浅谈智能计算及其研究方法_周清艳
人工智能计算方法及其应用
人工智能计算方法及其应用一、导言人工智能是一项正在增长的技术领域，随着数据收集、处理和储存能力的增加，人工智能可以访问更多数据以支持预测和决策制定。
计算技术在人工智能领域中起着至关重要的作用，也是人工智能应用的核心。
计算机和人工智能之间的接口是计算方法，因此探索各种计算方法及其在人工智能领域的应用是非常有必要的。
二、人工智能计算方法1.机器学习(Machine Learning)机器学习是一种人工智能技术，它使用计算机模型来辅助预测未来数据、决策制定和自动控制等。
机器学习模型是通过训练数据进行学习的，数据被输入到模型中，模型学习并逐渐优化预测结果。
机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
2.深度学习(Deep Learning)深度学习是一类机器学习技术，它使用深度神经网络来发现数据中的模式和规律。
深度神经网络与人类的神经网络类似，具有多个神经元(也称节点)和多层结构。
深度学习最重要的应用是图像识别、语音识别、自然语言处理和自动驾驶等领域。
3.自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的一个分支，它涉及对人类自然语言的处理。
NLP 的目的是将计算机语言转化为人类语言，或者将人类语言转化为计算机语言。
它包括语音识别、文本分类、机器翻译、文本生成等技术。
4.计算机视觉(Computer Vision, CV)计算机视觉是人工智能领域的一项重要技术，可以让计算机像人一样“看”世界。
它主要涉及图像和视频的处理，包括图像分类、物体检测、视觉跟踪和图像生成等。
三、人工智能计算方法在实际应用中的类型人工智能计算方法的应用范围非常广泛，从工业到医疗、从金融到能源，都能看到人工智能的身影。
以下是一些常见的应用类型。
1.预测和优化许多企业都利用机器学习和其他人工智能计算方法来预测市场需求、优化供应链和预测客户满意度。
在金融领域，可使用人工智能来预测股票趋势和其它市场变化，以辅助决策制定。
浅谈智能计算及其研究方法_周清艳
络、进化算法、蚁群算法和微粒群算法。 我们关注的重
相应的输出结果。
现
点是这些算法的原理及其体现出的仿生思想。 （1）人工神经网络（ANN） ANN 是通过模仿人脑的结构和工作方式而设计
出来的， 它可以是通过具体的电子元件实现的机器， 也可以是在计算机上执行的一类算法，本文指的是后 者。
（2）进化算法（EA）
大量复杂问题的存在使得没有一个算法是普遍 有效的，换句话说，我们无法做到一劳永逸。 智能计算 中的方法各具优点，也都有不足之处。 算法融合的思 想是取长补短，将不同的算法有机地结合起来，以提 高求解能力。 例如，在人工神经网络的设计方面，如何 确定其中的一些参数是比较困难的，缺乏好的理论指 导，通常都是结合实验进行手工调整的，为了解决这 个问题， 我们可以嵌入遗传算法去优化相关参数，从 而提高人工神经网络的性能。 此外，我们也可考虑将 智能计算和传统的方法结合起来， 关于这一方面，人 们已做了大量的工作，并取得了良好的效果。
end
（3）蚁群算法（ACO） 我们都知道蚂蚁具有高强的觅食本领，它们可以 通过群体的协作找出从蚁穴到食物源的最短路径。 研 究发现，其中的奥秘在于，蚂蚁能在其觅食过程中分 泌一种叫做信息素的化学物质留在所走过的路径上， 蚂蚁能够感知这种物质的存在并根据信息素的强度 选择最合适的运动方向，从而尽快地在蚁穴与食物源 之间往返。 最初的 ACO 算法正是模仿蚁群的这种行 为而设计的， 它被用于寻找两点之间的最短路径，经 过不断改进扩展， 现在已发展成被广泛用于函数优 化、路由选择和工件排序等领域中。 ACO 算法的基本 流程可以用图 2 表示[3], 其中，A(t)表示第 t 代的蚁群， 评 价 A(t)指 根 据 目 标 函 数 对 每 只 蚂 蚁 的 适 应 度 做 评 价，信息素挥发指信息素随时间不断消散。
研究生《计算智能》课程教学方法探讨
研究生《计算智能》课程教学方法探讨【摘要】这篇文章探讨了研究生《计算智能》课程的教学方法。
首先对课程内容进行了分析，然后讨论了教学方法的选择和实践教学模式。
通过案例分析和评估体系建立，揭示了教学方法对学生学习成效的影响。
结论部分总结了本文的研究成果，并展望了未来的发展方向。
通过深入研究和讨论，可以为《计算智能》课程的教学方法提供更好的借鉴，提高教学质量，促进学生的学习和发展。
【关键词】研究生，计算智能，课程教学方法，内容分析，教学方法选择，实践教学模式，案例分析，评估体系建立，总结，展望未来，发展方向1. 引言1.1 研究生《计算智能》课程教学方法探讨计算智能是人工智能领域中一个重要的研究方向，其涵盖了机器学习、数据挖掘、模式识别等多个方面。
研究生《计算智能》课程的教学方法对于培养学生的计算智能能力至关重要。
本文将围绕课程内容分析、教学方法选择、实践教学模式、案例分析以及评估体系建立等方面展开探讨。
在课程内容分析中，我们将重点分析课程的核心知识点和学习目标，为教学方法的选择提供理论基础。
在教学方法选择部分，我们将探讨如何根据课程特点和学生需求选择合适的教学方法，包括讲授、案例分析、实践操作等方式。
实践教学模式是培养学生实际操作能力的有效途径，我们将介绍如何结合实践教学模式来加强学生的计算智能能力。
案例分析部分将通过具体案例分析，帮助学生理解抽象的概念和方法。
评估体系建立是为了及时发现学生的问题并加以改进，我们将探讨如何建立科学的评估体系。
通过本文的探讨，我们希望能够为研究生《计算智能》课程的教学方法提供一些思路和借鉴，促进教学质量的提升和学生能力的培养。
2. 正文2.1 课程内容分析研究生《计算智能》课程的内容主要包括人工智能基础理论、智能算法、模式识别与机器学习、深度学习等方面的知识。
在人工智能基础理论部分，主要介绍人工智能的定义、发展历程、理论基础等内容，为学生建立起对人工智能的整体认识。
在智能算法部分，课程涵盖了遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等经典算法，让学生能够掌握各种智能算法的基本原理和应用场景，并能够灵活运用这些算法解决实际问题。
混合智能计算方法及其应用
混合智能计算方法及其应用混合智能计算方法及其应用智能计算是计算机科学领域中的一种重要研究方向，旨在模仿人类智能的思维能力，以解决复杂问题。
近年来，随着人工智能和机器学习的快速发展，混合智能计算方法也应运而生。
混合智能计算方法将多个智能计算技术相结合，形成一种更加高效和精确的解决方案。
本文将介绍几种常见的混合智能计算方法，并着重探讨其在实际应用中的优势和局限性。
一、遗传算法与模拟退火算法的混合方法遗传算法是一种模拟自然进化过程的计算方法，它使用选择、交叉和变异等操作来搜索全局最优解。
模拟退火算法则是一种利用物理的退火过程来寻找最优解的方法，通过温度控制和随机搜索来避免陷入局部最优。
将这两种方法相结合，可以充分利用遗传算法的种群搜索和模拟退火算法的全局搜索能力，提高求解问题的效率和准确度。
在实际应用中，遗传算法与模拟退火算法的混合方法被广泛应用于优化问题，如机器学习中的参数优化、图像处理中的图像重建、物流中的路径规划等。
通过将两种算法相互补充，可以克服各自单一算法的弱点，得到更好的优化结果。
然而，这种混合方法也存在一些局限性。
首先，遗传算法与模拟退火算法都需要大量的计算资源和时间，因此对于计算资源有限的问题可能不适用。
其次，混合方法需要调整两种算法的参数，参数的选择不当可能会导致性能下降或局部最优解的出现。
二、神经网络与模糊逻辑的混合方法神经网络是一种模仿生物神经系统行为的计算模型，具有学习和推理能力。
而模糊逻辑则是一种模糊推理与模糊控制的方法，能够处理不确定性与模糊性的问题。
将神经网络与模糊逻辑相结合，可以通过神经网络的学习能力获取输入输出的映射关系，并通过模糊逻辑的推理能力处理输入输出之间的不确定性。
在实际应用中，神经网络与模糊逻辑的混合方法被广泛应用于模式识别、控制系统、决策支持系统等领域。
通过神经网络的学习能力和模糊逻辑的模糊推理能力，可以处理具有不确定性和模糊性的问题，提高系统的鲁棒性和适应性。
浅谈智能计算范文
浅谈智能计算范文
智能计算是指由计算机系统完成复杂的智能运算，实现模拟、推理和
决策任务的一种技术。
智能计算技术在当今社会经济发展中发挥着越来越
重要的作用，它被广泛应用于金融、制造、服务、商业等领域，可以大大
提高人们的工作效率和提升工作品质。
智能计算技术的主要目的是解决复杂的问题，它可以帮助人们提高精
确性和效率。
智能计算技术的主要内容包括语义分析、知识表示、推理和
决策算法、机器学习、计算机视觉、神经网络等。
语义分析是智能计算技术中的重要内容，它旨在帮助计算机系统对自
然语言文本进行理解，从而实现智能化的模拟、推理和决策。
语义分析技
术一般包括语言模型分析、文本分析、语义分析等多种方法，其中，文本
分析是其中最重要的部分，通过它可以帮助计算机系统理解自然语言文本。
知识表示是智能计算技术中的另一个重要内容，它主要旨在提高计算
机系统的知识表示能力，把复杂的知识表示成计算机可以理解的形式，使
计算机能够根据当前的状态和规则，推理出新的状态和规则，从而达到智
能化计算的目的。
推理与决策算法是智能计算技术中的另一个内容。
智能优化算法及其应用研究
智能优化算法及其应用研究智能优化算法是一类基于生物进化、群体行为等自然现象的算法，用于求解最优化问题。
常见的智能优化算法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
这些算法在许多领域都有广泛的应用，如机器学习、数据挖掘、控制系统等。
遗传算法是一种基于生物进化机制的优化算法，通过模拟基因的遗传和变异过程来搜索最优解。
它适用于大规模、多参数的优化问题，如函数优化、组合优化、机器学习等。
遗传算法具有较好的全局搜索能力和鲁棒性，能够快速找到接近最优解的解。
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的智能优化算法，通过模拟蚂蚁的信息素传递过程来求解最优化问题。
它适用于路径规划、任务调度、网络路由等领域。
蚁群算法具有较强的鲁棒性和并行性，能够在复杂环境中找到最优解。
粒子群算法是一种基于群体行为的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为规律来求解最优化问题。
它适用于参数调整、模式识别等领域。
粒子群算法具有较快的收敛速度和较低的计算复杂度，能够快速找到最优解。
模拟退火算法是一种基于物理退火过程的优化算法，通过模拟金属退火过程来求解最优化问题。
它适用于组合优化、机器学习等领域。
模拟退火算法具有较强的全局搜索能力，能够在复杂环境中找到最优解。
智能优化算法在许多领域都有广泛的应用，如机器学习、数据挖掘、控制系统等。
例如，在机器学习中，智能优化算法可以用于参数调整和模型选择；在数据挖掘中，智能优化算法可以用于特征选择和分类器设计；在控制系统中，智能优化算法可以用于系统优化和调度。
总之，智能优化算法是一类基于生物进化、群体行为等自然现象的算法，具有广泛的应用前景。
随着科学技术的不断发展，智能优化算法将会在更多的领域得到应用和发展。
浅谈智能计算
– 一群蚂蚁随机出发找食物 – 遇到大食物, 先调整方向 使食物处在自己和目标之间 – 推动食物 – 群体推动,计算其合力……
例
•阿尔伯塔大学设计几个小机器人共同推盒子的实验
3.1.5. 任务分配问题 在蚁群中, 蚂蚁的职责分工明确 蚁皇 工蚁 设计了求解分配问题的蚂蚁算法 并应用于 用于求解任务分配问题 汽车喷漆问题
1. 证明规划算法与SVM算法的等价性 2. 给出求解最大边缘解的多项式算法和几何算法 3. 给出核函数存在性的证明 4. 给出求解核函数的 多项式 的算法 5. 研究支持向量认配核函数的关系 证明 样本集中的任何非空子集 D,均存在一核函数, 其 支持向量集恰等于 D 这个结论大大出乎意料 因为原先大多数人都认为支持向量集是样本集中相对稳定的子集. 我们的结论深刻揭示了核函数与支持向量集之间的关系 6. 给出构造性的核函数算法 以上的研究推动了机器学习理论和方法的发展
我们对群体智能的研究 别开生面 从生物进化的观点研究群体智能 提出生物进化观 点
3.2.2 进化的观点 我们别开生面,从进化的过程来理解群体智能的现象, 我们认为 1 人与蚂蚁都是从共同的 祖先进化来的 一支进化成高等动物 包括人及其大脑 一支进化成群居昆虫 如蚁群等,故 其中必有共同之处
2 人的智能是人的脑袋的功能的表现, 那么将群体 如蚁群 看成是离散的脑袋 脑袋 可看成是连接的群体 那么 它具有 智能 就不奇怪了
•一群蚂蚁由Α点同时出发 进行漫游 倾向选较近的城市 •把所有城市都游过后 返回 并留下外激素 其量与路程长度成反比 •所有蚂蚁都返回后 图上留下外激素的标志 •进行第二轮的漫游 倾向选激素多的路径 ……..
混合智能优化算法的研究与应用
混合智能优化算法的研究与应用摘要：混合智能优化算法是近年来在优化问题领域取得了显著成果的研究方向。
本文对混合智能优化算法进行了综述，并着重介绍了混合智能优化算法的应用领域，如机器学习、数据挖掘、图像处理等。
同时，本文还探讨了混合智能优化算法在各个领域中的优势和不足，并提出了进一步研究的方向。
1. 引言混合智能优化算法是一种将多个智能优化算法相结合的优化方法。
智能优化算法是通过模拟自然界的进化、群体行为等生物现象来解决各类复杂问题的一类算法。
将多种智能优化算法相结合，可以利用它们各自的优点，克服各自的缺点，从而提高问题求解的效率和精度。
2. 混合智能优化算法的研究混合智能优化算法的研究可以追溯到上世纪90年代。
通过将遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）、模拟退火算法（SA）等不同的智能优化算法相结合，形成了一系列混合智能优化算法。
这些算法综合了各种算法的优点，使得问题求解更为高效和准确。
2.1 遗传算法与混合智能算法遗传算法是受到达尔文进化论启发的一种优化算法。
通过模拟遗传、变异和选择等自然界中的进化过程，寻找问题的最优解。
将遗传算法与其他智能优化算法结合，形成了许多混合智能优化算法。
例如，遗传算法与粒子群优化算法的组合（GA-PSO）能够在问题求解中充分利用群体的协作和搜索能力。
2.2 粒子群优化算法与混合智能算法粒子群优化算法是通过模拟鸟群寻找食物的行为而发展起来的一种优化算法。
每个粒子通过学习自身的经验和邻域粒子的经验来搜索最优解。
将粒子群优化算法与其他算法相结合，可以提高算法的全局搜索和收敛速度。
例如，混合粒子群优化算法（MHPSO）将粒子群优化算法与模拟退火算法相结合，能够更好地探索问题的解空间并加快收敛速度。
2.3 模拟退火算法与混合智能算法模拟退火算法是一种通过模拟物质在退火过程中达到平衡状态的过程来寻找最优解的算法。
将模拟退火算法与其他算法相结合，可以提高算法的全局搜索能力和收敛速度。
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[6]黄 文 奇 ，许 如 初 著. 近 世 计 算 理 论 导 引— ——NP 难 度 问 题
关键词： 智能计算； 算法； 研究方法
0 引言
硬件性能越来越高的计算机为人类完成各类计 算提供了强有力的工具。 然而，有许多困难的问题由 于其需要搜索的解空间异常庞大， 如果没有好的算 法， 即使采用再强大的计算机来求解也是不现实的， 需要花费相当长的时间。 这促使人们在不断强化计算
人工神经元是对生物神经元的模仿，其有三个基 本 要 素[1]：①一 组 连 接 （与 生 物 神 经 元 的 突 触 相 对 应 ）， 连接强度由各连接上的权重表示；②一个求和单元，实 现多输入信号的叠加（线性加权叠加）；③一个非线性 激活函数，用于控制输出。 可以用下图加以表示[1]：
的线性叠加，φ（·）为激活函数，而 θk 为阈值，yk=φ（uk-
1 智能计算的主要组成部分
θk）为相应的输出。 大量的人工神经元按照一定的拓扑结构进行连
智能计算是一个很广的范畴， 其内容非常丰富，
接组成 NN，适当选择连接强度（权重）以及激活函数，
这里只介绍其中的若干主要部分， 包括人工神经网
NN 可以实现计算功能， 对于给定的输入信号而给出
①对微粒群作初始化； ②计算每个微粒的适应值（主要取决于微粒的当 前位置）； ③更新每个微粒所经过的最好位置； ④更新群体所经过的最好位置； ⑤每个微粒结合自己和群体所经过的最好位置， 按照所谓的速度进化方程和位置进化方程进行进化； ⑥若未达到结束条件（足够好的适应值或迭代次 数达到最大代数），返回步骤②继续迭代；否则算法结 束，输出最好的解及目标函数值。
3 结语
智能计算是随着计算机技术发展和人们对自然 界的深入理解而发展起来，它强调对人类和其他生物 智能行为的模仿，注重向自然界学习、汲取其中有益 的规律和原理。 与传统方法相比，智能计算更具有柔 性和自适应能力，它不需要太多的领域知识，可以解 决许多问题，尤其是一些大规模的复杂问题。 智能计 算将不同的学科紧密联系起来，它不仅是计算机科学 中求解问题的一种计算方法，更是人们研究自然以及 人类社会自身的一种非常有效的手段，其应用前景非 常广阔。
为人类解决问题提供了更多可供选择的方法，促进了
其 中 ，x1，x2，… ，xp 为 输 入 信 号 ， wk1，wk2，… ，wkn 为
包括数学、 计算机和生物等在内的众多学科的发展，
神经元 k 的权值 （连接强度），uk=wk1x1+…+wkpxp 为信号
并形成了一门新的交叉学科分支，即智能计算。
研究与开发
值模仿自然选择的压力，并提出选择、交叉和变异算 子以模仿进化过程。 GA 的算法流程简单，鲁棒性高， 对求解的问题不作太多的要求，因此非常适于求解用 传统方法难以对付的复杂问题。 GA 的框架如下[2]：
Begin t:=0； 初始化种群 P(t)； 评估 P(t)； while 不满足终止条件 do 对 P(t)施加交叉和变异算子得到子代 C(t)； 评估 C(t)； 从 P(t)和 C(t)中选择个体组成新的种群 P(t+1)； t:=t+1； end
2 智能计算主要研究方法
2.1 仿生
仿生是智能计算的一个非常重要的研究方法，它 强调向自然界学习，采用类比的思想，通过模仿其中 的原理规律以得到解决问题的一般方法。 神经网络、 进化算法、蚁群以及微粒群算法，等等，无不体现了仿 生这一研究方法。 此外，还有很多智能计算方法也是 通过模仿一些现象和规律得到的，例如模拟退火算法 就是其中的一类常用算法，它是通过模仿液体的结晶 过程而设计的[5]，而免疫算法是通过模 拟生物免疫系 统自我调节功能而得到的[7]。 也有学者提出所谓的拟 人和拟物方法，例如黄文奇等人所设计的算法在求解 一些组合优化难题方面取得了很好的效果[6]。 本质上， 拟人和拟物都是仿生思想的体现，是仿生法的另一种 表达。
代
EA 是模仿达尔文的生物进化论而设计的一类计
计 算
算模型，它包括遗传算法（GA）、进化规划（EP）和进化 机
策略 （ES）等 3 个 主 要 的 分 支 ，其 中 GA 是 主 要 代 表 。 根据达尔文的进化论，生物种群的进化主要是通过自
（总 第
然选择、遗传和变异实现的。 在 GA 中，通过引入适应 三
2.5 系统理论
智能计算是为了解决复杂问题而发展起来，其算 法本身的行为也是比较复杂的，以系统理论对算法和 问题做统一的思考是有益的，因为系统理论是研究大 规模复杂问题的有效的方法。 系统理论主要包括协同 论、突变论和耗散结构等内容，这些在指导算法设计、 改进算法和理解算法的复杂行为方面都能起作用。 结 合系统理论，对算法进行改进的工作已有所见，相信 今后这一方面的研究工作和成果会越来越丰富。
end
（3）蚁群算法（ACO） 我们都知道蚂蚁具有高强的觅食本领，它们可以 通过群体的协作找出从蚁穴到食物源的最短路径。 研 究发现，其中的奥秘在于，蚂蚁能在其觅食过程中分 泌一种叫做信息素的化学物质留在所走过的路径上， 蚂蚁能够感知这种物质的存在并根据信息素的强度 选择最合适的运动方向，从而尽快地在蚁穴与食物源 之间往返。 最初的 ACO 算法正是模仿蚁群的这种行 为而设计的， 它被用于寻找两点之间的最短路径，经 过不断改进扩展， 现在已发展成被广泛用于函数优 化、路由选择和工件排序等领域中。 ACO 算法的基本 流程可以用图 2 表示[3], 其中，A(t)表示第 t 代的蚁群， 评 价 A(t)指 根 据 目 标 函 数 对 每 只 蚂 蚁 的 适 应 度 做 评 价，信息素挥发指信息素随时间不断消散。
2.2 实验算法学
物理学的形成和发展在很大程度上得益于伟大 的物理学家伽利略所提出的实验方法学，他强调实验 的重要性，通过做实验去研究自然现象，进而利用归 纳方法发现其中的规律。 智能计算源自于计算机技术
研究与开发
的发展以及人们对自然界的深入思考，其中的算法大 多有深刻而合理的仿生背景，然而如果要彻底地说清 楚算法为什么行之有效却不容易。 和传统的确定性算 法相比，智能计算方法具有随机性，算法的实际运行 可以呈现出复杂的行为，这就使得我们要从数学角度 严格分析算法的性能是比较困难的。 借鉴物理实验方 法学的思想，人们提出了实验算法学，它强调通过计 算机仿真实验去分析算法的复杂行为。 通常的做法 是，人们选择大量的有代表性的问题实例作为输入去 测试解决该问题的某个算法，记录其中的数据（例如 运行时间等），然后根据所得到的数据对算法做分析。 实验算法学的好处在于它简单易行， 可以先于理论， 而且对算法可以有直观认识。 许多时候，我们通过实 验分析而提高对算法机理的认识，然后再寻求理论上 的严格证明。 此外，通过实验我们还能发现算法的不 足，进而改进算法本身。
工具的同时，也积极地探索和设计好的算法。 为此，人
们将目光投向自 经过不懈努力，众多简单实用有效的算
法被提出，其中包括人工神经网络、进化算法以及蚁
群算法，等等。 这些算法都是通过类比和模仿生物的 某些行为或者是某种物理现象而获得的；它们的出现
图1 人工神经元
2.3 群体智能 NN、GA、ACO 和 PSO 等 算 法 的 成 功 让 人 们 意 识
到群体智能（Swarm Intelligence）的重要性。 自然界中 群体智能的现象非常普遍，正所谓“三个臭皮匠胜过 诸葛亮”。 群体智能的关键在于个体之间的信息交流 和相互协作，对应到算法方面，我们需要设计一套合 理的机制以指导个体对环境的变化作出自适应的调 整，不同的机制带来的效果也不同。 随着分布式计算 技 术 的 发 展 ， 近 年 来 兴 起 了 一 种 基 于 多 智 能 体 （Multi-Agent）的 问 题 求 解 策 略[8]，这 是 群 体 智 能 的 进 一 步 发展的体现。 所谓的智能体是指能感知周围环境并能 根据一定的策略反作用于环境的物理的或者是虚拟 的实体。 借助于分布式计算技术，大量的智能体可以 分布在不同的物理位置，它们能进行信息交流和协同 工作，可以有效地求解大规模的复杂问题。 2.4 融合
一
收稿日期：2009-08-25 修稿日期：2009-09-20
七
作 者 简 介 ：周 清 艳 （1977-），女 ，湖 南 株 洲 人 ，本 科 ，讲 师 ，研 究 方 向 为 计 算 机 应 用 方 面 的 研 究 和 教 学 工 作
期
）
M O D E R N C OM P U T E R 2009．10 趮趨
t:=1
A(t)
A(t)
现
t:=t+1
代
计
算
图 2 ACO 算法框图
机
（总
（4）微粒群算法（PSO）
第
PSO 算法的基本思想来自生物学家 Frank Happ-
三 ner 等人的鸟群模型[2]。 他们在对鸟类的群体行为的研
一 究中发现，鸟类个体通常使用一些简单的规则而确定
大量复杂问题的存在使得没有一个算法是普遍 有效的，换句话说，我们无法做到一劳永逸。 智能计算 中的方法各具优点，也都有不足之处。 算法融合的思 想是取长补短，将不同的算法有机地结合起来，以提 高求解能力。 例如，在人工神经网络的设计方面，如何 确定其中的一些参数是比较困难的，缺乏好的理论指 导，通常都是结合实验进行手工调整的，为了解决这 个问题， 我们可以嵌入遗传算法去优化相关参数，从 而提高人工神经网络的性能。 此外，我们也可考虑将 智能计算和传统的方法结合起来， 关于这一方面，人 们已做了大量的工作，并取得了良好的效果。
ÂÃÄÁÂÃÄÁ研究与开发
浅谈智能计算及其研究方法
周清艳
（广东省国防科技高级技工学校， 广州 510515）
摘 要： 智能计算是最近兴起的一类仿生计算方法，已在许多实际领域中得到成功应用。 系统地 介绍几种有代表性的智能计算方法，其中包括人工神经网络、进化算法、蚁群算法以及 粒子群算法。 在此基础上，从仿生、实验算法学、群体智能、融合以及系统理论等角度对 智能计算中的研究方法作适当探讨