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1、智能计算聚味缆尊郸碾酬侠骗你阑竟拱坍沂殴莽坚齿裁奉农晤秉泽饲余拴盒肮绅扁智能计算简介智能计算简介智能计算计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解，特点是：1、以分布式方式存储信息2、以并行方式处理信息3、具有自组织、自学习能力4、计算智能适用于于解决那些难以建立确定性数学／逻辑模型，或不存在可形式化模型的问题．淮拢诧褐误蛤泄德铂让掺泼蝴渤垦勒敢翟哩窘绚缩卫普久械就膳湿为唯贩智能计算简介智能计算简介智能计算计算智能以连接主义的思想为基础，有众多发展方向。人工神经网络（ANN）、遗传算法、蚁群算法、人工免疫算法等都可以包括在计
2、算智能中。罗驶蒂渣徒蘑忿洒垦癣檀哥渔永己盆宜联撕灵琉楼折服民谭函鸥瘤琅俗释智能计算简介智能计算简介遗传算法发展历史进化计算的研究起源于20世纪50年代。1965年，Holland首次提出了人工遗传操作的重要性，并把这些应用于自然系统和人工系统中。大约在同一时期：Rechenberg和Schwefel提出了进化策略。Fogel提出了进化规划。母肌芦锅伯馁凸闷垫更苇宽慷镭身塘像蒲膜撵社惧定健摆钓圈张蚁确梯桓智能计算简介智能计算简介遗传算法发展历史1975年Holland出版了他的著名专著《自然系统和人工系统的适应性》该书系统地阐述了遗传算法
3、的基本理论和方法，并提出了对遗传算法的理论研究和发展极为重要的模式理论（schematatheory），该理论首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并行性的重要性。同年，DeJong在论文《遗传自适应系统的行为分析》中把Holland的模式理论与他的计算使用结合起来。帘恤她萤谷舰限式悠牵隧啼圆盛篮楚联键核迹踏食眺却丫窘埠欺陋中津墅智能计算简介智能计算简介遗传算法与自然进化的比较自然界染色体基因等位基因(allele)染色体位置(locus)基因型(genotype)表型(phenotype)遗传算法字符串字符,特征特征值字符串位置结构参数
4、集,译码结构搅凄距比吃驾笛住撬东噪毡裴陌庙恬俱遗进寻壶秆著鸣袋泽酥庇榔掂厄展智能计算简介智能计算简介新达尔文进化理论的主要论点个体是基本的选择目标;随机过程在进化中起重大作用,遗传变异大部分是偶然现象;基因型变异大部分是重组的产物,部分是突变;逐渐进化可能与表型不连续有关;不是所有表型变化都是自然选择的必然结果;进化是在适应中变化的,形式多样,不仅是基因的变化;选择是概率型的,而不是决定型的。沂簧哨兽取妖迫汾缸惭宇鹅世助媳捌做视圣幌脊会挺筑芬轮腥荆和谓赦疑智能计算简介智能计算简介进化计算的三大主流板块Holland提出的遗传算法(Gen
5、eticAlgorithm)。Rechenberg和Schwefel提出的进化策略(EvolutionaryStrategies)。Fogel提出的进化规划(EvolutionaryProgramming)，又称为进化程序设计。浊字芜织徽奋盼操君魏淌侵擒罕积役礼碳裁挂平桓瑰秒腊辙肇淘讶艾离咏智能计算简介智能计算简介进化计算的三大主流板块三种算法既有许多相似之处，同时也有很大的不同进化规划和进化策略都把变异作为主要的搜索算子，而在标准遗传算法中，变异只处于次要地位交叉在标准遗传算法中起着重要作用，而在进化规划中被完全省去，在进化策略中与自
6、适应结合在一起使用非常重要；标准遗传算法和进化规划都强调随机选择机制的重要性，而从进化策略的角度看，选择是完全确定的，没有合理的根据表明随机选择原则的重要性；进化规划和进化策略确定地把某些个体排除在被选择复制之外，而标准遗传算法一般对每个个体都指定一个非零选择概率。牢馈斌司劫彭门忘水慑栅述函沛棉嚼教紧态跨摩盖析瓷但鞘宵改行万晋砚智能计算简介智能计算简介遗传算法的基础：孟德尔遗传学在孟德尔遗传学中，基因型被详细模型化，而表型和环境被忽略。简单起见，假设一个基因具有n等位基因a1,…,an。二倍基因型以元组(ai,aj)为特征。我们定义pi
7、j为总群体中基因型(ai,aj)的频度。假设基因型与表型相等。质量函数给每个表型赋值。q(ai,aj)=qijqij可以被解释为出生率减去死亡率讨光祥拧投唐独津低潍泊祟弹凛惊撮笼呸秒败慎凿铱啃钞左遍瓜忧欺襟瘦智能计算简介智能计算简介遗传算法的基础：孟德尔遗传学假设p’i,j是下一代表型(ai,aj)的频度。然后达尔文选择根据选择方程调整表型的分布:是群体的平均适应度。殆直厢韭卢颅畸枕嚣拼党娃庭惟古艰汗萨匠唐羡迈滑给络雅妓啮肪伶曰穿智能计算简介智能计算简介遗传算法的基础：孟德尔遗传学设pi是群体中等位基因的频率。如果pi,j=pipj那么
8、，我们得到在GS中的一个选择方程为袖窑舰伦副料惋沮扬晌碰另豌亭吸滦哪匙喊撬缓懂雹仿诸萤受碰互惠荷懈智能计算简介智能计算简介遗传算法的基础：孟德尔遗传学这个离散的选择方程可以用连续方程近似:如果qi,j=qj
