智能科学技术导论周昌乐第03讲算法设计
《人工智能导论》课程电子教案(遗传算法 )
m
f (xi )
max {
1i m
f
(xi )}
M
i 1
m
上式中的第一个方程表示变换前后的平均值不变，第 二个方程表示将当前的最优值放大为平均值的M倍。
二进制编码的交配规则
双亲双子法
交配位置
a1 a2 ... ai ai+1 ... an b1 b2 ... bi bi+1 ... bn
交配前
多交配位法
1101001 1100010
1100000 1101011
整数编码的交配规则
下面以旅行商问题为例，介绍几种整数 编码的交配规则。
常规交配法
随机选取一个交配位，子代1交配位之前的基因选自 父代1交配位之间的基因，交配位之后的基因，从父 代2中按顺序选取那些没有出现过的基因。
交配位
码后作为最优解输出；
（11）结束。
例：求函数的最大值
f (x) x2
其中x为[0, 31]间的整数 编码：采用二进制形式编码
由于x的定义域是[0, 31]间的整数，刚好 可以用5位二进制数表示，因此可以用5 位二进制数表示该问题的解，即染色体。 如00000表示x＝0，10101表示x＝21， 11111表示x＝31等
0100100000010010
二进制表示存在的问题
采用这样的表示方法，对于n城市的旅行商问 题，至少需要用n×n位二进制向量表示一个 可能的旅行路线。一个n×n位二进制向量，
所有可能的编码个数为 2nn ，而一个对称的n
城市旅行商问题的可能解个数为n!/2，只占编 码个数非常小的比例。以n＝10为例，编码个 数为可能解个数的7.0×1023倍。可能解在整 个状态空间中，是非常稀疏的，交配和变异 所产生的是大量的非可能解。
《算法导论》
《算法导论》算法是计算机科学的基础，也是计算机程序设计的灵魂。
算法导论作为计算机科学经典著作，不仅是一本优秀的教材，更是一部经典的算法研究著作，自从出版以来一直受到广泛的欢迎。
本文将从以下几个方面探讨算法导论的重要性和应用价值。
一、算法的基础算法是计算机科学中最基础的概念之一，它也是计算机科学的核心内容之一。
一个好的算法可以大大提高计算机程序的效率与质量，从而使程序更加稳定、可靠。
算法导论系统地阐述了算法设计、分析的基本原理和方法，为读者理解和研究算法奠定了坚实的基础。
二、对数据结构的深刻理解数据结构是算法的基础，也是算法设计的重要组成部分。
算法导论介绍了数据结构的多种形式，并提供了一个理论框架，使读者能够深入理解不同数据结构之间的联系与区别。
同时，它也介绍了如何在程序中实现不同的数据结构，以及每种数据结构需要满足的基本操作和性质。
这为读者更好地理解和实现算法提供了坚实的基础。
三、提高算法设计与分析能力算法导论着重介绍了算法的设计与分析，让读者学会如何完成高效的计算机程序设计。
学习算法导论可以帮助读者了解不同的算法设计策略，理解算法的优缺点以及如何灵活应对不同的情况。
另外，通过实践和练习，读者可以提高自己的编程技巧和思考能力，进一步提高自己的算法设计和分析能力。
四、在实际应用中的价值算法导论涵盖了从基础算法到高级算法的全面内容，为读者提供了一种思考问题的新视角，能够帮助读者更好地解决实际问题。
在实际应用中，它可以帮助读者提高计算机程序的效率和质量，降低计算成本。
例如，在搜索引擎中，算法决定了搜索结果的排序和分类，而选择好的算法可以大大提高搜索结果的质量和效率。
另外，在金融领域、电子商务等各种行业应用中，算法导论也具有重要作用。
总之，学习算法导论对于每个计算机科学学生和从事计算机程序设计的人都是至关重要的。
通过学习算法导论，我们能够更好地了解算法的基础、掌握算法设计和分析的基本技能，提高自己的思考和问题分析能力，为更好地应用算法打下坚实的基础。
2024年算法与程序设计课件
算法与程序设计课件引言算法与程序设计是计算机科学领域的核心知识，是解决实际问题的基本方法。
本课件旨在介绍算法与程序设计的基本概念、原理和方法，帮助读者掌握程序设计的基本技能，培养良好的编程习惯，提高解决实际问题的能力。
第一章：算法基础1.1算法的概念算法是一系列解决问题的步骤，是计算机程序设计的基础。
一个有效的算法应具备可行性、确定性、有穷性和至少一个输出。
1.2算法的表示算法可以通过自然语言、伪代码、流程图等多种方式表示。
其中，伪代码是一种介于自然语言和程序设计语言之间的表示方法，简洁明了，易于理解。
1.3算法分析算法分析主要包括时间复杂度和空间复杂度两个方面。
时间复杂度是指算法执行所需时间的量度，空间复杂度是指算法执行过程中所需存储空间的量度。
第二章：程序设计基础2.1程序设计语言程序设计语言是人与计算机之间进行信息交流的工具。
常见的程序设计语言有C、C++、Java、等。
2.2数据类型与变量数据类型是程序设计中对数据的一种抽象，规定了数据的存储方式和操作方法。
变量是存储数据的基本单元，用于表示程序中的数据。
2.3控制结构控制结构是程序设计中的基本语法，用于实现程序的流程控制。
常见的控制结构有顺序结构、分支结构和循环结构。
第三章：面向对象程序设计3.1类与对象类是对具有相同属性和方法的一组对象的抽象，对象是类的具体实例。
面向对象程序设计以类和对象为基本单元，实现程序的功能。
3.2继承与多态继承是面向对象程序设计中的一个重要概念，用于实现代码的复用。
多态是指同一操作作用于不同的对象，可以有不同的解释和行为。
3.3接口与实现接口是定义一组操作的规范，实现是对接口的具体实现。
面向对象程序设计通过接口与实现的分离，提高程序的可维护性和可扩展性。
第四章：算法设计与分析4.1算法设计方法常见的算法设计方法有贪心算法、分治算法、动态规划算法、回溯算法等。
这些方法为解决实际问题提供了有效的思路和策略。
4.2算法分析技巧算法分析技巧包括递推法、递归法、迭代法等。
人工智能导论课程单元设计-第3章 机器学习单元设计
《人工智能导论》课程第三章教学设计
——机器学习
一、管理信息
课程名称：人工智能导论所属系部：
课程代码：制定时间：年月
制定人：授课对象：大一学生
二、基本信息
设计主题：机器学习学时：6
先修内容：人工智能概述、知识表示和知识图谱、计算机相关基本知识
三、课程设计
1.课程设计目标
（1）能力目标
本章通过AlphaGo大战李世石、Apollo汽车自动驾驶系统、Amazon推荐系统和京东金融风控系统四个案例和多个机器学习的经典算法以及对机器学习挑战的介绍，帮助读者理解机器学习的相关概念和算法，能够理解机器学习的发展、分类、挑战，最后以一个综合案例介绍了人们生活中处处存在的机器学习应用。
（2）知识目标
1。
人工智能算法设计(C语言版)
人工智能算法设计(C语言版)
引言
本文档旨在介绍人工智能算法的设计原则和方法，以及如何用
C语言实现这些算法。
算法设计原则
- 简单性：人工智能算法应该尽可能简洁和易于理解。
- 高效性：算法应该能够快速处理大量的数据，并且在合理的
时间内给出结果。
- 可扩展性：算法设计应该考虑到未来可能的扩展和改进。
算法设计步骤
1. 确定问题：明确问题的定义和要求。
2. 数据预处理：对输入数据进行清洗和转换，以便于算法处理。
3. 算法选择：选择适合解决问题的算法，如决策树、遗传算法等。
4. 算法实现：用C语言编写算法代码。
5. 参数调优：根据具体情况调整算法参数，以达到更好的效果。
6. 算法测试：对算法进行测试，验证其准确性和效率。
7. 算法优化：根据测试结果，对算法进行优化，提高其性能。
算法实现示例
以下是一个简单的人工智能算法在C语言中的实现示例：include <stdio.h>
int main()
{
// 定义输入数据
int input = 10;
// 算法逻辑
int output = input * 2;
// 输出结果
printf("输出结果：%d\n", output);
return 0;
}
结论
人工智能算法设计是一项复杂但有趣的任务。
通过简单而高效的算法设计原则和步骤，并使用C语言实现算法，可以有效解决各种实际问题。
以上是关于人工智能算法设计(C语言版)的简要介绍，希望对您有所帮助。
《算法与程序设计》课件
栈与队列
总结词：空间需求
详细描述：栈空间需求较小，只需存储当前 元素。队列空间需求较大，需存储所有元素
。
二叉树与图论算法
总结词：层级结构
详细描述：二叉树是一种层级结构， 每个节点最多有两个子节点（左子节 点和右子节点）。图论算法涉及图的 结构和性质，节点和边是基本元素。
二叉树与图论算法
总结词：遍历方式
总结词：空间效率
详细描述：数组连续存储，空间利用率较高。链表节点可能存在大量空闲空间，空间利用率较低。
栈与队列
总结词：先进后
总结词：先进后
栈与队列
总结词：应用场景
VS
详细描述：栈常用于实现函数调用、 深度优先搜索等操作。队列常用于实 现任务调度、缓冲区处理等操作。
栈与队列
总结词：性能特点
详细描述：栈操作速度快，时间复杂度为O(1)。队列操作速度慢，因为需要移动 大量元素，时间复杂度为O(n)。
总结词
复杂度分析
详细描述
二叉树和图论算法的时间复杂度和空间复杂度分析取决于具体算法和应用场景。在某些情况下，二叉树和图论 算法的时间复杂度和空间复杂度可能较高。
04
算法设计与优化
分治策略
01
分治策略
将一个复杂的问题分解为两个或更多的相同或相似的子问题，直到最后
子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。
02
合并排序
采用分治策略的经典算法，将数组分为两半，分别对两半进行排序，最
后合并两个有序的半部分。
03
快速排序
利用分治策略的排序算法，选择一个基准元素，重新排列数组，使得基
准元素左侧都比它小，右侧都比它大，然后递归地对左右两侧进行快速
《人工智能导论》概论精讲
《人工智能导论》概论精讲
人工智能导论，是一门前沿的科学领域，是计算机科学的一个分支，
它涉及由软件、硬件、逻辑、心理和算法组成的复杂系统来模拟和增强人
类智能。
它的目的是使用计算机系统来模拟人类思维，使用它来处理计算
机领域的复杂问题。
人工智能导论可以概括为三个层次：技术层面、模型层面和理论层面。
在技术层面，它主要关注技术的发展，各个算法和数据结构的应用，以及
如何利用计算机系统来实现机器的智能行为。
而在模型层面，它关注有关
智能系统如何理解和处理复杂的环境，如何建立和使用数据模型，以及如
何用有意义的方式表达知识。
最后，在理论层面，它探讨智能系统的演化
和发展，以及它们在解决问题的前提下，如何更加灵活地处理知识和信息。
人工智能导论可以分为以下几个方面：机器学习、算法、规划、自然
语言处理、数据挖掘、图像识别、机器人、信息检索、决策理论以及机器
感知等。
机器学习是对数据的分析，用来构建模型来预测未知的新数据，
可以提高系统的自主能力和预测能力。
算法可以用来解决问题，它能够在
一定范围内找到满足条件的最优解决方案。
算法导论pdf
算法导论pdf本书可作为计算机、信息技术等相关专业的本科生和研究生的教材，也可供广大计算机爱好者自学参考。
本书将算法定义为“一个有穷的、能被满足的需求（问题）求解方案”，将算法描述成“一组前后相连、互不重复的步骤”，即算法是能够表示某种输入——输出关系（数据结构）的运算或操作序列。
并将算法划分为数值算法、图形算法、逻辑算法、时间计算算法等类别。
本书包括四部分内容：绪论、数值算法、图形算法和逻辑算法。
每部分又按照算法基本理论、典型算法、数值算法实现三个层次进行介绍。
算法的分类从算法所属学科来看： 1。
算法属于计算机科学的研究领域，主要研究如何用计算机解决数学或其他学科的问题； 2。
算法属于数学科学的研究领域，主要研究数学模型与求解数学问题的算法； 3。
算法属于自动控制科学的研究领域，主要研究计算机在控制过程中的具体应用，即用计算机来模拟人的思维活动； 4。
算法属于信息科学的研究领域，主要研究对有关客观事物的内在规律的总结和抽象，即算法是一种模式。
由此可见，算法可以看作是反映客观世界内在联系的数学模型，这种联系有时间上的顺序性，也有空间上的顺序性，还有时间、空间顺序性的交叉性。
2。
算法实现：算法的实现是把计算机中的指令通过硬件执行。
因此实现算法的基础就是一种计算机语言——编译程序。
而具有较强的计算功能的数字计算机叫做计算机，所以，要掌握好算法，必须先了解计算机，然后再把它应用到具体的问题上去。
3。
算法设计：算法设计又称为算法描述，是用适当的数学模型描述算法的语言，它将算法分析、设计、实施直至优化的全过程贯穿起来。
3。
数值算法4。
存储结构。
我们在使用算法进行计算时，往往是从两方面来考虑的：一是使算法本身具有良好的适应性和通用性，即适合各种不同问题的解法。
二是算法的执行效率，也就是算法本身的速度。
一般情况下，计算机硬件实现的算法都比较慢，所以如果希望提高算法的速度，首先应该选择高速计算机，其次要加快程序的编写速度，第三要提高运算器和存储器的速度，再次要提高输入/输出的速度。
算法的概念课件PPT
动态规划
背包问题
给定一组物品和一个背包容量，如何选择物品放入背包以使得背 包内物品的总价值最大。
最长公共子序列（LCS）
给定两个序列，找出它们的最长公共子序列。
最优二叉搜索树
给定一组按概率排序的键和对应的搜索成本，构建一棵二叉搜索树 使得总的搜索成本最低。
04 算法性能分析
时间复杂度
时间复杂度的定义
空间复杂度
1 2
空间复杂度的定义
描述算法执行所需内存空间与问题规模之间的关 系，也用大O表示法表示。
常见空间复杂度类型
包括常数空间复杂度O(1)、线性空间复杂度O(n) 等。
3
空间复杂度的优化
通过减少不必要的内存占用、使用数据结构等方 式来降低空间复杂度。
稳定性与正确性评估
01
算法稳定性评估
稳定性指算法在输入数据发生微小变化时，输出结果不会发生较大变化
问题分类
根据问题的性质和求解方 法，将问题分为不同类型， 如排序问题、图论问题等。
问题建模方法
运用数学、逻辑等工具， 对问题进行形式化描述， 建立问题的数学模型。
数据结构选择
基本数据结构
掌握数组、链表、栈、队 列等基本数据结构的特点 和使用方法。
高级数据结构
了解并学会使用树、图、 堆等高级数据结构，以便 更有效地解决问题。
算法在各个领域的应用
随着算法技术的不断成熟和普及，其将在各个领域得到更广泛的应用，如医疗、金融、交 通等，为社会发展带来更多的便利和进步。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
描述算法执行时间与问题规模之间的关系，通常用大O表 示法表示。
常见时间复杂度类型
包括常数时间复杂度O(1)、线性时间复杂度O(n)、对数时 间复杂度O(logn)、线性对数时间复杂度O(nlogn)、平方 时间复杂度O(n^2)、立方时间复杂度O(n^3)等。
算法导论教学大纲
算法导论教学大纲算法是数学和信息技术应用的重要组成部分，是计算科学的重要基础。
随着现代信息技术的飞速发展，算法在科学技术、社会发展中发挥着越来越大的作用，在信息检索、智能导航、图像处理、语音识别等方面发挥了巨大的作用，可以毫不夸张的说算法是计算的灵魂，算法相关的基础知识是计算机科学的基石。
课程概述算法导论作为计算机科学与技术专业的专业主干课程，先修课程是高级语言程序设计、数据结构，主要讲授经典算法，包括递归与分治算法、动态规划算法、贪心算法、回溯算法、分支界限算法的基本原理、实现方法和应用实例，通过该课程的学习，使学生熟悉算法复杂性分析理论和评价算法性能的标准，掌握基本的算法设计方法，能运用一些常用算法去分析和解决实际问题，具有较强的问题抽象和建模的能力，为学生进一步分析和解决计算机科学与技术领域的复杂工程问题奠定良好的基础。
算法导论课程的教学目标有两个：1）能够针对待解决的具体问题，在满足问题约束条件的前提下，分析多种解决方案在时间、空间复杂度及算法效率上的优劣，选择合理的算法进行解决。
2）能够结合具体应用案例，合理选择经典算法，并能在此基础上设计出复杂算法，使之针对具体应用能够高效地存储和处理数据，并对算法进行有效分析和评价。
授课目标通过对分治和递归、动态规划、贪心算法、回溯法和分枝限定法等典型算法的学习，使学习者能运用所学算法知识，根据不同问题的特点选择合适的策略去解决，为从事计算机科学理论研究和软件开发奠定扎实的算法知识基础。
课程大纲1 算法概述1.2算法复杂性分析1.1算法及复杂性算法概述作业2 分治与递归2.4 合并2.1 递归的概念2.6 大整数的乘法2.2 分治法的基本思想2.8 棋盘覆盖2.7 最接近点对2.5 线性时间选择2.3 二分搜索技术分治与递归作业题4 贪心算法4.1 活动安排问题4.3 最优装载4.2 贪心算法的基本要素4.4 哈夫曼编码4.5 单源最短路径4.6 最小生成树贪心算法作业6 分支限界法6.1 分支限界法概述6.2 单源最短路径6.3 装载问题6.4 最大团问题分支限界法作业5 回溯法5.1 回溯法基本概念5.2 0-1背包问题5.3 旅行商问题5.4 图的着色问题回溯法作业3 动态规划3.6 流水作业调度3.5 凸多边形最优剖分3.7 图像压缩3.3 最长公共子序列3.1 动态规划概述3.4 最大子段和3.9 电路布线3.8 0-1背包3.10 最优二叉搜索树3.2 矩阵连乘动态规划作业预备知识预备知识为数据结构和高级语言程序设计参考资料1王晓东编，计算机算法设计与分析（第5版），电子工业出版社，2018年2 Thomas H. Cormen等著，潘金贵等译，算法导论，机械工业出版社3 R.C.T.Lee等著，王卫东译，算法设计与分析导论，机械工业出版社。