智能计算几种经典算法解析共21页
(最新整理)MATLAB智能算法30个案例分析
MATLAB智能算法30个案例分析编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（MATLAB智能算法30个案例分析）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为MATLAB智能算法30个案例分析的全部内容。
MATLAB 智能算法30个案例分析第 1 章1、案例背景遗传算法（Genetic Algorithm,GA)是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。
遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。
在遗传算法中，染色体对应的是数据或数组,通常是由一维的串结构数据来表示，串上各个位置对应基因的取值。
基因组成的串就是染色体,或者叫基因型个体( Individuals）。
一定数量的个体组成了群体（Population）。
群体中个体的数目称为群体大小（Population Size），也叫群体规模.而各个个体对环境的适应程度叫做适应度( Fitness) .2、案例目录:1.1 理论基础1.1。
1 遗传算法概述1. 编码2. 初始群体的生成3。
适应度评估4。
选择5。
交叉6. 变异1。
1.2 设菲尔德遗传算法工具箱1. 工具箱简介2。
工具箱添加1.2 案例背景1。
2.1 问题描述1. 简单一元函数优化2. 多元函数优化1。
2。
2 解决思路及步骤1。
3 MATLAB程序实现1.3.1 工具箱结构1.3。
2 遗传算法中常用函数1。
创建种群函数-crtbp2。
适应度计算函数—ranking 3. 选择函数—select4。
《计算智能》课件
计算智能的挑战与
限制
分析了当前计算智能面临的主要 挑战和限制，如数据质量、算法 可解释性、隐私保护等。
展望
未来发展方向
探讨了计算智能未来的发展趋势和研究方向，如深度学习、强化学 习、迁移学习等。
与其他技术的融合
讨论了计算智能与物联网、云计算、边缘计算等技术的融合，以及 它们在智能制造、智慧城市等领域的应用前景。
应用领域
人工神经网络在模式识别、图像处理、语音识别、自然语言处理等领域 有广泛应用。
模糊逻辑
总结词
模糊逻辑是一种处理不确定性、不完全性和模糊性的逻辑方法，通过引入模糊集合和模糊推理规则，实现对模糊信息 的处理。
详细描述
模糊逻辑通过将经典集合论中的确定性边界扩展到模糊边界，允许元素同时属于多个集合，从而更准确地描述现实世 界中的模糊现象。模糊逻辑在控制系统、决策支持系统、专家系统等领域有广泛应用。
详细描述
推荐系统广泛应用于电子商务、在线视频、社交媒体等领域。通过分析用户的购买记录、浏览历史和 兴趣爱好等信息，推荐系统可以为用户推荐相关商品、视频或朋友，提高用户体验和满意度。
机器人控制
总结词
机器人控制技术利用计算智能实现对机器人的精确控制，使机器人能够完成复杂任务。
详细描述
机器人控制技术广泛应用于工业制造、医疗护理、航空航天等领域。在工业制造中，智 能机器人可以自动化地完成生产线上的任务，提高生产效率；在医疗护理中，机器人可 以帮助医生进行手术操作或为病人提供护理服务；在航空航天中，机器人可以协助宇航
法律法规制定
为规范人工智能的发展和应用，需要制定相应的法律法规，明确人工智能的合法地位和责任归属，为人工智能技 术的发展和应用提供法律保障。
05
人工智能基础算法
人工智能基础算法1. 介绍人工智能是指模拟和扩展人智力的理论、方法、技术和应用的研究领域。
而人工智能基础算法是人工智能领域中最核心和基础的组成部分。
它是指用于实现人工智能功能的数学算法和计算机算法。
人工智能基础算法通过模拟和应用人类的认知、学习、决策和问题解决等智能过程，使计算机能够具备某种程度的智能，并在不同领域实现各种复杂的人工智能任务。
在本文中，我们将介绍几种常见的人工智能基础算法，包括机器学习算法、深度学习算法、进化算法和模糊算法。
2. 机器学习算法机器学习算法是人工智能领域中应用最广泛的一类算法。
它是通过训练数据来构建模型，然后使用该模型对新样本进行预测或分类的算法。
机器学习算法主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
2.1 监督学习算法监督学习算法是指利用带有标签的训练数据来训练模型，并使用该模型对新样本进行预测或分类的算法。
常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和随机森林等。
2.1.1 决策树决策树是一种基于树形结构的分类模型。
它通过对特征进行递归划分，构建一棵树来表示不同类别的决策规则。
决策树算法具有易于理解和解释的优点，适用于处理具有离散特征的问题。
2.1.2 支持向量机支持向量机是一种二分类模型，通过构建一个超平面来将不同类别的数据分开。
支持向量机算法通过最大化边界的方式找到最优的分类超平面，具有较好的泛化性能。
2.1.3 朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。
它通过计算样本的特征向量在各个类别下的条件概率来进行分类。
2.1.4 随机森林随机森林是一种集成学习算法，它通过建立多个决策树来进行分类或回归。
随机森林算法通过对训练样本和特征进行随机选择，并使用树的投票来进行最终的决策。
2.2 无监督学习算法无监督学习算法是指在没有标签的训练数据中自动发现数据内在结构和规律的算法。
常见的无监督学习算法包括聚类算法、降维算法和关联规则挖掘算法等。
人工智能算法原理
人工智能算法原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟人类的智能行为和思维过程，以计算机程序为基础实现的一系列技术和方法。
而人工智能算法则是实现人工智能的核心组成部分，它通过数学和逻辑手段对各种问题进行建模和求解，从而实现了机器的智能化。
一、算法简介算法是基于特定步骤和规则的计算过程。
人工智能算法是一种用于解决复杂问题的数学模型，它能够从大量的数据中学习，分析和提取有用的信息，并根据这些信息做出智能化的决策和预测。
二、常用的人工智能算法1. 逻辑推理算法逻辑推理算法是基于形式逻辑和命题逻辑的一种人工智能算法，它模拟了人类的思维方式，能够对已知的事实和规则进行推理，从而得出结论。
这种算法适用于问题具有确定性和逻辑性的领域，如专家系统、证明定理等。
2. 基于规则的算法基于规则的算法是一种基于人工定义的规则库进行推理的算法，它通过匹配已知的规则并执行相应的操作来解决问题。
这种算法广泛应用于专家系统、决策支持系统等领域。
3. 机器学习算法机器学习算法是一种通过让计算机从数据中学习和优化模型来解决问题的算法。
它通过分析大量的样本数据，提取特征并建立模型，从而实现对未知数据的预测和分类。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
4. 深度学习算法深度学习算法是一种基于人工神经网络的算法，它通过多层次的神经元结构进行特征提取和模式识别，实现了对复杂模式和数据的学习和分析。
深度学习算法在图像识别、语音识别等领域有着广泛的应用。
三、人工智能算法的原理1. 数据预处理在应用人工智能算法之前，我们通常需要对原始数据进行清洗和预处理。
这包括数据的去噪、标准化和归一化等操作，以确保算法对数据的准确性和稳定性。
2. 特征提取特征提取是指从原始数据中提取出有用信息的过程。
人工智能算法依赖于有效的特征表示来进行学习和推理，因此特征提取是算法成功的关键一步。
常见的特征提取方法包括主成分分析、小波变换等。
智能计算几种经典算法解析
智能计算几种经典算法解析
杨明辉
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2007(003)015
【摘要】随着计算机技术的飞速发展,智能计算方法的应用领域也越来越广泛.本文介绍了当前存在的一些智能计算方法,阐述了其工作原理和特点,同时对智能计算方法的发展进行了展望.
【总页数】2页(P816,820)
【作者】杨明辉
【作者单位】武汉理工大学,湖北,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.经典Benders分解算法解析 [J], 霍芳;易斌
2.经典Benders分解算法解析 [J], 易斌
3.智能计算几种经典算法解析 [J], 杨明辉
4.智能计算几种经典算法解析 [J], 杨明辉
5.Bertrand奇论几种经典方法的注记 [J], 刘继成;叶鹰
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
matlab智能算法30个案例分析
matlab智能算法30个案例分析Matlab智能算法30个案例分析。
Matlab作为一种强大的数学软件，拥有丰富的算法库和强大的编程能力，能够实现各种复杂的智能算法。
本文将针对Matlab智能算法进行30个案例分析，帮助读者深入了解Matlab在智能算法领域的应用和实践。
1. 遗传算法。
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，能够有效解决复杂的优化问题。
在Matlab中，可以利用遗传算法工具箱快速实现各种优化问题的求解，例如函数最小化、参数优化等。
2. 神经网络。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，能够实现复杂的非线性映射和模式识别。
Matlab提供了丰富的神经网络工具箱，可以用于神经网络的建模、训练和应用，例如分类、回归、聚类等任务。
3. 模糊逻辑。
模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊信息的逻辑推理方法，能够有效处理模糊规则和模糊数据。
Matlab中的模糊逻辑工具箱提供了丰富的模糊推理方法和工具，可以用于模糊控制、模糊识别等领域。
4. 粒子群算法。
粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，能够有效处理多维优化问题。
在Matlab中，可以利用粒子群算法工具箱快速实现各种优化问题的求解，例如函数最小化、参数优化等。
5. 蚁群算法。
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，能够有效处理离散优化问题和组合优化问题。
Matlab中的蚁群算法工具箱提供了丰富的蚁群优化方法和工具，可以用于解决各种组合优化问题。
6. 遗传规划算法。
遗传规划算法是一种结合遗传算法和规划算法的优化方法，能够有效处理复杂的规划问题。
在Matlab中，可以利用遗传规划算法工具箱快速实现各种规划问题的求解，例如路径规划、资源分配等。
7. 人工免疫算法。
人工免疫算法是一种模拟免疫系统的优化算法，能够有效处理多峰优化问题和动态优化问题。
在Matlab中，可以利用人工免疫算法工具箱快速实现各种复杂的优化问题的求解。
8. 蜂群算法。
人工智能基础算法
人工智能基础算法在当今的数字化时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为了科技领域中备受关注的话题。
人工智能的快速发展离不开各种基础算法的支持。
本文将介绍人工智能的基础算法，并讨论其在不同领域中的应用。
一、线性回归算法线性回归算法是一种用于建立变量之间线性关系的算法。
通过找到最佳拟合直线，可以对数据进行预测或分类。
线性回归算法常用于房价预测、销售趋势分析等领域中。
二、支持向量机算法支持向量机算法是一种监督学习算法，主要用于二分类问题。
其核心思想是将输入数据映射到高维空间，找到能够最好地将两类数据分开的超平面，从而进行分类。
支持向量机算法在图像识别、文本分类等领域中取得了广泛应用。
三、决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类与回归算法。
通过不断的选择最优属性，将数据集划分成多个子集，最终得到一个决策树模型。
决策树算法常用于疾病诊断、金融风险评估等领域中。
四、聚类算法聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于寻找数据内部的相似性和结构。
常见的聚类算法包括k-means算法和层次聚类算法。
聚类算法广泛应用于客户分群、社交网络分析等领域中。
五、神经网络算法神经网络算法是一种模仿人脑神经元网络工作原理的算法。
通过多层神经元的连接和学习，可以实现复杂的数据处理和分类任务。
神经网络算法在图像识别、语音处理等领域中取得了重大突破。
六、遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
通过模拟基因的交叉和变异操作，不断搜索最优解。
遗传算法被广泛应用于机器学习、优化问题求解等领域。
七、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设特征之间相互独立，通过计算条件概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域中具有很高的效果。
八、强化学习算法强化学习算法是一种通过与环境不断交互学习来达到最优行为的算法。
通过奖励与惩罚机制，智能体可以逐步优化自身的行为策略。
AI人工智能的几种常用算法概念
一、粒子群算法粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。
PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的交叉(Crossover) 和变异(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。
优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度.爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小.遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解.遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异.但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995年Eberhart博士和kennedy博士提出了一种新的算法;粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法.这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性.粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质.但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的交叉(Crossover)和变异(Mutation)操作.它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优二、遗传算法遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的，是进化算法的一种。
AI人工智能的几种常用算法概念
一、粒子群算法粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。
PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的交叉(Crossover) 和变异(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。
优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度.爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小.遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解.遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异.但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995年Eberhart博士和kennedy博士提出了一种新的算法;粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法.这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性.粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质.但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的交叉(Crossover)和变异(Mutation)操作.它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优二、遗传算法遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的，是进化算法的一种。
智能计算与现代优化方法ppt课件
2024/3/12
智能计算与优化
34
3. 1983年Kirkpatrick提出成熟的 模拟退火方法
----模拟物理的退火过程 目标<=>能量函数, 在退火过程中达到最小
4. 80年代重新兴起的ANN,用于优化
2024/3/12
智能计算与优化
35
五。研究应用的前景与局限性:
1. 应用前景广阔 2. 研究的主要问题：
参考书籍
1. 汪定伟;王俊伟;王洪峤;张瑞友;郭哲 ，智能优 化方法，高等教育出版社，2007
2. 谢金星，邢文训，现代优化计算方法（第二 版）北京：清华大学出版社，2005
3. 王凌，智能优化算法及其应用 ，北京：清华 大学出版社，2005
2024/3/12
智能计算与优化
1
第一章 概论
➢ 引言
➢ 智能计算、现代优化算法的发展历史 ➢ 智能计算、现代优化算法与控制科学
4）最优化方法具有强烈的实践性和应用的广泛性。
2024/3/12
智能计算与优化
10
最优化问题的分类
1）函数优化：连续空间上的优化问题； 2）组合优化：离散点集的状态组合
2024/3/12
智能计算与优化
11
函数优化的标准测试函数
Spere Function：
N
F1 xi 2 , x [2,2] i 1
2024/3/12
智能计算与优化
32
模糊逻辑
是
A1 x
规则1 y 是 B1
是
y是
x
A2 x
规则2 B2
是
Ar x
规则r y 是 Br
去
集 结
模 糊
y
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
智能计算几种经典算法解析
三.遗传算法
◆遗传算法的特点 遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法。 搜索算法的共同特征为：
(1)首先组成一组候选解；(2)依据某些适应性条件测 算这些候选解的适应度；(3)根据适应度保留某些候选 解，放弃其他候选解；(4)对保留的候选解进行某些操 作，生成新的候选解。在遗传算法中，上述几个特征以 一种特殊的方式组合在一起：基于染色体群的并行搜索， 带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作。这种 特殊的组合方式将遗传算法与其它搜索算法区别开来
智能计算几种经典算法解析
●人工神经网络算法 ●模糊系统算法 ●遗传算法 ●退火算法 ●展望
-1-
智能计算几种经典算法解析
随着计算机技术的飞速发 展，智能计算方法的应用 领域也越来越广泛。本文 介绍了当前存在的一些智 能计算方法，阐述了其工 作原理和特点，同时对智 能计算方法的发展进行了 展望。智来自计算几种经典算法解析-3-
智能计算几种经典算法解析
一.人工神经网络算法
◆人工神经网络
人工神经网络是在对人脑组织结构和运 行机制的认识理解基础之上模拟其结构 和智能行为的一种工程系统。早在本世 纪40年代初期，心理学家McCulloch、 数学家Pitts就提出了人工神经网络的第 一个数学模型，从此开创了神经科学理 论的研究时代。其后，F Rosenblatt、 Widrow和J. J .Hopfield等学者又先后 提出了感知模型，使得人工神经网络技 术得以蓬勃发展。
• 引言
智能算法也称作为“背影算法”，是人们 从现实的生活中的各种现象总结出来的算 法。它是从自然界得到启发，模仿它的原 理而得到的算法，这样我们可以利用仿生 原理进行设计我们的解决问题的路径，这 就是智能计算的思想。这方面的内容很多， 如人工神经网络技术、遗传算法、模拟退 火算法等，下面分别对其进行分析。
一.人工神经网络算法 ◆ BP人工神经网络模型的构造
智能计算几种经典算法解析
二.模糊系统算法
◆模糊系统算法
模糊概念在生活中普遍存在，如“高”，“大”等。 这些模糊概念蕴含了许多了许多不确定信息，人脑可 以很容易的通过这些不完整不精确信息做出判断和决 策。然而，对于精确的电子计算机而言，处理含糊不 清的信息却是相当困难的。基于这个原因，美国控制 论专家扎德（Zadeh.L.A）于1965年提出了模糊集合的 概念
-8-
智能计算几种经典算法解析
二.模糊系统算法
◆自校正模糊控制
针对普遍控制器参数和控制规则在系统运动时无 法在线调整，自适应能力差的缺陷，自校正模糊控制 器可以在线修正模糊控制器的参数或控制规则，从而 增强模糊控制器的自适应能力，提高了控制系统的动 静态性能和鲁棒性。
-9-
智能计算几种经典算法解析
智能计算几种经典算法解析
四.退火算法
◆ SA算法的基本思想
它引入了一个接受概率p。如果新的点（设为 pn）的目标函数f（pn）更好，则p=1，表示 选取新点；否则，接受概率p是当前点（设为 pc）的目标函数f（pc），新点的目标函数f （pn）以及另一个控制参数“温度”T的函数。 也就是说，模拟退火没有像局部搜索那样每 次都贪婪地寻找比现在好的点，目标函数差 一点的点也有可能接受进来。随着算法的执 行，系统温度T逐渐降低，最后终止于某个低 温，在该温度下，系统不再接受变化。
-12-
智能计算几种经典算法解析
三.遗传算法
◆遗传算法的应用 (1)优化：遗传算法可用于各种优化问题。既包括 数量优化问题，也包括组合优化问题； (2)程序设计：遗传算法可以用于某些特殊任务的 计算机程序设计； (3)机器学习：遗传算法可用于许多机器学习的应 用，包括分类问题和预测问题等
-13-
智能计算几种经典算法解析
四.退火算法
◆模拟退火算法的原理
模拟退火算法的依据是固体物质退火过 程和组合优化问题之间的相似性。物质 在加热的时候，粒子间的布朗运动增强， 到达一定强度后，固体物质转化为液态， 这个时候再进行退火，粒子热运动减弱， 并逐渐趋于有序，最后达到稳定。 模拟退火的解不再像局部搜索那样最后 的结果依赖初始点。
-10-
智能计算几种经典算法解析
三.遗传算法
◆遗传算法的原理
遗传算法(GA)是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过 程而形成的一种自适应全局优化概率搜索方法。其采纳 了自然进化模型，从代表问题可能潜在解集的一个种群 开始，种群由经过基因编码的一定数目的个体组成。每 个个体实际上是染色体带有特征的实体；初始种群产生 后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出 越来越好的解：在每一代，概据问题域中个体的适应度 大小挑选个体；并借助遗传算子进行组合交叉和主客观 变异，产生出代表新的解集的种群。这一过程循环执行， 直到满足优化准则为止。最后，末代个体经解码，生成 近似最优解。
-7-
智能计算几种经典算法解析
二.模糊系统算法
◆模糊系统特点
基于模糊数学理论包括迷糊集合、模糊逻辑、模糊规则、模糊推 理和隶属度等。 在模糊系统中，元素与模糊集合之间的关系是不确定的，即在传 统集合论中元素与集合“非此即彼”的关系不确定。元素与模糊 集合的隶属关系是通过隶属度函数来度量的。当一个元素确定属 于某个模糊集合，则这个元素对该迷糊集合的隶属度为1；当这 个元素确定不属于该模糊集合时，则此时的隶属度值为0；当无 法确定该元素是属于某个模糊集合时，隶属度值为一个属于0到1 之间的连续数值。 在迷糊系统中，知识是以模糊规则的形式存储的。
二.模糊系统算法
◆模糊系统的应用
模糊系统能够很好的处理人们生活中的模糊概念，清晰地表达知 识，而且善于利用学科领域的知识，具有很强的推理能力。 模糊系统主要应用在自动控制、模式识别和故障诊断等领域并且 取得了令人振奋的成果，但是大多数迷糊系统都是利用已有的专 家知识，缺乏自学习能力，无法对自动提取模糊规则和生成隶属 度函数。针对这一问题，可以通过与神经网络算法、遗传算法等 自学习能力强的算法融合来解决。 目前，很多学者正在研究模糊神经网络和神经模糊系统，这是对 传统算法研究和应用的创新。
智能计算几种经典算法解析
一.人工神经网络算法
◆ 人工神经网络的特点
1. 人工神经网络的知识存储容量很大。 2. 具有很强的不确定性信息处理能力。 3. 健壮性。生物神经网络不会因为个 别神经元的损失而失去对原有模式的记 忆。 4. 神经网络是一种具有高度非线性的 超大规模连续时间动力学系统
智能计算几种经典算法解析