需要考虑多个目标，如成本、时间和能源等。
使用遗传算法可以帮助我们找到最优解，从而降低成本、提高效率。
四、模拟退火算法模拟退火算法是一种优化算法，它通过模拟固体退火过程来搜索最优解。
在这种算法中，每个解都给出了一个能量值，而算法通过在解空间中不断寻找低能量的解来找到最优解。
智能优化计算猫群算法
智能优化计算猫群算法智能优化算法是一类基于自然界的生物演化过程或群体行为的启发式优化算法。
其中，猫群算法（Cat Swarm Optimization，简称CSO）是一种模拟猫群觅食行为的智能优化算法。
它模拟了猫群团结协作、沟通合作、信息共享等行为特征，通过猫群的协同行为来解空间以获取全局最优解。
本文将重点介绍智能优化计算中的猫群算法。
猫群算法首先模拟了猫的觅食行为。
在自然界中，猫通过嗅觉、听觉等感知手段寻找食物。
猫的行为特点包括静态等待、爬高跳跃、探索调查和集群行为等。
在猫群算法中，每只虚拟的猫代表一个解，并且通过调整猫个体的位置和速度来解空间。
算法的目标是通过模拟猫群的协同和信息交流来找到适应度最高的解。
猫群算法的基本思想是将问题的解空间划分为许多小的部分，每个部分称为一个局部最优点（Local Optimum，简称LOP）。
猫群算法中，有两种类型的猫：领导猫和追随猫。
领导猫通过探索空间的未经的区域，并记录每个LOP的信息。
这些信息包括LOP的位置、适应度值和领导猫的个数。
追随猫通过与领导猫共享信息，并根据当前位置和速度进行位置更新。
猫群算法通过领导猫与追随猫的协同行为来解空间，直到找到全局最优解为止。
猫群算法主要包括四个步骤：初始化、位置更新、适应度评估和循环迭代。
初始化阶段，根据问题的特性和参数设定确定猫群的规模、猫的位置范围、猫的速度范围等初始条件。
位置更新阶段，根据猫的当前位置和速度更新猫的下一位置。
位置更新的策略可以根据问题的特性和要求采用不同的方法，例如随机选择、局部等。
适应度评估阶段，根据问题的适应度函数计算每个猫的适应度值，以评估解的质量。
循环迭代阶段，领导猫和追随猫之间的信息交流并不断更新，直到满足一定的终止条件为止。
猫群算法具有一些优点。
首先，它是一种并行式的算法，能够有效地大规模问题的解空间。
其次，猫群算法能够自适应地调整策略，根据解空间的特性和问题的复杂度来选择合适的策略。
智能优化算法PPT
第六章插值自学习粒子群算法(LILPSO)
插值法 拉格朗日插值的概念是，一般地，如果函数f有n+1个节点的函数值 已知，则函数可以近似写成多项式的形式。 插值自学习
其中, y0 = f itness(x0); y1 = f itness(x1); y2 = f itness(x2). 令I = (x0x1)(x1-x2)(x2-x0) , 经过计算，我们可以获得抛物线的形式。
计算后，得到系统的开环传递函数为：
PID控制离散方程 目标方程
液压AGC系统滑膜控制优化
滑膜面方程 控制信号
设极点位置为K1, K2+K3j, K2-K3j 目标方程
Thanks!
小结
多方法讨论比较适合处理中低维问题， 对高维问题，混沌搜索的方法略显笨重
第五章分类学习粒子群优ห้องสมุดไป่ตู้算法（PSO-CL）
分类学习策略
数值实验
受人类社会学习行为启发，作者提出了分类粒子群优化算法， 这种算法将学习群体分为三类，针对每一类分别采用不同的学习 策略和方向。数值实验及数据统计分析结果表明，相比一些改进 的PSO, 这种算法在处理含有单峰，多峰，离散，动态问题的函数 时，都具有良好的收敛特性，特别是不受维数限制。
智能优化算法
目录
1
绪论
2
相关理论
3
变区间分段混沌粒子群优化算法 （HVIPCPSO）
4
多方法讨论粒子群优化算法 （MMAPSO）
5
分类学习粒子群优化算法 （PSO-CL）
6
插值自学习粒子群算法 (LILPSO)
目录
7
局部极点拓补粒子群优化算法 （CLPSO-LOT）
人工智能中的遗传算法与粒子群优化算法比较分析
人工智能中的遗传算法与粒子群优化算法比较分析人工智能是目前科技领域的热门研究方向之一，其中遗传算法（Genetic Algorithms）和粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）是常用的优化算法。
本文将从算法原理、应用领域和优缺点等方面，对这两种算法进行比较分析。
首先，遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法。
它通过模拟遗传操作，如选择、交叉和变异，生成一组适应度较高的个体，以寻找问题的最优解。
遗传算法适用于复杂问题的优化，具有全局搜索能力和较高的鲁棒性。
而粒子群优化算法则是模拟鸟群或鱼群等群体协同行为的优化算法。
粒子群算法中，每个个体都被称作粒子，通过在解空间中移动和信息交流的方式，逐步优化自身的适应度。
粒子群算法适用于连续优化问题，并且收敛速度较快。
在应用领域上，遗传算法和粒子群优化算法可以广泛应用。
遗传算法主要用于组合优化、机器学习、图像处理等领域。
例如，在组合优化中，遗传算法可以用于任务调度、旅行商问题等。
而粒子群优化算法常用于工程设计、神经网络训练等领域。
例如，在工程设计中，粒子群算法可以用于参数优化、结构优化等。
两种算法各有优缺点。
遗传算法是一种较为经典的搜索算法，具有全局搜索能力，但由于搜索空间较大，收敛速度相对较慢。
而粒子群算法在收敛速度方面具有优势，但对于复杂问题的优化效果较差。
此外，遗传算法对问题建模的要求较高，需要设计适应度函数、选择操作和交叉变异等操作，操作参数较多。
相比之下，粒子群算法由于只有速度和位置的更新，参数较少，使用较为简单。
综上所述，遗传算法和粒子群优化算法是人工智能领域中常用的优化算法。
遗传算法具有全局搜索能力和较高的鲁棒性，适用于复杂问题的优化。
粒子群优化算法在连续优化问题上收敛速度较快，应用较为广泛。
选择使用哪种算法取决于问题的性质和需求。
对于大规模、复杂的问题，遗传算法可能更为适合；而对于简单问题或需要快速收敛的问题，粒子群算法可能更具优势。
啥叫智能优化智能优化算法的简单概述
啥叫智能优化智能优化算法的简单概述在当今这个科技飞速发展的时代，“智能优化”和“智能优化算法”这两个词频繁地出现在我们的视野中。
但对于很多人来说，它们可能还带着一层神秘的面纱，让人似懂非懂。
那么，到底啥叫智能优化，智能优化算法又是什么呢？简单来说，智能优化就是运用各种智能化的手段和方法，让某个系统或者过程达到更优的状态。
而智能优化算法呢，就是实现这种优化的工具和途径。
想象一下，我们生活中有很多需要做出最优选择的情况。
比如，你要规划一次旅行，怎样安排路线才能在有限的时间内去最多想去的景点，花费还最少？又或者，一家工厂要安排生产任务，怎么分配资源才能让产量最高、成本最低？这些都是需要进行优化的问题。
智能优化算法的出现，就是为了帮助我们在复杂的情况中找到那个最优的解决方案。
它不是靠随机的猜测或者纯粹的经验，而是通过一系列有逻辑、有策略的计算和搜索过程来实现。
智能优化算法有很多种，常见的比如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等等。
这些算法都有各自的特点和适用场景。
遗传算法就像是生物进化的过程。
它通过模拟自然界中基因的遗传、变异和选择，来逐步找到最优的解。
比如说，我们把一个问题的可能解决方案看作是一个个“个体”，每个个体都有自己的“基因”（也就是问题的参数）。
然后通过交叉、变异等操作，产生新的“个体”，再根据一定的“适应度”（也就是衡量解决方案好坏的标准）来选择哪些个体能够“生存”下来，继续繁衍后代。
经过不断的迭代，最终就有可能找到最优的那个“个体”，也就是最优解。
模拟退火算法呢，则有点像金属的退火过程。
在高温下，金属的原子可以自由运动，随着温度逐渐降低，原子会慢慢稳定在能量最低的状态。
模拟退火算法也是这样，它从一个随机的初始解开始，然后在搜索过程中，既接受比当前解更好的解，也有一定的概率接受比当前解差的解。
这样可以避免算法陷入局部最优，有机会找到全局最优解。
粒子群优化算法则把问题的解想象成一群在空间中飞行的“粒子”。
人工智能原理中群智能优化算法的内容以及过程
人工智能原理中裙智能优化算法的内容以及过程1. 概述人工智能是指智能机器的研究和设计，它包括了形式逻辑思维、学习和自然语言理解等各种能力。
随着科技的发展和进步，人工智能已经成为了当今社会中一个非常重要的领域。
而在人工智能的研究和应用中，裙智能优化算法起到着非常重要的作用。
在本文中，我们将会介绍人工智能原理中裙智能优化算法的内容以及过程。
2. 裙智能优化算法的概念裙智能优化算法是一种基于生物裙体行为的算法，其最初的灵感来源于自然界中的一些生物的裙体行为，例如蚁裙、鸟裙或者鱼裙等。
这些生物在裙体行为中表现出极强的自适应性和智能性，这也启发了研究者们去开发一些模拟这些生物裙体行为的优化算法。
裙智能优化算法可以通过模拟这些生物裙体行为来解决一些优化问题，例如寻优、函数逼近、组合优化等。
3. 裙智能优化算法的工作原理裙智能优化算法的核心思想是通过模拟生物裙体行为来解决优化问题。
在这些算法中，通常会涉及到一些基本的生物行为模型，例如蚁裙算法中的信息素模型、粒子裙算法中的裙体飞行模型等。
在算法的执行过程中，个体之间会进行信息交流或者相互作用，从而使得整个裙体能够逐步收敛到最优解。
在算法的每一次迭代中，个体会根据一定的规则进行位置或者速度的更新，从而使得整个裙体可以朝着最优解的方向前进。
4. 裙智能优化算法的主要内容在裙智能优化算法中，最为著名和常用的算法包括蚁裙算法、粒子裙算法、鱼裙算法和人工免疫算法等。
这些算法在不同的优化问题上都有着自己独特的优势和特点，因此在实际应用中得到了广泛的应用。
下面我们将对这些算法进行简要的介绍。
4.1 蚁裙算法蚁裙算法是一种通过模拟蚁裙寻找食物的行为来解决优化问题的算法。
在这个算法中，蚂蚁会根据信息素的浓度来选择路径，并且在选择路径之后会在路径上释放信息素。
通过这种方式，蚂蚁可以很快找到最优路径，并且这种最优路径也会被更多的蚂蚁选择。
4.2 粒子裙算法粒子裙算法是一种通过模拟鸟裙觅食的行为来解决优化问题的算法。
群体智能与优化算法
群体智能与优化算法群体智能（Swarm Intelligence）是一种模拟自然界群体行为的计算方法，借鉴了群体动物或昆虫在协作中展现出来的智能。
在群体智能中，个体之间相互通信、相互协作，通过简单的规则和局部信息交流来实现整体上的智能行为。
而优化算法则是一类用于解决最优化问题的数学方法，能够在大量搜索空间中找到最优解。
在现代计算领域，群体智能和优化算法常常结合使用，通过模拟自然界群体行为，寻找最佳解决方案。
接下来将分析几种典型的群体智能优化算法。
1. 蚁群算法（Ant Colony Optimization）：蚁群算法源于对蚂蚁寻找食物路径行为的模拟。
蚁群算法通过模拟蚁群在环境中的寻找和选择过程，来寻找最优解。
算法中蚂蚁在搜索过程中会释放信息素，其他蚂蚁则根据信息素浓度选择路径，最终形成一条最佳路径。
2. 粒子群算法（Particle Swarm Optimization）：粒子群算法源于对鸟群觅食过程的模拟。
在算法中，每个“粒子”代表一个潜在的解，粒子根据自身经验和周围最优解的经验进行位置调整，最终寻找最优解。
3. 遗传算法（Genetic Algorithm）：遗传算法源于对生物进化过程的模拟。
通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，来搜索最优解。
遗传算法在优化问题中有着广泛的应用，能够在复杂的搜索空间中找到较好的解决方案。
4. 蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm）：蜂群算法源于对蜜蜂群食物搜寻行为的模拟。
在算法中，蜜蜂根据花粉的量和距离选择食物来源，通过不断地试探和挑选来找到最佳解。
总体来说，群体智能与优化算法的结合，提供了一种高效且鲁棒性强的求解方法，特别适用于在大规模、高维度的优化问题中。
通过模拟生物群体的智能行为，这类算法能够在短时间内找到全局最优解或者较好的近似解，应用领域覆盖机器学习、数据挖掘、智能优化等多个领域。
群体智能与优化算法的不断发展，将进一步推动计算领域的发展，为解决实际问题提供更加有效的方法和技术。
基于人工智能的智能优化算法研究及其应用
基于人工智能的智能优化算法研究及其应用智能优化算法是以人工智能技术为基础，利用智能化的优化方法解决问题的一种计算方法。
智能优化算法的应用范围非常广泛，包括机器学习、物流、金融等领域。
本文将对基于人工智能的智能优化算法进行研究及其应用进行探讨。
一、智能优化算法的研究1.遗传算法遗传算法是通过模拟自然界的进化过程，来寻找最优解的一种优化方法。
遗传算法中的个体经过交叉、变异、选择等操作，进化出适应度高的个体。
遗传算法可以解决复杂的优化问题，比如蚁群算法、神经网络等。
2.粒子群算法粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群、鱼群等群体自然行为，通过个体之间的交流，逐渐发现最优解。
粒子群算法可以优化连续函数、非连续函数等问题。
3.模拟退火算法模拟退火算法是一种优化算法，模拟了物质退火的过程。
它通过随机搜索的方式，慢慢逼近最优解。
模拟退火算法能够在较短时间内找到接近最优解的解，解决诸如最小距离、最小误差等规划问题。
二、智能优化算法的应用1.机器学习机器学习是人工智能领域的一种重要技术，它的核心是通过数据和算法，让计算机能够自动学习。
智能优化算法可以在机器学习领域中应用到参数调整、特征选择、模型嵌入等方面，以提高机器学习的效果。
2.物流物流运输是企业流程中非常复杂的一部分，优化物流运输过程是企业提升效益的重要手段。
智能优化算法可以应用到运输网络的规划、路线优化、调度等方面，使得物流运输更加高效。
3.金融金融领域也是智能优化算法的一个重要应用领域。
智能优化算法可以应用到金融风险分析、交易策略优化等方面，提高金融市场的效率和稳定性。
三、总结基于人工智能的智能优化算法不仅在理论上有不少的进展，实际应用中也已经发挥出了巨大的作用。
当然，在这个领域仍需要有更多的研究，不断完善优化方法，创造更广泛的使用场景。
未来，随着人工智能的不断发展，基于智能优化算法的优化方法有望在各个领域实现进一步的普及，为我们的生活带来更多的贡献。
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传统最优化的解法
1、选择一个初始解 该解必须是一个可行解。
2、判断停止准则是否满足 一般为最优性条件。如单纯型方法是最下一行
的值均为非负。
3、向改进方向移动 由于采用迭代方法，当不满足停止条件时，
需要不断修改当前解。
传统最优化的解法的缺陷
1、单点运算方式，一个初始解出发，迭代只 对一个点进行计算，无法并行计算、多核计算。
组合优化问题
义域为解空间，即自变量的各种可能取值，记为 ={s1,s2,…,sn}，C(si)为状态si对应的目标函数值，组
合优化(极小值)是寻求 中，使得目标函数C(si)最小 的状态si*即最优解。
常表现为排序、分类、筛选等问题，如
TSP(traveling salesman problem 旅行商问题，最短距 离的Hamilton问题)、
(5)粒子群算法：随机产生初始粒子群，随机选择初始 移动方向
伪随机数Pseudo Random Number Generator(RNG)
2、产生方法 (1)乘同余法：
Sk+1=mod(ASk, m) 当位数为L时，取模m=2L，S0为奇数，A=4t+1(t为 正整数)时，可得到长度为2L-2的随机整数。 如L=6时，M=64，A=4*3+1=13，S0=1，则 {1,13, mod(13*13,64)，……}
智能优化方法的历史
1972年、E.N.洛伦兹(MIT)、chaos(混沌)，原意是混乱、 无序，在现代非线性理论中，混沌是泛指在确定体系 中出现的貌似无规则的、类随机的运动。
(1)随机性：类似随机变量的杂乱表现；
(2)遍历性。不重复地历经一定范围内的所有状态；
(3)规律性：混沌是由确定性的迭代式产生。
1995年、Kenedy、Eberhart、Particle Swarm Optimization(粒子群优化)，模拟鸟群、渔群集 体觅食迁徙中，个体与群体协调一致的机理， 群过群体最优化方向、个体最优方法和惯性方 向协调来实现最优化。
1999年、Linhares、Predatory Search(捕食搜 索)，模拟猛兽捕食中大范围搜索(大步确定大体 范围)和局部蹲守(小碎步寻优)的特点，通过设 置全避搜索和局部搜索间变换的阈值，来协调 两种不同的搜索方式，从而实现对全局搜索与 局部搜索的兼顾。
智能优化算法
杨圣洪 ysh@ 346260267(qq)
绪论----最优化的历史
微积分中函数极值，最早的无约束函数优化。
拉格朗日乘子法是最早的约束优化方法。
二战时运筹学(Operation Research)，解决受 多个约束条件限制时，目标函数值的最大化(最 小化).
其方法有线性规划(单纯型法)、动态规划、 博弈论、排队论、存储论等，
伪随机数Pseudo Random Number Generator(RNG)
2、产生方法 (1)乘同余法： Sk+1=mod(ASk, m) (A2=)混4t+合1同( 同余上法)，：mSko+d1=(Cm,oMd)(=A1S，k+长C，度m为)2L当的m随=2机L，整S数0奇。， (之3)间0-1的均随匀机分均布匀：分随布机。数序列{Sk+1}，则{xk=Sk/M}为0-1
1977年、Glover、Tabu Search(禁忌搜索算法)： 将记忆功能引入到最优解的搜索过程中，通过 设置禁忌区阻止搜索过程中的重复，这在图论 中最短路径的disjktra算法等都用过，从而大大 提高寻优过程的搜索效率。
智能优化方法的历史
197X年、Jerne、Artificial immune System(人 工免疫系统)。通过进化学习辨别危险的外部物 体(细菌、病毒等)和体内自身的细胞(或分子)， 通过从不同种类的抗体中，构造处理外部物体 的方法或物质。具有并行、分布、自适应性、 学习、识别、记忆和特征提取能力。
参考书
(1)汪定传等 智能优化方法 高教社 研材 电子版 (2)黄友锐 智能优化算法及其应用 国防工业出版社
图书馆有借
(3)王凌
智能优化算法及其应用 清华大学出版社 有电子版
(4)梁艳春 群智能优化算法理论与应用 网上有买 (5)周明 遗传算法原理及应用 国防社
有电子版
(6)史峰等 matlab智能优化算法30个案例分析
2、计算的效率优先, 如TSP问题，本身是一个 NP完全问题，更关注算效率，而非最优解。
3、传统方法计算终止可能得到的解,连可行解 都不是。但问题要求达到限定迭代次数后就停 机，希望此时得到的解是比较优化的解。
4、优化计算中的数据可能不精确，初始解可 能不是可行解，甚至远离可行解。数据可能是 随机变量、模糊集合。
199X年、Dorigo、Ant Colony Optimization(蚁 群算法)，模拟蚂蚁群体利用信息素来实现路径 优化的机理，通过忘记路径将信息素的变化来 解决离散数据的最优化(函数是离散的，约束条 件也是离散的，称为组合优化问题，如TSP、01背包问题、生产调度问题等)。
智能优化方法的历史
学习智能优化方法的策略
3、不提倡刻意去追求理论成果 不是一门严谨的学科，是一门实验学科，最好利用
matlab去做实验。 4、算法性能的测算是一项要下真功夫的工作
算法性能的评价标准是大量不同规划的例题，必须 喜欢编程，喜欢在计算机上工作，后面将介绍组合优 化的常见问题、连续优化的常见问题。
网上题库中的例题、文献中的例题。优于文献中报 道的性能指标。
智能优化方法的历史
1982年、Feynman、按照量子力学原理建造新的计算 机，1985年oxford的Deutsh利用量子态的相干叠加性 可实现并行的量子计算，1995年Grover提出了Grover 算法，可用于解决TSP问题，但现在仍有相当的难度。
1982年、Hopfiled在前人的基础上，在前人青工式神 经元模型(MP)、多层感知机、自适应线性单元模型及 自适应理论ART，引入能量函数的概念，研究网络的 动力学特性，并用电子线路设计出相应的网络，使得 BP可用于联想记忆和优化计算，后人在此基础上提出 了PDP理论、多层向前网络的BP算法，成为比较好的 学习算法，用于控制工程、机器学习、信号处理、模 式识别和经济领域。但最近几年好像又不热了。
2、算法改进有很大的创新空间
只给基本的计算思想和步骤，提高计算性能的细节方 面有很大的创新空间。中国发论文，对前人或牛人经 典算法的改进，是最多也是最容易的！
中国只需要改进型创新，不需要真正的原创的创新， 因为中国杂志的审稿人就是这类型。
退火三函数、遗传选择、交叉与变异算子……
需要对待解决的问题有全面的了解，对各智能算法非 常熟练，我们上这门课的目标是解决后面这个问题。
用于模式识别、信息安全、智能优化、机器 学习、数据挖掘、自动控制、故障诊断等领域。
1999年、Hunt、Clone(克隆选择算法)，只有识 别抗原的细胞的能进行clone扩增，同时克隆产 生的细胞又高频变异，满足生物的多样性要求， 使之具有爬山的能力，全局搜索呀！。
智能优化方法的历史
1983年、Kirkpatrick、Simulated Annealing(模 拟退火算法)。热力学中退火使金属原子达到能 量最低状态的机制，按Boltzmann方程计算状态 向量间的转移概率，来引导搜索，从而使算法 具有很好的全局搜索能力。
智能优化方法的历史
2000年、Passino、Bacteria Foraging (细菌觅食算法)。 模拟大肠杆菌的觅食过程。(1)寻找可能存在食物源的 区域；(2)决定是否进入此区域；(3)在所选定的区域中 寻找食物源；(4)消耗掉一定的量的食物后，决定是否 继续在此区域寻找食物或迁移到另一个更理想的区域。 电网电力预测、电压控制、多Agent系统和车间调度。
SP(scheduling problem 加工调度问题 Flow-show、 job-shop)、
0-1KP(knapsack problem背包问题)、
BPP(bin packing problem)、
GCP(graph coloring problem 图着色问题)、
CP(clustering problem 聚类问题)
北航
伪随机数Pseudo Random Number Generator(RNG)
1、用途
(1)遗传算法：随机产生初始种群，用旋转法选择个 体、选择交叉点，选择变异点。
(2)禁忌搜索：随机选择初始解，选择多阶段禁忌搜索 的初始解。
(3)模拟退火：随机选择领域解，按概率作转移决定。
(4)蚊群算法：随机产生初始蚁群。
智能优化方法的历史
1975年、Holland、Genetic Algorithms(遗传算 法)：模仿生物种群中优胜劣汰适者生成机制， 通过种群中优势个体的繁殖进化来实现优化。 通过选择、交叉、变异来寻优，常用于非线性 最优化和复杂的组优化或整数规划问题、管道 优化设计(网络流)、通风网络的设计、飞机外形 设计、图像处理、VL移动,限制了跳出局部最优的能 力,都使得目标函数降低，即不具备“爬山”能 力,没有全局搜索能力.
3、停止条件只是局部最优性的条件, 只有当解 的可行域凸集、目标函数凸函数时才全局最优。
4、目标函数、约束函数必须连续可微，甚至 还要高阶可微
一些新现象
1、目标函数与约束条件不连续，可能离散， 可能含有规则、条件和逻辑关系。
5、主要性能指标 (1)达优率：多次从不同随机种子出发的计算中，达到 最优解的次数或百分比。
(2)计算速度：迭代次数 (3)计算大规模问题的能力。
智能优化方法的分类
1、函数优化：对象在一定区间内的连续变量。
2、组合优化：解空间的离散状态，如TSP
函数优化的经典问题