我对智能优化算法的认识
我对智能优化算法的认识
20世纪70年代以来，随着仿生学、遗传学和人工智能科学的发列展，形成了一系列新的优化算法——智能优化算法。智能优化算法是通过模拟某一自然现象或过程而建立起来的，他们具有适于高度并行、自组织、自学习与自适应等特征，为解决复杂问题提供了一种新的途径。它们不需要构造精确的数学方法，不需要进行繁杂的搜索，同大连简单的信息传播和演变方法来得的问题的最优解。
传统的智能优化算法包括进化算法、粒子群算法、禁忌搜索、分散搜索、模拟退火、人工模拟系统、蚁群算法、遗传算法、人工神经网络技术等等。随着智能优化算法的发展出现了一些新的算法如：萤火虫算法，随着遇到事物的复杂性显现出混合智能优化算法的优势。这些算法在农业、电子科技行业、计算机应用中有很大的作用。
在查看资料后，我发现传统的智能优化算法应用较广泛些。在2009年发表的一篇论文中，讲到了遗传算法可以成功解决函数优化问题。其上提到，利用遗传算法，根据函数创造一系列个体，计算适应度函数，模拟“优胜劣汰”的自然法则，选择优良个体交叉、随机产生后代等步骤解决函数优化问题。其中还提出了用蚁群算法求解传统方法难以解决的非凸、非线性非连续的优化问题。
11年发表的《浅谈几种智能优化算法》中介绍了几种典型传统的智能优化算法，并对它们（遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等）做了详尽的分析，让人们对这几种算法有更深刻的认识。近年来，这些算法在运筹学、管理科学中也有重要的应用。另外，从近几年
发表论文可以看出典型的智能优化算法在解决传统难题方面的优势，及其广泛的应用。如蚁群算法在静态组合优化中可用来解决TSP 问题、QAP、JSP、VRP等；在动态组合优化中用于解决路由问题、电子系统故障诊断、模糊系统和设计无限数字响应器等。
随着其应用的的广泛，出现了一些新的算法，如微粒子群算法，可应用于化学过程的动态分析，蛋白质序列的模拟及光纤通信。还有95年提出的蜂群算法，该算法可应用于解决作业车间调度问题。02年提出的人工鱼群算法，在组合优化、参数估计、PID控制器的参数整定及神经网络优化等方面都有重要意义。
通过查看资料学习，我了解了智能优化算法在交通、物流、人工神经网络优化、生产调度、电力系统优化及电子科技行业的重要作用及应用，对智能优化算法的意义有更深刻的认识；有机会的话我会继续了解其发展和应用。
参考文献：
[1]高炜欣，穆向阳，汤楠，等.Hopfield 神经网络在机组组合问题中的应用[J].计算机应用，2009，4：1028- 1031.
[2]张炯，刘天琪，苏鹏，等.基于遗传粒子群混合算法的机组组合优化[J].电力系统保护与控制，2009，9（29）：25- 29.
[3]刘海江，张春伟，徐君杰，等．基于遗传算法的白车身焊接机器人焊点分配[J]．同济大学学报(自然科学版)，2010，38(5)：725－728．
[4]海丽切木?阿布来提.浅谈几种智能优化算法[J].电脑知识与技术,2011,中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2011)19-4628-03.
[5]赵义飞，高锦宏，刘亚平，等.基于蚁群优化神经网络的故障诊断[J].北京信息科技大学学报（自然科学版），2010年02期.
[6]甘明刚，潘峰，蔡涛.基于协调粒子群算法的无限冲激响应滤波器优化设计[J].兵工学报，2010年10期
群体协同智能优化算法改进及其应用研究
群体协同智能优化算法改进及其应用研究优化问题广泛地存在于实际工程问题和科学研究中。优化问题具有解空间规模大、维数高的特点,一些传统优化算法在求解大规模优化问题时,存在计算复杂度高、时间长等问题。群体智能算法因其参数少、模型简单、易于实现等优点,已成为求解优化问题新的研究方向。随着人工智能的高速发展,电子商务、移动互联网金融无时无刻不断产生数据。 数据挖掘技术越来越受到众多领域的广泛关注。聚类技术是数据挖掘领域的一个重要分支,在无监督条件下,用于挖掘数据潜在结构,已成为人工智能领域研究热点。密度峰值快速搜索聚类算法是聚类算法中极具竞争力的一种新型聚类算法,已得到各领域广泛认可,但其仍存在手动设置参数的缺陷。本文将布谷鸟搜索算法作为主要研究对象,对其进行研究与改进,并对密度峰值快速搜索聚类算法存在缺陷进行改进。 本文主要内容和创新点如下:(1)针对布谷鸟搜索算法在处理复杂函数时,算法收敛速度慢;在处理多维数据时,算法寻优精度低,算法稳定性较差的问题,提出动态自适应步长的双重策略的布谷鸟搜索算法。算法引入动态自适应步长机制和双重评价策略,动态步长中学习因子加速算法在解空间中搜索速度,在算法迭代前期,双重评价策略中的逐列排序策略在全局搜索中快速定位,并引入动态发现概率增加全局搜索能力。(2)针对密度峰值快速搜索聚类算法存在手动设置截断距离d_c,欧式距离无法准确反映数据间的相似性等缺陷,提出布谷鸟优化的密度峰值快速搜索聚类算法。算法通过布谷鸟搜索算法优化截断距离,并引入余弦相似度,将方向与实际距离相结合,更好区分两类中间区域数据点的归属度。 仿真实验结果表明,改进密度峰值快速搜索聚类算法具有较好聚类性能。(3)基于布谷鸟优化的密度峰值快速搜索聚类算法,对银行个人信贷数据进行聚类。仿真实验结果表明,本文提出的方法能够较为有效地分析和预测银行个人信贷违约情况,帮助银行信贷部门合理地做出决策。
智能优化算法
智能计算读书报告（二） 智能优化算法 姓名：XX 学号：XXXX 班级：XXXX 联系方式：XXXXXX
一、引言 智能优化算法又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强、且适用于并行处理的算法。这种算法一般具有严密的理论依据，而不是单纯凭借专家的经验，理论上可以在一定时间内找到最优解或者近似最优解。所以，智能优化算法是一数学为基础的，用于求解各种工程问题优化解的应用科学，其应用非常广泛，在系统控制、人工智能、模式识别、生产调度、VLSI技术和计算机工程等各个方面都可以看到它的踪影。 最优化的核心是模型，最优化方法也是随着模型的变化不断发展起来的，最优化问题就是在约束条件的限制下，利用优化方法达到某个优化目标的最优。线性规划、非线性规划、动态规划等优化模型使最优化方法进入飞速发展的时代。 20世纪80年代以来，涌现出了大量的智能优化算法，这些新颖的智能优化算法被提出来解决一系列的复杂实际应用问题。这些智能优化算法主要包括：遗传算法，粒子群优化算法，和声搜索算法，差分进化算法，人工神经网络、模拟退火算法等等。这些算法独特的优点和机制，引起了国内外学者的广泛重视并掀起了该领域的研究热潮，并且在很多领域得到了成功地应用。 二、模拟退火算法（SA） 1. 退火和模拟退火 模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)最早的思想是由N. Metropolis 等人于1953年提出。1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。模拟退火算法是一种通用的优化算法，理论上算法具有概率的全局优化性能,目前已在工程中得到了广泛应用，诸如VLSI、生产调度、控制工程、机器学习、神经网络、信号处理等领域。 模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。 模拟退火其实也是一种贪心算法，但是它的搜索过程引入了随机因素。模拟
智能优化算法综述
智能优化算法的统一框架 指导老师：叶晓东教授 姓名：李进阳 学号：2 班级：电磁场与微波技术5班 2011年6月20日
目录 1 概述 (3) 2群体智能优化算法.................................. 错误!未定义书签。 人工鱼群算法 (4) 蚁群算法 (5) 混合蛙跳算法 (9) 3神经网络算法 (10) 神经网络知识点概述 (10) 神经网络在计算机中的应用 (11) 4模拟退火算法 (15) 5遗传算法.......................................... 错误!未定义书签。 遗传算法知识简介 (17) 遗传算法现状 (18) 遗传算法定义 (19) 遗传算法特点和应用 (20) 遗传算法的一般算法 (21) 遗传算法的基本框架 (26) 6总结 (28) 7感谢 (29)
1概述 近年来，随着人工智能应用领域的不断拓广，传统的基于符号处理机制的人工智能方法在知识表示、处理模式信息及解决组合爆炸等方面所碰到的问题已变得越来越突出，这些困难甚至使某些学者对强人工智能提出了强烈批判，对人工智能的可能性提出了质疑。众所周知，在人工智能领域中，有不少问题需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或准优解。像货朗担问题和规划问题等组合优化问题就是典型的例子。在求解此类问题时，若不能利用问题的固有知识来缩小搜索空间则会产生搜索的组合爆炸。因此，研究能在搜索过程中自动获得和积累有关搜索空间的知识，并能自适应地控制搜索过程，从而得到最优解或准有解的通用搜索算法一直是令人瞩目的课题。智能优化算法就是在这种背景下产生并经实践证明特别有效的算法。 2群体智能优化算法 自然界中群体生活的昆虫、动物,大都表现出惊人的完成复杂行为的能力。人们从中得到启发,参考群体生活的昆虫、动物的社会行为,提出了模拟生物系统中群体生活习性的群体智能优化算法。在群体智能优化算法中每一个个体都是具有经验和智慧的智能体 (Agent) ,个体之间存在互相作用机制,通过相互作用形成强大的群体智慧来解决复杂的问题。自 20世纪 90年代模拟蚂蚁行为的蚁群算法(ACO)提出以来,又产生了模拟鸟类行为的微粒群算法 ( PSO)、模拟鱼类生存习性的人工鱼群算法、模拟青蛙觅食的混合蛙跳算法 ( SFLA)等。这些群体智能优化算法的出现,使原来一些复杂的、难于用常规的优化算法进行处理的问题可以得到解决,大大增强了人们解决和处理优化问题的能力,这些算法不断地用于解决工程实际中的问题,使得人们投入更大的精力对其理论和实际应用进行研究。群体智能优化算法本质上是一种概率搜索,它不需要问题的梯度信息具有以下不同于传统优化算法的特点: ①群体中相互作用的个体是分布式的,不存在直接的中心控制,不会因为个别个体出现故障而影响群体对问题的求解,具有较强的鲁棒性; ②每个个体只能感知局部信息,个体的能力或遵循规则非常简单,所以群体智能的实现简单、方便; ③系统用于通信的开销较少,易于扩充; ④自
一种新型的智能优化方法—人工鱼群算法
浙江大学 博士学位论文 一种新型的智能优化方法—人工鱼群算法 姓名：李晓磊 申请学位级别：博士 专业：控制科学与工程 指导教师：钱积新 2003.1.1
加，，Ｚ掌博士学位论文一ＩＩＩ－ 摘要 （优化命题的解决存在于许多领域，对于国民经济的发展也有着巨大的应用前景。随着优化对象在复杂化和规模化等方面的提高，基于严格机理模型的传统优化方法在实施方面变得越来越困难。厂吖 本文将基于行为的人工智能思想通过动物自治体的模式引入优化命题的解决中，构造了一种解决问题的架构一鱼群模式，并由此产生了一种高效的智能优化算法一人工鱼群算法。 文中给出了人工鱼群算法的原理和详细描述，并对算法的收敛性能和算法中各参数对收敛性的影响等因素进行了分析；针对组合优化问题，给出了人工鱼群算法在其中的距离、邻域和中心等概念，并给出了算法在组合优化问题中的描述；针对大规模系统的优化问题，给出了基于分解协调思想的人工鱼群算法；给出了人工鱼群算法中常用的一些改进方法；给出了人工鱼群算法在时变系统的在线辨识和鲁棒ＰＩＤ的参数整定中两个应用实例ｊ最后指出了鱼群模式和算法的发展方向。 ｆ在应用中发现，人工鱼群算法具有以下主要特点： ?算法只需要比较目标函数值，对目标函数的性质要求不高； ?算法对初值的要求不高，初值随机产生或设定为固定值均可以； ?算法对参数设定的要求不高，有较大的容许范围； ?算法具备并行处理的能力，寻优速度较快； ?算法具备全局寻优的能力； 鱼群模式和鱼群算法从具体的实施算法到总体的设计理念，都不同于传统的设计和解决方法，同时它又具有与传统方法相融合的基础，相信鱼群模式和鱼群算法有着良好的应用前景。∥ ／ 关键词人工智能，集群智能，动物自治体，人工鱼群算法，ｆ优∥ ，ｌ／。７
智能优化算法作业
一、优化算法及其应用 1.简介 共轭梯度法（Conjugate Gradient ）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse 矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。 2.算法原理 共轭梯度法是利用目标函数梯度逐步产生共轭方向作为线搜索方向的方法，每次搜索方向都是在目标函数梯度的共轭方向，搜索步长通过一维极值算法确定。 设二次函数为1 ()2T T f X C b X X AX =++，其中C 为常数，,b X 为n 维列向 量，A 为对称正定矩阵，用共轭梯度法求()f X 的极小点： 共轭梯度法探索的第一步是沿负梯度方向。即()k X 点按()()()k k S f X =-?方向找到(1)k X +，然后沿着与上一次探索方向()k S 相共轭的方向(1)k S +进行探索直达到最小点*X 。 令()(1)(1)()k k k k S f X S β++=-?+。 上式的意义就是以原来的负梯度()()()k k f X S -?=的一部分即()k k S β，加上新的负梯度()(1)k f X +-?，构造(1)k S +。 在上式中k β的选择，应使n 维欧氏空间n E 中的两个非零向量()k S 与(1)k S +关于矩阵A 共轭。即 (1)() (0,1,2,...1)T k k S AS k n +??==-?? 因 1()2 T T f X C b X X AX =++ ，故有()f X b AX ?=+ 若令 ()()()()k k k g f X b AX =?=+ ()(1)(1)(1)k k k g f X b AX +++=?=+
混合群智能优化算法研究及应用
混合群智能优化算法研究及应用 优化问题广泛地存在于科学研究和工程实践中。群智能优化算法是优化算法中最新的一个分支,也是最热门的发展方向。群智能优化算法是通过模拟自然界中生物间相互合作、共享信息等群体行为而建立起来的随机搜索算法,相较于经典优化算法具有结构简单、易于实现等优点。不同的群智能优化算法是模拟不同生物行为形成的,所以它们各具特点和适用场景。然而,单一的群智能优化算法均有其局限性,如搜索精度不够高、收敛速度慢、性能受参数影响较大和容易陷入局部最优等。将不同群智能优化算法有机结合,设计混合群智能优化算法是一种提高算法性能的有效方法,具有重要的研究意义。本文的主要研究内容及创新点包括以下几个方面:(1)针对单目标数值优 化问题提出了一种基于跟随蜂搜索的自适应粒子群算法(Follower Bee Search Based Adapitve Particle Swarm Optimization,F-APSO)。首先在经典粒子群算法粒子飞行轨迹分析的基础上提出了一种自适 应的粒子群算法(Adapitve Particle Swarm Optimization,APSO), 提高了算法在求解单峰问题时的性能。然后提出了一种针对自适应粒子群算法的稳定性分析方法,基于该方法对APSO进行了稳定性分析,给出了能够保证算法稳定的参数取值条件。接着通过引入人工蜂群算法中的跟随蜂搜索,提高了算法的开拓性,并将APSO的稳定性条件拓展到了 F-APSO中。仿真实验表明F-APSO在求解单目标数值优化问题时在解的质量和时间消耗上都具有良好表现。将F-APSO用于解决矿山生产排程优化问题,与原有生产方案相比优化后的方案在不同铁
智能优化算法(蚁群算法和粒子群算法)
7.1 蚁群优化算法概述 ?7.1.1 起源 ?7.1.2 应用领域 ?7.1.3 研究背景 ?7.1.4 研究现状 ?7.1.5 应用现状
7.1.1 蚁群优化算法起源 20世纪50年代中期创立了仿生学，人们从生物进化的机理中受到启发。提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法，如进化规划、进化策略、遗传算法等，这些算法成功地解决了一些实际问题。
20世纪90年代意大利学者M．Dorigo，V．Maniezzo，A．Colorni等从生物进化的机制中受到启发，通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为，提出来一种新型的模拟进化算法——蚁群算法，是群智能理论研究领域的一种主要算法。
背景：人工生命 ?“人工生命”是来研究具有某些生命基本特征的人工系统。人工生命包括两方面的内容。 ?研究如何利用计算技术研究生物现象。?研究如何利用生物技术研究计算问题。
?现在关注的是第二部分的内容，现在已经有很多源于生物现象的计算技巧。例如，人工神经网络是简化的大脑模型，遗传算法是模拟基因进化过程的。 ?现在我们讨论另一种生物系统－社会系统。更确切的是，在由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为，也可称做“群智能”(swarm intelligence)。这些模拟系统利用局部信息从而可能产生不可预测的群体行为（如鱼群和鸟群的运动规律），主要用于计算机视觉和计算机辅助设计。
?在计算智能(computational intelligence)领域有两种基于群智能的算法。蚁群算法(ant colony optimization)和粒子群算法(particle swarm optimization)。前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟，已经成功运用在很多离散优化问题上。
我对智能优化算法的认识
我对智能优化算法的认识 20世纪70年代以来，随着仿生学、遗传学和人工智能科学的发列展，形成了一系列新的优化算法——智能优化算法。智能优化算法是通过模拟某一自然现象或过程而建立起来的，他们具有适于高度并行、自组织、自学习与自适应等特征，为解决复杂问题提供了一种新的途径。它们不需要构造精确的数学方法，不需要进行繁杂的搜索，同大连简单的信息传播和演变方法来得的问题的最优解。 传统的智能优化算法包括进化算法、粒子群算法、禁忌搜索、分散搜索、模拟退火、人工模拟系统、蚁群算法、遗传算法、人工神经网络技术等等。随着智能优化算法的发展出现了一些新的算法如：萤火虫算法，随着遇到事物的复杂性显现出混合智能优化算法的优势。这些算法在农业、电子科技行业、计算机应用中有很大的作用。 在查看资料后，我发现传统的智能优化算法应用较广泛些。在2009年发表的一篇论文中，讲到了遗传算法可以成功解决函数优化问题。其上提到，利用遗传算法，根据函数创造一系列个体，计算适应度函数，模拟“优胜劣汰”的自然法则，选择优良个体交叉、随机产生后代等步骤解决函数优化问题。其中还提出了用蚁群算法求解传统方法难以解决的非凸、非线性非连续的优化问题。 11年发表的《浅谈几种智能优化算法》中介绍了几种典型传统的智能优化算法，并对它们（遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等）做了详尽的分析，让人们对这几种算法有更深刻的认识。近年来，这些算法在运筹学、管理科学中也有重要的应用。另外，从近几年
发表论文可以看出典型的智能优化算法在解决传统难题方面的优势，及其广泛的应用。如蚁群算法在静态组合优化中可用来解决TSP 问题、QAP、JSP、VRP等；在动态组合优化中用于解决路由问题、电子系统故障诊断、模糊系统和设计无限数字响应器等。 随着其应用的的广泛，出现了一些新的算法，如微粒子群算法，可应用于化学过程的动态分析，蛋白质序列的模拟及光纤通信。还有95年提出的蜂群算法，该算法可应用于解决作业车间调度问题。02年提出的人工鱼群算法，在组合优化、参数估计、PID控制器的参数整定及神经网络优化等方面都有重要意义。 通过查看资料学习，我了解了智能优化算法在交通、物流、人工神经网络优化、生产调度、电力系统优化及电子科技行业的重要作用及应用，对智能优化算法的意义有更深刻的认识；有机会的话我会继续了解其发展和应用。 参考文献： [1]高炜欣，穆向阳，汤楠，等.Hopfield 神经网络在机组组合问题中的应用[J].计算机应用，2009，4：1028- 1031. [2]张炯，刘天琪，苏鹏，等.基于遗传粒子群混合算法的机组组合优化[J].电力系统保护与控制，2009，9（29）：25- 29. [3]刘海江，张春伟，徐君杰，等．基于遗传算法的白车身焊接机器人焊点分配[J]．同济大学学报(自然科学版)，2010，38(5)：725－728． [4]海丽切木?阿布来提.浅谈几种智能优化算法[J].电脑知识与技术,2011,中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2011)19-4628-03.
群体智能方法在最优化问题的应用和未来
群体智能方法在最优化问题的应用和发展前景 姓名：曾燕亭学号：201110510133 班级：11计科1班 摘要：将遗传算法解决最优化问题，即将最优化问题转化为求解目标函数的最优解问题。关键词：遗传算法；最优化 1.定义 1.1定义及原理 顾名思义，群体智能即群其实质是将物理问题数字化，体产生的智能，与集体智慧类似。我们可以从两个方面来理解群体智能的含义。一方面，群体智能是自然界广泛存在的一种现象，指大量简单个体构成的群体按照简单的交互规则相互协作，完成了其中任何一个个体不可能单独完成的复杂任务。以蚁群为例，正如斯坦福大学生物学家D．Gordon的概括：蚂蚁很笨，但蚁群很聪明。另一方面，人们通过对这些群体行为的研究，逐步形成了群体智能理论，即研究大量个体的简单行动如何成为群体的高智能行为的理论。群体智能理论自20世纪80年代出现以来便吸引了众多研究者的关注，是人工智能及经济、社会、生物等交叉学科的热点和前沿领域，因此设计高效的优化算法成为众多科研工作者的研究目标。随着人类对生物启发式计算的研究, 一些社会性动物( 如蚁群、蜂群、鸟群) 的自组织行为引起了科学家的广泛关注。这些社会性动物在漫长的进化过程中形成了一个共同的特点: 个体的行为都很简单, 但当它们一起协同工作时, 却能够“突现”出非常复杂的行为特征。基于此,人们设计了许多优化算法,例如蚁群算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、人工鱼群算法,并在诸多领域得到了成功应用。目前, 群智能理论研究领域主要有两种算法: 蚁群算法和粒子群优化算法。 群集智能优化算法源于对自然界的生物进化过程或觅食行为的模拟。它将搜索和优化过程模拟成个体的进化或觅食过程，用搜索空间中的点模拟自然界中的个体；将求解问题的目标函数度量成个体对环境的适应能力；将个体的优胜劣汰过程或觅食过程类比为搜索和优化过程中用好的可行解取代较差可行解的迭代过程。从而，形成了一种以“生成+检验”特征的迭代搜索算法，是一种求解极值问题的自适应人工智能技术。各类优化算法实质上都是建立问题的目标函数，求目标函数的最优解，因而实际工程优化问题均可转化为函数优化问题。其表达形式如下： 求：
基于群集智能的最优化算法研究及其应用
基于群集智能的最优化算法研究及其应用当前经济管理和工程领域遇到的众多问题,例如设施选址问题、车辆路径问题、网络流设计问题等,均可归结为最优化问题。随着科技与社会的发展,现实优化问题也日趋复杂,朝着高维度、非线性、大规模等方向发展,这为优化理论的研究提出了新的挑战。传统的优化理论方法包括单纯形法、二次规划法、牛顿法、内点法、梯度法等。传统方法的不足之处有两点:1)待优化问题需满足特定的数学特性,例如可凸性、可导性、可微性等;2)解决大规模复杂优化问题的能力有限,无法满足实际管理与工程优化的需求。 群集智能作为新型仿生启发式算法,由于其机制简单、智能高效等优点正成为新的研究热点,已被成功用于许多优化问题的求解。本文考虑群集智能中不同的生物模拟视角及搜索行为的差异,选取粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)与细菌觅食算法(bacterial foraging optimization,BFO)作为群集智能的代表算法进行研究。针对当前群集智能算法研究的不足之处进行改进,主要的研究问题与贡献如下:(1)针对传统PSO算法历史信息利用率较低、种群多样性丧失较快、较差个体无退出机制的缺陷,提出一种正交混合学习PSO 算法。利用正交实验设计构建类似新陈代谢机制的粒子置换策略,提高种群多样性;同时,为了加快粒子的收敛速度,设计了混合学习机制,使粒子以一定概率向个体与全局两部分信息分别进行学习。 通过数值实验验证了所提算法的有效性。(2)传统PSO对复杂问题的求解性能仍有待提升。尽管人们提出了多群体PSO(MS-PSO)以避免传统PSO对复杂问题早熟收敛,但仍存在众多不足。例如,当前绝大多数MS-PSO均针对特定问题域进行优化,对其它问题表现较弱;没有考虑多群体间的竞争关系;群体规模为预设值且固定。 针对上述不足,提出了异质多群体自适应PSO算法。在种群中建立包含了同质个体的异质子群模型。各子群使用不同的搜索策略;设计了自适应竞争机制,根据实时搜索表现动态地调节异质群体的规模;研究了两种互补的搜索机制和两种不同的种群规模迁移模型。仿真结果表明,所提策略有效提升了算法对不同问题域的搜索性能。 (3)针对传统BFO算法存在求解精度较低、收敛速度较慢、算法性能随问题
智能优化算法笔试考试试题
ll一、写出遗传算法中的两种交叉运算方法，并分别举例说明。 解：双亲双子法（两父代交叉位之后的全部基因互换）、变化交叉法（从不相同的基因开始选取交叉位，之后的方法同双亲双子法）、多交叉位法（间隔交换）、双亲单子法（2选1）、显性遗传法（按位或）、单亲遗传法（2-opt）等，例子见课本175-179。 二、什么是P问题，什么是NP问题？智能优化算法主要是针对什么问题而提出的？ 解：（1）P问题 （2）NP问题 （3）NP-C问题和NP-Hard问题 （4）智能优化算法主要是针对组合优化问题而提出的。 三、描述组合优化问题中的一个典型例子，并建立其数学模型。 解：（1）旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）
（2）背包问题 （3）并行机排序问题
四、描述模拟退火算法中的接收准则。 解：在一给定温度下，由一个状态变到另一个状态，每一个状态到达的次数服从一个概率分布，即基于Metropolis 接受准则的过程，该过程达到平衡时停止。在状态s i 时，产生的状态s j 被接受的概率为： 1, ()()()exp(),()()i j ij ij i j if f s f s A t f if f s f s t ≥?? =??-
Step 1. 构造函数逼近的能量函数，使得能量函数有好的稳定性，如Err(w)； Step 2. 由能量函数Err(w)，根据 () i i dz Err dt y ? -= ? w 求解出动力系统方程 ； Step 3. 用数值计算的方法求解动力系统方程的平衡点，用定理判断平衡点是否为稳定点或渐近稳定点，网络达到稳定状态即达到极小值。 七、用遗传算法解决实数编码求连续函数优化问题，写出一种变异的运算方法。解： 再用单点变异法或多点变异法即可完成实数码的变异方法。（随机选一个或几个变异位取反） 八、为什么学“智能优化算法”？学习之后有什么感想？对本课程考核方法有什么建议。 答：最优化问题使人们在工程实践中，科学研究和经济管理等诸多领域中经常遇到的问题。
群智能优化算法综述
现代智能优化算法课程群智能优化算法综述 学生姓名： 学号： 班级： 2014年6月22日
摘要 工程技术与科学研究中的最优化求解问题十分普遍，在求解过程中，人们创造与发现了许多优秀实用的算法。群智能算法是一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者的关注焦点，智能优化算法具有很多优点,如操作简单、收敛速度快、全局收敛性好等。群智能优化是智能优化的一个重要分支，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联系。群智能优化通过模拟社会性昆虫的各种群体行为，利用群体中个体之间的信息交互和合作实现寻优。本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能算法介绍、应用研究及其发展前景。 关键词：群智能；最优化；算法
目录 摘要 (1) 1 概述 (3) 2 定义及原理 (3) 2.1 定义 (3) 2.2 群集智能算法原理 (4) 3 主要群智能算法 (4) 3.1 蚁群算法 (4) 3.2 粒子群算法 (5) 3.3 其他算法 (6) 4 应用研究 (7) 5 发展前景 (7) 6 总结 (8) 参考文献 (9)
1 概述 优化是人们长久以来不断研究与探讨的一个充满活力与挑战的领域。很多实际优化问题往往存 在着难解性,传统的优化方法如牛顿法、共扼梯度法、模式搜索法、单纯形法等己难以满足人们需求。 因此设计高效的优化算法成为众多科研工作者的研究目标。随着人类对生物启发式计算的研究, 一些社会性动物( 如蚁群、蜂群、鸟群) 的自组织行为引起了科学家的广泛关注。这些社会性动物在漫长的进化过程中形成了一个共同的特点: 个体的行为都很简单, 但当它们一起协同工作时, 却能够“突现”出非常复杂的行为特征。基于此,人们设计了许多优化算法,例如蚁群算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、人工鱼群算法,并在诸多领域得到了成功应用。目前, 群智能理论研究领域主要有两种算法: 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO) 和粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization, PSO)。 2 定义及原理 2.1 定义 群集智能优化算法源于对自然界的生物进化过程或觅食行为的模拟。它将搜索和优化过程模拟成个体的进化或觅食过程，用搜索空间中的点模拟自然界中的个体；将求解问题的目标函数度量成个体对环境的适应能力；将个体的优胜劣汰过程或觅食过程类比为搜索和优化过程中用好的可行解取代较差可行解的迭代过程。从而，形成了一种以“生成+检验”特征的迭代搜索算法，是一种求解极值问题的自适应人工智能技术。各类优化算法实质上都是建立问题的目标函数，求目标函数的最优解，因而实际工程优化问题均可转化为函数优化问题。其表达形式如下： 求： , ,2,1,0)(..), (min , ,,2,1,),,,(21Lm j X g t s X f n L i x L x x X i T n i =≤== 。Ω∈X 其中， i X 为设计变量；)(X f 为被优化的目标函数；0)(≤X g j 为约束函数；Ω为设计变量的 可行域。
智能优化算法在机械优化设计中的应用
智能优化算法在机械优化设计中的应用 发表时间：2017-09-29T10:54:58.710Z 来源：《基层建设》2017年第14期作者：张中飞罗国富刘庚 [导读] 摘要：近年来，随着智能理论、计算机科学的发展出现了许多新的智能计算方法，如模拟退火、人工神经网络，进化计算等 郑州轻工业学院，河南省机械设备智能制造重点实验室河南郑州 450000 摘要：近年来，随着智能理论、计算机科学的发展出现了许多新的智能计算方法，如模拟退火、人工神经网络，进化计算等，这些新方法的优越性能给机械优化设计的发展带来了可能。将这些新的智能计算方法合理地应用到机械优化设计领域，有可能解决传统优化设计方法进行机械优化设计存在的问题。这里将介绍几种神经网络模型和进化计算等智能优化算法及其在机械优化设计中的应用方法。 关键词：机械优化；应用；算法 引言 机械设计的任务是在一定条件下，通过综合分析计算和评价比较，找出满足给定功能要求的机械产品设计方案，而机械优化设计的目的则是从众多的满足基本要求的设计方案中选取较好或最好的方案。国内外开展机械优化设计研究已有几十年的历史，取得了丰硕的研究成果，并已在实际工程实践中得到应用。但所用的手段多基于传统的最优化理论中优化算法：如单纯形法、复合形寻优法等，这些方法存在局部极值和对目标函数的可微性有严格要求的苛刻条件，并且优化结果与初始值有较大的相关性等难以克服的缺点，不能适应许多情况下的优化设计要求。 1 用于机械优化设计几种神经网络模型 人工神经网络是模拟生物神经网络结构的一种复杂的、大规模的非线性动力学系统。早在二十世纪40-50年代，人工神经网络已被提出，但直到80年代后期，人工神经网络才被人们广为重视，并在许多领域得到了应用。已提出的大量神经网络模型，主要分反馈网络和前向网络两类，在这两类模型中可应用于机械优化设计的主要有： 1.1反馈神经网络 Hopfield网络是由美国科学家提出的一种典型反馈神经网络模型。该神经网络模型是由一些相互双向连接的神经元组成，每个联接有一个权值，网络中每个神经元的输出均反馈到同一层次其它神经元的输入上。由这种拓扑结构构成的网络在没有外部输入的情况下，网络自身状态的演化使得网络收敛到一个稳定态；在该稳定状态下，两神经元之间的联接权值相等，网络趋于平衡，Hopfield等人将能量函数引入到该网络结构中，并以此来判定反馈动态神经网络的稳定性。将Hopfield神经网络模型应用到机械优化设计中，其关键是在机械优化设计问题与Hopfield神经网络模型之间建立一种对应关系，用人工神经网络合理地、有效地表示优化设计中的设计变量、约束条件和目标函数，将该种神经网络的动态演化过程与机械优化设计的在解空间寻优过程对应起来。由于Hopfield神经网络模型本身存在的一些局限性，如容易陷入局部最小点等，影响了它的应用。Boltzmann机是针对Hopfield网络存在的局部极小问题提出的另一种神经网络模型。但它的神经元的取值是以一定的概率取0，1两种状态。与Hopfield网络类似，在Boltzmann机中也引入了能量函数的概念，网络的能量函数的极小值与此时刻的各神经元的取值密切相关，并与网络的稳定平衡点相对应。由于Boltzmann机采用能取得全局最优的模拟退火算法进行训练，从而使网络的演化最终达到全局最小点。Gauss机实质是Hopfield网络的变形,由于Hopfield网络中各个神经元都是确定性的，所以，它往往收敛到局部最小点：而在Gauss机中，尽管神经元的输出函数仍然是确定性的，但针对每个输入，在原有输入的基础上迭加了服从Gauss分布的白噪声，从而使网络中的每个神经元的输出为随机值，可帮助系统脱离局部最小，达到全局最小点。Boltzmann机和Gauss机应用于机械优化设计的方法与Hopfield网络类似，都是要将机械优化设计问题与神经网络的结构对应起来的，将网络的能量函数和机械优化设计问题的目标函数对应起来，将网络的演化过程与优化设计的寻优过程对应起来。在实际应用中，如何将机械优化问题合理地映射到神经网络模型上是解决问题的关键。 1.2多层前向神经网络 多层前向神经网络是目前应用得最为广泛的一种人工神经网模型，一般由输入层、隐层和输出层组成，信息从输入层经隐层向输出层单向传播，网络的层内、层间不存在反馈连接。一个具有两个隐层的多层前向神经网络模型。多层前向神经网络具有很高的计算速度和很强的非线性映射能力。由于多层前向神经网络的训练多采用误差反向传播算法，简称BP算法，因此在许多文献中将该种神经网络模型称为BP神经网络模型。在机械优化设计中，可利用多层前向神经网络的非线性映射能力机械系统的结构优化设计和多目标优化设计。其用于结构优化设计的基本思想是：首先运用结构分析软件如有限元分析软件进行一定数量的结构分析，取得训练多层前向神经网络的样本，构造一个人工神经网络；并利用所获得的样本数据训练之，然后利用该网络来进行结构分析，取代需要大量计算的有限元结构分析，将结构分析的结果与其它优化算法结合起来进行结构设计。这种方法可以使得结构分析和优化设计计算有机地结合起来，使过去优化设计计算不可能或很难与结构分析结合成为可能。 2 用于机械优化设计的进化计算方法 进化计算是基于生物进化的过程而提出的全局最优的智能优化算法，它对目标函数没有连续可微的数学形态要求。由于算法为全局优化算法，其结果与初始值无关，具有传统机械优化设计方法所不具备的优点。将这类新型方法合理地应用到机械优化设计，能够解决传统优化设计方法较难解决的一些问题，对于提高机械优化设计的水平有重要意义。进化计算方法包含遗传算法、进化策略和进化规划等几种算法。它们均采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向，是一类通用的问题求解方法。 (1)遗传算法应用于机械优化设计 遗传算法作为进化计算的一个主要分支，它利用某种编码技术作用于称为是染色体的数串，其基本思想是模拟由这些串组成的群体的进化过程。通过遗传算子如复制算子、交叉算子和变异算子有组织地，然而是随机的信息交换来重新结合那些适应性好的串，进而取得适应值最大的个体。在机械优化设计中应用遗传 算法的关键是编码问题，通常在遗传算法中所使用的染色体数串是二进制数串，但将遗传算法应用到机械优化设计中，由于问题的性质，这些数串也可以是实数数串即采用实数编码，从而形成实数编码的遗传算法。进行了合适的编码后，将设计变量的群体作为遗传算法的初始群体，将目标函数映射为个体的适应值，开 始执行遗传算法。当遗传算法停止执行时，当前代中最好的个体作为遗传算法的结果，也即设计变量的取值，该个体的适应值就是目