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1、课程性质与考核课程性质与考核教学方式：教学方式： 课堂讲授课堂讲授+ +专题讨论专题讨论考试方式：考试方式： 1 1）平时）平时 2 2）课程研究论文）课程研究论文本课程的主要内容o 第一部分：计算智能概述第一部分：计算智能概述o 第二部分：群智能第二部分：群智能( (蚁群算法和粒子群算法) )o 第三部分：进化化计算第三部分：进化化计算( (进化计算:遗传算法(Genetic Algorithms)、遗传规划（Genetic Programming）、进化策略(Evolution Strategies)和进化规划(Evolution Programming)o 第四部分：第四部分：神经网络神
2、经网络o 定义：目前还没有一个统一的的定义，定义：目前还没有一个统一的的定义，计算智能是在计算智能是在神 经 网 络 （神 经 网 络 （ N e u r a l N e t w o r k s , N NN e u r a l N e t w o r k s , N N ） 、 演 化 计 算） 、 演 化 计 算（Evolutionary Computation,ECEvolutionary Computation,EC）及模糊系统（）及模糊系统（Fuzzy Fuzzy System,FSSystem,FS）这）这3 3个领域发展相对成熟的基础上形成的一个个领域发展相对成熟的基础上形成的一
3、个统一的学科概念。统一的学科概念。o 计算智能是以生物进化的观点认识和模拟智能。按照这一计算智能是以生物进化的观点认识和模拟智能。按照这一观点，智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的观点，智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的（头脑）结构被保存下来，智能水平也随之提高。应度高的（头脑）结构被保存下来，智能水平也随之提高。因此说计算智能就是基于结构演化的智能。因此说计算智能就是基于结构演化的智能。计算智能计算智能(Computational Intelligence CI)(C
4、omputational Intelligence CI)计计算智能的主要方法有人工神算智能的主要方法有人工神经经网网络络、 、遗传遗传算法、算法、遗传遗传程序、程序、演化程序、局部搜索、模演化程序、局部搜索、模拟拟退火等等。退火等等。这这些方法具有以下共同的要素：自适些方法具有以下共同的要素：自适应应的的结结构、随机构、随机产产生的或生的或指定的初始状指定的初始状态态、适、适应应度的度的评测评测函数、修改函数、修改结结构的操作、系构的操作、系统统状状态态存存储储器、器、终终止止计计算的条件、指示算的条件、指示结结果的方法、控制果的方法、控制过过程的程的参数。参数。计计算智能的算智能的这这些方
5、法具有自学些方法具有自学习习、自、自组织组织、自适、自适应应的特的特征和征和简单简单、通用、通用、鲁鲁棒性棒性强强、适于并行、适于并行处处理的理的优优点。在并行搜点。在并行搜索、索、联联想想记忆记忆、模式、模式识别识别、知、知识识自自动获动获取等方面得到了广泛的取等方面得到了广泛的应应用。用。基于基于“ “从大自然中从大自然中获获取智慧取智慧” ”的理念，通的理念，通过过人人们对们对自然界独特自然界独特规规律的律的认认知，提取出适合知，提取出适合获获取知取知识识的一套的一套计计算工具。算工具。总总的来的来说说，通，通过过自适自适应应学学习习的特性，的特性，这这些算法达到了全局些算法达到了全局优
6、优化的目的。化的目的。计算智能的产生与发展计算智能的产生与发展o1992年，年，贝慈德克贝慈德克在在Approximate Reasoning学报上首次学报上首次 提出了提出了“计计算智能算智能”的概念。的概念。o1994年年6月底到月底到7月初，月初，IEEE在美国佛罗里达州的奥兰多市召开了首届国在美国佛罗里达州的奥兰多市召开了首届国际计算智能大会际计算智能大会(简称简称WCCI94)。会议第一次将神经网络、演化计算和模。会议第一次将神经网络、演化计算和模糊系统这三个领域合并在一起，形成了糊系统这三个领域合并在一起，形成了“计算智能计算智能”这个统一的学科范畴。这个统一的学科范畴。o在此之后
7、，在此之后，WCCI大会就成了大会就成了IEEE的一个系列性学术会议，每的一个系列性学术会议，每4年举办一年举办一次。次。1998年年5月，在美国阿拉斯加州的安克雷奇市又召开了第月，在美国阿拉斯加州的安克雷奇市又召开了第2届计算智能届计算智能国际会议国际会议WCCI98。2002年年5月，在美国州夏威夷州首府火奴鲁鲁市又召月，在美国州夏威夷州首府火奴鲁鲁市又召了第了第3届计算智能国际会议届计算智能国际会议WCCI02。2014.07.06在在北京北京召开。此外，召开。此外，IEEE还出版了一些与计算智能有关的刊物。还出版了一些与计算智能有关的刊物。o目前，计算智能的发展得到了国内外众多的学术组
8、织和研究机构的高度重目前，计算智能的发展得到了国内外众多的学术组织和研究机构的高度重视，并已成为智能科学技术一个重要的研究领域。视，并已成为智能科学技术一个重要的研究领域。基础：基础：模型、算法、实验模型、算法、实验模型模型： 符号系统及其上的操作，是三元组符号系统及其上的操作，是三元组( (数据集，操作，规则数据集，操作，规则) )CICI研究对象是具有以下特征的数学模型研究对象是具有以下特征的数学模型 符合模型的严格定义而又非常具体符合模型的严格定义而又非常具体 兼有生物学背景知识兼有生物学背景知识 描述某一智能行为描述某一智能行为计算智能的研究方法计算智能的研究方法基础：基础：模型、算法
9、、实验模型、算法、实验算法：算法： 以计算理论、计算技术和计算工具研究对象模型的核心以计算理论、计算技术和计算工具研究对象模型的核心 特征：具有计算功能的算法，一般应具有数值构造性、特征：具有计算功能的算法，一般应具有数值构造性、迭代性、收敛性、稳定性和实效性迭代性、收敛性、稳定性和实效性 数值构造性：数值构造性：解是由数值量构造的解是由数值量构造的 迭代性：计算公式上表现为递推，理论上表现为动力迭代性：计算公式上表现为递推，理论上表现为动力学性质，算法实现上表现为循环学性质，算法实现上表现为循环 收敛性：算法结束于稳定的结果上收敛性：算法结束于稳定的结果上 稳定性：初始误差在迭代过程中可以得
10、到控制稳定性：初始误差在迭代过程中可以得到控制 实效性：在有限的存储空间和有效的运算时间内得到实效性：在有限的存储空间和有效的运算时间内得到有意义的计算结论有意义的计算结论计算智能的研究方法计算智能的研究方法基础：基础：模型、算法、实验模型、算法、实验实验实验： 程序设计是实验的核心问题程序设计是实验的核心问题 数学算法：面向问题，数据在于表示数学算法：面向问题，数据在于表示 程序算法：面向计算机，数据在于存储程序算法：面向计算机，数据在于存储 程序设计方法：程序设计方法： 面向过程的程序设计方法面向过程的程序设计方法(Procedure-Oriented,C)(Procedure-Orien
11、ted,C) 面向对象的程序设计方法面向对象的程序设计方法(Object-Oriented(Object-Oriented，C+)C+) 面向目标的程序设计方法面向目标的程序设计方法(Goal-Oriented,Matlab)(Goal-Oriented,Matlab)计算智能（计算智能（CICI）的研究方法）的研究方法智能计算 演化计算演化计算（Evolutionary Evolutionary Computation,ECComputation,EC） GAGA（Genetic AlgorithmGenetic Algorithm）为代表）为代表 群智能群智能( (粒子群优化方法粒子群优化
12、方法) ) 神经网络计算神经网络计算 模糊计算模糊计算演化计算o演化计算的概念演化计算的概念： （Evolutionary Computation,ECEvolutionary Computation,EC）是在达尔文（）是在达尔文（DarwinDarwin）的进化论和孟德尔（的进化论和孟德尔（MendelMendel）的遗传变异理论的基础上产生的一种在基因和种）的遗传变异理论的基础上产生的一种在基因和种群层次上模拟自然界生物进化过程与机制，进行问题求解的群层次上模拟自然界生物进化过程与机制，进行问题求解的自组织自组织、自、自适应适应的随的随机搜索技术。它以达尔文进化论的机搜索技术。它以达尔文
13、进化论的“物竟天择、适者生存物竟天择、适者生存”作为算法的进化规则，作为算法的进化规则，并结合孟德尔的并结合孟德尔的遗传变异遗传变异理论，将生物进化过程中的理论，将生物进化过程中的繁殖、变异、竞争和选择繁殖、变异、竞争和选择引引入到了算法中，是一种对人类智能的演化模拟方法。入到了算法中，是一种对人类智能的演化模拟方法。o演化计算的主要分支：演化计算的主要分支：遗传算法、演化策略、演化规划和遗传规划遗传算法、演化策略、演化规划和遗传规划四大分支。其四大分支。其中，遗传算法是演化计算中最初形成的一种具有普遍影响的模拟演化优化算法。中，遗传算法是演化计算中最初形成的一种具有普遍影响的模拟演化优化算法
14、。o遗传算法的基本思想：遗传算法的基本思想：( (美国密执安大学霍兰德教授美国密执安大学霍兰德教授19621962提出提出) )是使用模拟生物是使用模拟生物和人类进化的方法来求解复杂问题。它从初始种群出发，采用和人类进化的方法来求解复杂问题。它从初始种群出发，采用优胜略汰、适者生优胜略汰、适者生存存的自然法则选择个体，并通过杂交、变异产生新一代种群，如此逐代进化，直的自然法则选择个体，并通过杂交、变异产生新一代种群，如此逐代进化，直到满足目标为止。到满足目标为止。 (2) (2) 演化计算的生物学基础演化计算的生物学基础 自然界的生物进化过程是演化计算的生物学基础，它主要包括遗传自然界的生物进
15、化过程是演化计算的生物学基础，它主要包括遗传（HeredityHeredity）、变异（）、变异（MutationMutation）和演化（）和演化（EvolutionEvolution）理论。）理论。 遗传理论遗传理论 所谓遗传是指父代（或亲代）利用遗传基因将自身的基因信息传递给下所谓遗传是指父代（或亲代）利用遗传基因将自身的基因信息传递给下一代（或子代），使子代能够继承其父代的特征或性状的这种生命现象。正一代（或子代），使子代能够继承其父代的特征或性状的这种生命现象。正是由于遗传的作用，人们才能是由于遗传的作用，人们才能“种瓜得瓜，种豆得豆种瓜得瓜，种豆得豆”，自然界才能有稳定，自然界才能
16、有稳定的物种。子代特性有染色体（的物种。子代特性有染色体（ChromosomeChromosome）来表现，染色体又由遗传基因组）来表现，染色体又由遗传基因组成。成。 变异理论变异理论 变异是指子代和父代之间，以及子代的各个不同个体之间产生差异的现变异是指子代和父代之间，以及子代的各个不同个体之间产生差异的现象。变异是生物进化过程中发生的一种随机现象，它是一种不可逆过程。变象。变异是生物进化过程中发生的一种随机现象，它是一种不可逆过程。变异在生物多样性方面具有不可替代的作用，其选择和积累是生物多样性的根异在生物多样性方面具有不可替代的作用，其选择和积累是生物多样性的根源。源。 进化论进化论 遗传和变异是生物进化的两种基本现象，优胜劣汰、适者生存是生物进遗传和变异是生物进化的两种基本现象，优胜劣汰、适者生存是生物进化的基本规律。通过达尔文的化的基本规律。通过达尔文的自然选择自然选择（Natural SelectionNatural Selection）学说物种将）学说物种将逐渐向适应于生存环境的方向进化，甚至会演变成为另一个新的物种，而那逐渐向适应于生存环境的方向进化，甚至会演变成为另一
