智能优化算法.ppt
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粒子群优化算法ppt
联合优化
粒子群优化算法可以用于联合优化神经网络的参数和结构，进一步提高神经网络的性能。
粒子群优化算法在神经网络训练中的应用
粒子群优化算法可以用于优化控制系统的控制器参数，以提高控制系统的性能和稳定性。
控制器参数优化
鲁棒性优化
联合优化
粒子群优化算法可以用于提高控制系统的鲁棒性，以应对系统中的不确定性和干扰。
粒子群优化算法可以用于联合优化控制系统的参数和结构，进一步提高控制系统的性能和稳定性。
03
粒子群优化算法在控制系统中的应用
02
01
06
总结与展望
粒子群优化算法是一种高效的全局优化算法，具有速度快、简单易行、易于并行化等优点。它利用群体智慧，通过粒子间的协作与信息共享，可以快速找到全局最优解。
优点
PSO算法的特点包括：简单易懂、易实现、能够处理高维问题、对初始值不敏感、能够处理非线性问题等。
定义与特点
粒子群优化算法的起源与发展
PSO算法的起源可以追溯到1995年，由 Kennedy 和 Eberhart博士提出，受到鸟群觅食行为的启发。
最初的PSO算法主要应用于函数优化问题，后来逐渐发展应用到神经网络训练、模式识别、图像处理、控制等领域。
边界条件的处理
通过对粒子速度进行限制，可以避免粒子在搜索空间中过度震荡，从而更好地逼近最优解。
粒子速度的限制
实例一
针对函数优化问题，通过对粒子速度和位置进行更新时加入随机扰动，可以增加粒子的探索能力，从而寻找到更好的最优解。
实例二
针对多峰函数优化问题，将粒子的个体最佳位置更新策略改为基于聚类的方法，可以使得粒子更好地逼近问题的全局最优解。
粒子的适应度函数用于评估其位置的好坏。
智能优化方法
i N {1,2,, n}
jN
iN i, j N
组合优化问题——装箱问题
货运装箱问题 截铜棒问题 布匹套裁问题 。。。 装箱问题属于NP－难问题
组合优化问题——背包问题
0/1背包问题：给出几个体积为S1，S2，…，Sn的物体 和容量为C的背包；要求找出n个物件的一个子集使其
尽可能多地填满容量为C的背包。
最优化问题的分类
从应用的角度分类： 数值优化（函数优化，建模） 组合优化 可靠性设计问题 调度问题 高级运输问题 网络设计与路径 ……
有限资源的 最优调配
最优化问题举例(1)
函数优化
令 S 为 Rn 上的有界子集，f: SR 为 n 维实值 函数，所谓函数 f 在 S 域上全局最大化就是寻 求点 XmaxS 使得
定义：组合优化问题π是一个最小化问题，或是一个最大 化问题，它由下面三部分组成：
(1)实例集合；
(2)对每一个实例 I，有一个有穷的可行解集合 S(I)；
(3)目标函数 f，它对每一个实例 I 和每一个可行解
，
赋以 一S个(I有) 理数
。 f (I,)
组合优化问题
一个通俗的定义：
所谓组合优化，是指在离散的、有限的数学结构上， 寻找一个（或一组）满足给定约束条件并使其目标函 数值达到最大或最小的解。—般来说，组合优化问题 通常带有大量的局部极值点，往往是不可微的、不连 续的、多维的、有约束条件的、高度非线性的NP完全 （难）问题，因此，精确地求解组合优化问题的全局 最优解的“有效”算法一般是不存在的。
问题是要为影片递送员找一个巡回，从主影院1开始，将影 片拷贝送到第i家影院di(i＝1，2，…，n)次，最后回到主影 院1，并极小化总的路线长度。当所有的di(i＝l，2，…，n) 为1时，FDP变为经典的TSP。
jN
iN i, j N
组合优化问题——装箱问题
货运装箱问题 截铜棒问题 布匹套裁问题 。。。 装箱问题属于NP－难问题
组合优化问题——背包问题
0/1背包问题：给出几个体积为S1，S2，…，Sn的物体 和容量为C的背包；要求找出n个物件的一个子集使其
尽可能多地填满容量为C的背包。
最优化问题的分类
从应用的角度分类： 数值优化（函数优化，建模） 组合优化 可靠性设计问题 调度问题 高级运输问题 网络设计与路径 ……
有限资源的 最优调配
最优化问题举例(1)
函数优化
令 S 为 Rn 上的有界子集，f: SR 为 n 维实值 函数，所谓函数 f 在 S 域上全局最大化就是寻 求点 XmaxS 使得
定义：组合优化问题π是一个最小化问题，或是一个最大 化问题，它由下面三部分组成：
(1)实例集合；
(2)对每一个实例 I，有一个有穷的可行解集合 S(I)；
(3)目标函数 f，它对每一个实例 I 和每一个可行解
，
赋以 一S个(I有) 理数
。 f (I,)
组合优化问题
一个通俗的定义：
所谓组合优化，是指在离散的、有限的数学结构上， 寻找一个（或一组）满足给定约束条件并使其目标函 数值达到最大或最小的解。—般来说，组合优化问题 通常带有大量的局部极值点，往往是不可微的、不连 续的、多维的、有约束条件的、高度非线性的NP完全 （难）问题，因此，精确地求解组合优化问题的全局 最优解的“有效”算法一般是不存在的。
问题是要为影片递送员找一个巡回，从主影院1开始，将影 片拷贝送到第i家影院di(i＝1，2，…，n)次，最后回到主影 院1，并极小化总的路线长度。当所有的di(i＝l，2，…，n) 为1时，FDP变为经典的TSP。
人工智能算法工程师：深度学习与神经网络算法培训ppt
TensorFlow框架特点及使用方法
特点
TensorFlow是一个开源的深度学习框架，具有高度的灵活性 和可扩展性。它支持分布式训练，能够在多个GPU和CPU上 加速训练过程。TensorFlow还提供了丰富的API和工具，方 便用户进行模型开发和调试。
使用方法
使用TensorFlow进行深度学习需要先安装TensorFlow库，然 后通过编写Python代码来定义模型、加载数据、进行训练和 评估等操作。TensorFlow提供了高级的API，如Keras，可以 简化模型开发和训练过程。
PyTorch框架特点及使用方法
特点
PyTorch是一个轻量级的深度学习框架，具有简单易用的特点。它支持动态计算 图，使得模型开发和调试更加灵活。PyTorch还提供了GPU加速和分布式训练功 能，能够提高训练速度。
使用方法
使用PyTorch进行深度学习需要先安装PyTorch库，然后通过编写Python代码来 定义模型、加载数据、进行训练和评估等操作。PyTorch提供了高级的API，如 torch.nn和torch.optim，可以简化模型开发和训练过程。
模型可解释性不足
深度学习模型的可解释性一直是研究 难点。未来需要加强模型可解释性的 研究，以更好地理解模型的工作原理 。
THANKS。
将有更多创新方法被提出。
面临的挑战与解决方案探讨
数据隐私与安全
计算资源需求大
随着深度学习应用的广泛使用，数据 隐私和安全问题日益突出。需要采取 数据脱敏、加密等技术手段来保护用 户隐私。
深度学习模型的训练和推理需要大量 的计算资源，如高性能计算机、GPU 等。需要进一步优化算法和模型结构 ，以降低计算资源需求。
人工智能算法工程师：深度学习 与神经网络算法培训
计算智能课件
9
Publications
IEEE Transactions on Fuzzy Systems This journal is devoted to the theory, design and applications of fuzzy systems, ranging form hardware to software. Emphasis will be given to engineering applications.
4 粒子群优化算法 Particle Swarm Optimization
5 蚁群优化算法 Ant Colony Optimization
6 模拟退火 Simulated Annealing
7 禁忌搜索
Tabu Search
2
第1章 绪论
Preface
Computational Intelligence: A Glimpse History Magazine & Conference People
Company Logo
计算智能
（Computational Intelligence, CI） 中国石油大学（北京） 李莉 uplily@1Content
1 绪论 Preface
2 模糊逻辑 Fuzzy Logic
3 遗传算法 Genetic Algorithm
12
Putlications
IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games The journal is co-sponsored by IEEE CI Society the IEEE Computer Society, the IEEE Consumer Electronics Society and the IEEE Sensors Council.
粒子群优化算法PPT
Swarm Intelligence(续)
Swarm可被描述为一些相互作用相邻个体的集合体， 蜂群、蚁群、鸟群都是Swarm的典型例子。鱼聚集成 群可以有效地逃避捕食者，因为任何一只鱼发现异常 都可带动整个鱼群逃避。蚂蚁成群则有利于寻找食物， 因为任一只蚂蚁发现食物都可带领蚁群来共同搬运和 进食。一只蜜蜂或蚂蚁的行为能力非常有限，它几乎 不可能独立存在于自然世界中，而多个蜜蜂或蚂蚁形 成的Swarm则具有非常强的生存能力，且这种能力不 是通过多个个体之间能力简单叠加所获得的。社会性 动物群体所拥有的这种特性能帮助个体很好地适应环 境，个体所能获得的信息远比它通过自身感觉器官所 取得的多，其根本原因在于个体之间存在着信息交互ce(续)
由于SI的理论依据是源于对生物群落社会性的模拟， 因此其相关数学分析还比较薄弱，这就导致了现有研 究还存在一些问题。首先，群智能算法的数学理论基 础相对薄弱，缺乏具备普遍意义的理论性分析，算法 中涉及的各种参数设置一直没有确切的理论依据，通 常都是按照经验型方法确定，对具体问题和应用环境 的依赖性比较大。其次，同其它的自适应问题处理方 法一样，群智能也不具备绝对的可信性，当处理突发 事件时,系统的反应可能是不可测的,这在一定程度上 增加了其应用风险。另外,群智能与其它各种先进技 术(如:神经网络、模糊逻辑、禁忌搜索和支持向量机 等) 的融合还不足。
Swarm Intelligence(续)
信息的交互过程不仅仅在群体内传播了信息，而 且群内个体还能处理信息，并根据所获得的信息 （包括环境信息和附近其它个体的信息）改变自身 的一些行为模式和规范，这样就使得群体涌现出一 些单个个体所不具备的能力和特性，尤其是对环境 的适应能力。这种对环境变化所具有适应的能力可 以被认为是一种智能（关于适应性与智能之间的关 系存在着一些争议，Fogel认为智能就是具备适应 的能力），也就是说动物个体通过聚集成群而涌现 出了智能。因此，Bonabeau 将SI的定义进一步推 广为：无智能或简单智能的主体通过任何形式的聚 集协同而表现出智能行为的特性。这里我们关心的 不是个体之间的竞争，而是它们之间的协同。
智能控制技术第十三课鲁棒优化ppt课件
0.08
0.2
0.4 x 0.6
0.8
1
常用的鲁棒处理方法
目标函数的期望fexp(x)与方差fvar(x)
f exp ( x)
f ( x ) p( )d
f var ( x) ( f ( x ) f exp (x))2 p( )d
鲁棒优化问题复杂性
对于不同的多目标优化问题和优化问题的变量扰动存在 的差异，用鲁棒的方法得到的鲁棒Pareto最优前沿和 原有的Pareto最优前沿肯定有着不同的分布和排列， 但是可以归结为以下4种情况
支配关系
其中1、2、3、4代表四个可行解，点4表示的解支配点1、2、 3所表示的解，点2、3所表示的解均支配点1表示的解；点2 与点3所表示的解彼此不相关。
Pareto 边界
非劣解又称为Pareto最优解，多目标优化问题有很多个 Pareto最优解，解决多目标优化问题的关键在于获得有这 些Pareto最优解组成的集合。Pareto 最优解集在解空间 中往往会形成一条边界线（超平面），又叫front。
NSGA
非支配排序遗传算法NSGA（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm）是由Srinivas和Deb提出的，这是一种基于Pareto最优 概念的遗传算法。
优点：优化目标个数任选，非劣最优解分布均匀，并允许存在多个 不同的等价解。
缺点：
a）计算复杂度较高，算法复杂度是O MN(其3 中N为种群大小，M为
NSGA-II
4.精英保留策略:
首先，将父体和子代全部个体合并成一个统一的种群放 入进化池中，种群的个体数成为2N。然后种群按非劣解等 级分类并计算每一个体的局部拥挤距离。依据等级的高低 逐一选取个体直到个体总数达到N，从而形成新一轮进化 的父代种群，其个体数为N。在此基础上开始新一轮的选 择，交叉和变异，形成新的子代种群。这种方法可加快进 化的速度。
智能优化方法1-6
26
四.差分进化
3. DE的流程
27
x xi N (0, )
' i ' i
5
一.进化策略
4. (μ+1)-ES
在这种ES中，父代有μ个个体(μ >1)，并且引入 重组算子，使父代个体组合出新的个体 重组算子类似于GA中的重组运算 对重组的新个体执行变异操作，见(1+1)-ES 将变异后的个体与父代μ个个体进行比较，如果 优于父代的最差个体，则替代后者成为下一代 种群的新个体
11
二.进化规划
3. 标准EP
变异方式
xi' xi
f ( x) Ni (0,1)
产生μ个个体，对每个个体执行变异操作，从2 μ个个体中选择出μ个个体组成新的种群 自适应调整依赖于适应值
12
Байду номын сангаас
三.遗传规划
1. 引言
GA不能描述层次化的问题
f ( x) A0 A1x A2 x2 A3 x3
实践也证明， (μ,λ)-ES优于(μ+λ)-ES，成为当前 进化策略的主流
9
二.进化规划
1. 引言
美国学者Fogel提出了进化策略（Evolutionary Programming, EP）算法 EP强调种群级的行为变化 ES最初用于实优化问题
10
二.进化规划
2. 流程
Step 1 生产初始种群； Step 2 While not -End Do 1) 变异； 2) 计算个体适应值； 3) 选择； 4) 生成新种群； End While.
, ,*,%
sin,cos, tan,log,exp and, or, not
智能优化算法
这些方法在二次世界大战后，被运用到了经 济等诸多领域。
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；
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；