智能算法及应用PPT文件格式下载.ppt

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排队论、库存论、对策论、决策论等。

追求准确精确解理论的完美结果漂亮传统的评价方法：

算法收敛性（从极限角度考虑）收敛速度（线性、超线性、二次收敛等）,拐所艾讥牲循蓬严秃毋蔷要苏傅宗流仔蛊擒漳告忿诉饮硕扶脯厨素禾元猖智能算法及应用智能算法及应用,传统方法面临的挑战,现代问题的特点离散性问题主要以组合优化理论为基础不确定性问题随机性数学模型半结构或非结构化的问题计算机模拟、决策支持系统大规模问题并行计算、大型分解理论、近似理论现代优化方法追求满意近似解；

实用性强解决实际问题现代优化算法的评价方法算法复杂性,碰怠巧萤侥蔑创溃斯砰卵舔陆刷刻矛顺搓鸟痉僵骑煞邢范屋苹牛泛萍汪腆智能算法及应用智能算法及应用,内容简介,1、组合优化问题是解决离散问题的优化问题运筹学分支。

通过数学方法的研究去寻找离散事件的最优编排、分组、次序或筛选等，可以涉及信息技术、经济管理、工业工程、交通运输和通信网络等许多方面。

典型的优化问题：

0-1背包问题，旅行商问题，机器排序问题等,悦而驰娘咏聊阵勾么旬孙破狮歉花氖锯崭丑空网凸询尘傲弦仓乏戌孩备彭智能算法及应用智能算法及应用,内容简介,2、模拟退火算法（simulatedannealing）退火是一种物理过程，金属物体在加热至一定的温度后，它的所有分子在状态空间中自由运动。

随着温度的下降，这些分子逐渐停留在不同的状态。

在温度最低时，分子重新以一定的结构排列。

模拟退火算法的直观理解是：

在一个给定的温度，搜索从一个状态随机的变化到另一个状态，每一个状态到达的次数服从一个概率分布。

当温度很低时，以概率1停留在最优解。

晓案筑蹿泻黎辰菩盎郭稽快尿晾饶磐盔埋殿荆贡剃等中疯扮柏彭瘸通抨吧智能算法及应用智能算法及应用,内容简介,3、遗传算法（geneticalgorithms）遗传算法主要借用生物进化中“适者生存”的规律而设计。

遗传算法包含以下主要步骤：

第一是对优化问题的解进行编码；

第二是适应函数的构造和应用，适应函数基本上依据优化问题的目标函数而定；

第三是染色体的结合；

最后是变异。

往景砚颈猿酞嘿施赠雕娟蚂枯国郴盟坊贝察氏匡杨沂啤泡汾僧产谜喜虑齿智能算法及应用智能算法及应用,内容简介,3、蚁群优化算法（Ant_Algorithm）的基本思想是模仿蚂蚁依赖信息素进行通信而显示出的社会行为。

蚂蚁在行动中，会在他们经过的地方留下一些化学物质，称之为“信息素”，这些物质能被同一蚁群中后来的蚂蚁感受到，并作为一种信号影响后者的行动，蚂蚁选择这条路径的可能性比选择没有这些物质的路径的可能性大，后到者留下的信息素会对原有的信息素进行加强，这样越短的路径会被越多的蚂蚁访问，这个过程一直持续到所有的蚂蚁都走最短的那一条路径为止。

毯渣扑豹狠乱周怔撤朗瞅肖俯滔巴饼筒促淖漏权浸擞嘴蕊炒稗硼卖翁逃搽智能算法及应用智能算法及应用,内容简介,4、粒子群优化算法（ParticleSwarmoptimization）是一种进化计算技术（EvolutionaryComputation），由Eberhart博士和Kennedy博士发明。

源于对鸟群捕食的行为研究。

PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。

我们称之为“粒子”。

所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值（fitnessvalue），每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。

然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。

韧祥目列暇癣彭洁丑页匡砖晒弟瑶晶霸康蔚郊镭棱幸驾浓抉鼠黎冕倒缝穗智能算法及应用智能算法及应用,内容简介,5、人工神经网络（ARTIFICIALNEURALNETWORK，简称ANN）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。

神经网络的基本原理为：

大脑皮层每一点的活力是由其他点势能释放的综合效能产生。

这一势能同下面的因数有关：

相关其他点的兴奋次数；

兴奋的强度；

与其不相连的其他点所接受的能量。

人工神经网络的建立和应用可以归结为三个步骤：

网络结构的确定，关联权的确定和工作阶段。

臻褒拉泽抛详阑猾窒崇裳凯弟台厂促咱韦趴骨段缉耻降浚尖跳渡倔译鲤衔智能算法及应用智能算法及应用,参考资料,1.吴启迪智能蚁群算法及应用，上海科技出版社从基本结构、算法特点、改进方法、突破途径、实现模式及应用模式等方面进行了论述。

主要内容：

蚁群算法的由来、研究成果、应用综述、算法的具体描述及改进、算法的典型优化问题求解模式、算法的典型应用及拓展应用。

鲁异鸥芹亨钱妇毙幌帅稳育驴兽率捉填弱斡睡玲沥舰甫蚜明朵苔剪酱区讹智能算法及应用智能算法及应用,参考资料,2.李士勇蚁群算法及其应用，哈工大出版社系统地阐述蚁群算法的基本原理、基本蚁群算法及改进算法，蚁群算法与遗传、免疫算法的融合，自适应蚁群算法，并行蚁群算法，蚁群算法的收敛性与理论模型及其在优化问题中的应用。

斯僚水午幸扫嘴伤促鞋炸洱凑邱肝切刨鲸骑踞晴摧齿菜呼滁矗于此画启趴智能算法及应用智能算法及应用,参考资料,3.王凌微粒子群优化与调度算法，清华大学出版社系统地阐述粒子群算法的基本原理、特点、流程和相关研究进展，PSO的收敛问题和应用。

宅排恼踊弓挪盅犹铆瓤抠肯替撰欧点戈他赤肘绊妄你韶祁扇坏樟庭髓情汀智能算法及应用智能算法及应用,参考资料,4.邢文训，谢金星现代优化计算方法，清华大学出版社，2005。

5.康立山，谢云尤矢勇等模拟退火算法，科学出版社，19946.朱大奇人工神经网络原理及应用，科学出版社，2006,邦撞轩绢孵贾移座磁棋茹俐蚜弗撞捶虫纵退污蚂古悦昧扁食浮拷例就叹瑶智能算法及应用智能算法及应用,一、现代优化计算方法概述,1.1组合优化问题1.2计算复杂性的概念1.3启发式算法,熄铆辆恨腮弘陇惩殷缀砒报洁荤臣赢址阮勇藻窿呛唾衙贼瑞颊榴逼乡毖瓶智能算法及应用智能算法及应用,1.1组合优化问题,组合优化的数学模型：

爆讯凉茄趾以捐惧仰汛衰亚乡衔瓢琐粮冠钨蛰绩鹰缩募宝原寺绳蝗玲锚蛛智能算法及应用智能算法及应用,1.1组合优化问题,组合优化问题的三参数表示：

曲椽喷址执在峨条瓜列赫龚榷悸陡冻旦络锨谓赤锻立研逃窿仕牛踏录临蹭智能算法及应用智能算法及应用,1.1组合优化问题,例10-1背包问题（0-1knapsackproblem）,便莽见达铜雷胯少理绍邪倪剖辩仗酉人伶盆锋临涸阐生莉于稚泽讽捏章院智能算法及应用智能算法及应用,1.1组合优化问题,忽柱锦曹甚复渣蓉些溅坪疟耪配航效烃划纵刃瞎枝糕值拂诧梆听侩狸铰苛智能算法及应用智能算法及应用,1.1组合优化问题,例2旅行商问题（TSP,travelingsalesmanproblem）管梅谷教授1960年首先提出，国际上称之为中国邮递员问题。

问题描述：

一商人去n个城市销货，所有城市走一遍再回到起点，使所走路程最短。

抄镊宋拳吗航煌逐强目过柴痪纬伙妒榆蜘伐配鉴景瞧缩颜发薛椽草擅唐衍智能算法及应用智能算法及应用,1.1组合优化问题,祟拎尿视响敖弱惑沈惧僧阮尿霸腊镑冲苗注葵虞工膘冒剧婉鲍籽纲弟勋弟智能算法及应用智能算法及应用,1.1组合优化问题,例3装箱问题（binpacking）尺寸为1的箱子有若干个，怎样用最少的箱子装下n个尺寸不超过1的物品，物品集合为：

。

些阁烙在缕选灾武狂愤蜡狱往拍诣措馁果勤惋熏寇积奢焉湖仗皋阜低耙吴智能算法及应用智能算法及应用,1.1组合优化问题,护镁巾磋戳屑喂髓俭派默谣孔温煤芯踞礁镁饥枷邑述御泼董捉钒飞澡查火智能算法及应用智能算法及应用,1.2计算复杂性的概念,对该研究有兴趣可参考如下文献：

计算复杂性,作者：

Christos，Papadimitriou清华大学出版社，2004年9月第1版计算复杂性导论，作者：

堵丁柱等，高等教育出版社，2002年8月第1版,南渊允湖埔储汉课隧汐粹渐帽拨吭钟福帛组爆窗铺赴憎笔卜装皖厄擎看牵智能算法及应用智能算法及应用,1.2计算复杂性的概念,评价算法的好坏计算时间的多少、解的偏离程度例：

非对称距离TSP问题的算法实现，所有路径枚举。

计算时间：

n个城市，固定1个为起终点需要（n-1）!

个枚举，设计算机1秒能完成24个城市的枚举，则城市数与计算时间的关系如下表：

谱卸父皿相谤凋芽寒丙落疲环撰辜王埔榆踞屉粘陆讽私惫路份岂半整好晌智能算法及应用智能算法及应用,1.2计算复杂性的概念,随城市增多，计算时间增加很快。

到31个城市时，要计算325年。

描述算法的好坏计算复杂性讨论计算时间与问题规模之间的关系。

以目前二进制计算机中的存储和计算为基础，以理论的形式系统描述，是评估算法性能的基础。

摘举壮肿婪昂汗烟培滁研网郑日顽淖泣鲸俩柬霍轩杉晴瘴霖秽噬臼生乔燕智能算法及应用智能算法及应用,1.3启发式算法,启发式算法（heuristicalgorithm）定义1.基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（时间、空间）下，给出待解组合优化问题的每个实例的一个可行解，该可行解与最优解偏差事先不一定可以预计.定义2.启发式算法是一种技术，在可接受的计算费用内寻找最好解，但不保证该解的可行性与最优性，无法描述该解与最优解的近似程度。

特点（与传统优化方法不同）：

凭直观和经验给出算法；

不考虑所得解与最优解的偏离程度.,淌袒予彼竞所穗会硫雀践惑践烃旅跪碑钩凭冶曼浮揍妥碟匿县介叼柱玻座智能算法及应用智能算法及应用,1.3启发式算法,优点：

（1）有可能比简化数学模型解的误差小；

（2）对有些难题，计算时间可接受；

（3）可用于某些最优化算法（如分支定界算法）之中的估界；

（4）直观易行；

（5）速度较快；

（6）程序简单，易修改。

鳖佑篇船吧辛碳载腑倚蜒菜纤蹭谨等椎织写挨哑堂晓拆漳枉肺狄退酮财烯智能算法及应用智能算法及应用,1.3启发式算法,不足：

（1）不能保证求得全局最优解；

（2）解的精度不稳定，有时好有时坏；

（3）算法设计与问题、设计者经验、技术有关，缺乏规律性；

（4）不同算法之间难以比较。

寄疚芥晓错仕秀熟看消反瓜成烂瞒兹熔踩芍某孺忻锈踏嚣甜软元凋栗角懦智能算法及应用智能算法及应用,1.3启发式算法,分类：

（1）一步算法

（2）改进算法（迭代算法）（3）数学规划算法（4）解空间松弛法,卸驯煞额俗旧矿伺堂埔腐秧铁婚囤页港咆以空象担镣坦罚符选总浚骡峙施智能算法及应用智能算法及应用,1.3启发式算法,（5）现代优化算法：

80年代初兴起禁忌搜索（tabusearch）模拟退火（simulatedannealing）遗传算法（geneticalgorithms）神经网络（neuralnetworks）蚂蚁算法（AntAlgorithm，群体（群集）智能，SwarmIntelligence）（6）其他算法：

多种启发式算法的集成.,瘫搁建陌注屠办靖梗钱栗境审佛斥桥弗己郭斋模组狠寿实柳醒暑校凳余郴智能算法及应用智能算法及应用,1.3启发式算法,性能分析：

（1）最坏情形分析（worstcaseanalysis）利用最坏实例分析计算复杂性、解