核方法的算法实现[1,9,10]
根据核方法的思想, 对于非线性分类, 首先采用一个非线性映射φ把数据映射到一个高维特征空间, 然后在高维特征空间中进行线性分类, 映回到原空间后就成了输入空间中的线性分类。为了避免高维空间中的复杂计算, 采用一个核函数K(x,y)代替高维空间中的内积运算<φ(x).φ(y)>。
核函数方法的特点
核函数方法的广泛应用,与其特点是分不开的:
1) 核函数的引入避免了“维数灾难”,大大减小了计算量. 而输入空间的维数n 对核函数矩阵无影响,因此,核函数方法可以有效处理高维输入.
2) 无需知道非线性变换函数Φ的形式和参数.
3) 核函数的形式和参数的变化会隐式地改变从输入空间到特征空间的映射, 进而对特征空间的性质产生影响,最终改变各种核函数方法的性能.
4) 核函数方法可以和不同的算法相结合,形成多种不同的基于核函数技术的方法, 且这两部分的设计可以单独进行,并可以为不同的应用选择不同的核函数和算法.
核函数方法实施步骤
核函数方法是一种模块化(Modularity) 方法,它可分为核函数设计和算法设计两个部分
核函数方法的实施步骤,可以具体的描述为:
1) 收集和整理样本,并进行标准化;
2) 选择或构造核函数;
3) 用核函数将样本变换成为核函数矩阵,这一步相当于将输入数据通过非线性函数映射到高维
特征空间;
4) 在特征空间对核函数矩阵实施各种线性算法;
5) 得到输入空间中的非线性模型.
显然,将样本数据核化成核函数矩阵是核函数
方法中的关键. 注意到核函数矩阵是l ×l 的对称矩阵,其中l 为样本数.
几种常用的核函数方法
函数方法可以分为两类,一类是新开发的方法,如SVMs ;另一类是用核函数改造传统线性算法得到的一类非线性方法, 如核化学计量法. 由于SVMs 是统计学习理论中具有突破性的、最重要的、应用最广泛的基于核函数的学习算法,因此直到目前为止,多数文献中提到的核函数方法仍然是指SVMs. 文中核函数方法是指所有采用了式(1) 核函数技术的方法.
SVMs 的成功得益于结构风险最小化(St ruct ural Risk Minimization , SRM) 的思想[ 8 ] 和核函数技术的应用.
核函数方法的研究现状
核函数方法中模型选择十分重要,模型选择包括核函数的选择、构造以及参数调整[1 ,15 ] ;就SVMs而言,还包括容量控制参数(正则化参数) 、损失函数的确定等;而对另一类通过“核化”线性方法得到的核函数方法,原来模型中的参数仍需要确定. 如核化学计量法,就要确定非线性主元数和回归系数等参数. 由于核函数方法的设计可以分成核函数设计与算法设计,将这两部分模型的选择分开进行可以使问题简化,这是目前许多讨论模型选择问题的文献所采用的策略.
结语
模型选择一直是核函数方法研究的重点,虽然目前在不同的应用研究中提出了一些针对样
本特征的核函数构造方法,但还缺乏系统化的方法,以及如何评价针对同样的问题采用不同核函
数而得到的核函数矩阵的性能. 如果能在这方面取得突破,则必将大大推进核函数方法的理论和应用水平;其次,在任务相关核函数的构造方面的研究多数集中在针对模式识别问题,针对回归核函数模型的模型选择研究较少. 这些都是未来核函数方法研究值得重视和加强的.
核函数发展历史
早在1964年Aizermann等在势函数方法的研究中就将该技术引入到机器学习领域，但是直到1992年Vapnik等利用该技术成功地将线性SVMs推广到非线性SVMs时其潜力才得以充分挖掘。而核函数的理论则更为古老，Mercer定理可以追溯到1909年，再生核希尔伯特空间(ReproducingKernel Hilbert Space, RKHS)研究是在20世纪40年代开始的。
核函数在模式识别中的应用
1）新方法。主要用在基于结构风险最小化(Structural Risk Minimization,SRM)的SVM中。 2）传统方法改造。如核主元分析(kernel PCA)、核主元回归(kernel PCR)、核部分最小二乘法(kernel PLS)、核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminator, KFD)、核独立主元分析(Kernel Independent Component Analysis,KICA)等，这些方法在模式识别等不同领域的应用中都表现了很好的性能。
算法与算法描述教学设 计 公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]
算法与算法描述教学设计 一、教学目标 （一）知识与技能 1．充分理解掌握算法的概念及其特点 2．学会用自然语言来准确地描述算法 3．认知流程图的六种基本符号，用流程图描述简单的算法 4．理解科学合理的选择和设计算法 （二）过程与方法 1．通过问题的解决，培养学生观察流程图问题、分析问题和解决问题的能力 （三）情感态度与价值观 激发学生学习算法设计的兴趣，使学生积极参与，发挥他们的主动性，激发他们的求知欲；认识计算机只是工具，合理的指挥和控制计算机来解决学习和生活中的问题。 二、内容分析
教学重点： 1. 充分理解掌握算法的概念及其特点 2. 学会用自然语言和流程图来准确地描述算法 教学难点： 学会用自然语言和流程图来准确地描述算法 三、学生分析 在必修模块“编制计算机程序解决问题”部分以及本章第一节的学习中，学生已经经历了用计算机解决问题的基本过程，对VB开发环境有所了解，这些都为本节课的学习提供了良好的基础。（学生对本节内容的学习具备一定的基础知识和学习经验） 本节课有关知识、问题与数学学科联系紧密，学生具有相关的数学基础，因此理解起来相对容易。教学中要关注全体学生，变学生的个体差异为资源，发挥同伴互助作用，共同提高教学效率。 四、教学策略 1、教学方法：讲授法、演示法、任务驱动、情境教学
2、学习方法：协作学习、自主学习 五、教学过程
六、教学反思： 本课充分发挥了学生的主观能动性，在教学中教师一般是提出问题让学生思考探究、注重实践、互动交流；另外举例生动形象，简单明了，学生学习起来兴趣浓厚，学生在轻松愉快的过程中较好的掌握了算法的概念，理解算法的设计和优劣的选择。学生初步接触编程，设计好这堂课的内容，能够激起学生学习编程的兴趣。
蚁群算法简述及实现 1 蚁群算法的原理分析 蚁群算法是受自然界中真实蚁群算法的集体觅食行为的启发而发展起来的一种基于群体的模拟进化算法,属于随机搜索算法,所以它更恰当的名字应该叫“人工蚁群算法”,我们一般简称为蚁群算法。M.Dorigo等人充分的利用了蚁群搜索食物的过程与著名的TSP问题的相似性,通过人工模拟蚁群搜索食物的行为来求解TSP问题。 蚂蚁这种社会性动物,虽然个体行为及其简单,但是由这些简单个体所组成的群体却表现出及其复杂的行为特征。这是因为蚂蚁在寻找食物时,能在其经过的路径上释放一种叫做信息素的物质,使得一定范围内的其他蚂蚁能够感觉到这种物质,且倾向于朝着该物质强度高的方向移动。蚁群的集体行为表现为一种正反馈现象,蚁群这种选择路径的行为过程称之为自催化行为。由于其原理是一种正反馈机制,因此也可以把蚁群的行为理解成所谓的增强型学习系统(Reinforcement Learning System)。 引用M.Dorigo所举的例子来说明蚁群发现最短路径的原理和机制,见图1所示。假设D 和H之间、B和H之间以及B和D之间(通过C)的距离为1,C位于D和B的中央(见图1(a))。现在我们考虑在等间隔等离散世界时间点(t=0,1,2……)的蚁群系统情况。假设每单位时间有30只蚂蚁从A到B,另三十只蚂蚁从E到D,其行走速度都为1(一个单位时间所走距离为1),在行走时,一只蚂蚁可在时刻t留下浓度为1的信息素。为简单起见,设信息素在时间区间(t+1，t+2)的中点(t+1.5)时刻瞬时完全挥发。在t=0时刻无任何信息素,但分别有30只蚂蚁在B、30只蚂蚁在D等待出发。它们选择走哪一条路径是完全随机的,因此在两个节点上蚁群可各自一分为二,走两个方向。但在t=1时刻,从A到B的30只蚂蚁在通向H的路径上(见图1(b))发现一条浓度为15的信息素,这是由15只从B走向H的先行蚂蚁留下来的;而在通向C的路径上它们可以发现一条浓度为30的信息素路径,这是由15只走向BC的路径的蚂蚁所留下的气息与15只从D经C到达B留下的气息之和(图1(c))。这时,选择路径的概率就有了偏差,向C走的蚂蚁数将是向H走的蚂蚁数的2倍。对于从E到D来的蚂蚁也是如此。 （a）（b）（c） 图1 蚁群路径搜索实例 这个过程一直会持续到所有的蚂蚁最终都选择了最短的路径为止。 这样,我们就可以理解蚁群算法的基本思想:如果在给定点,一只蚂蚁要在不同的路径中选择,那么,那些被先行蚂蚁大量选择的路径(也就是信息素留存较浓的路径)被选中的概率就更大,较多的信息素意味着较短的路径,也就意味着较好的问题回答。
1-2节算法描述和设计第2课时 一、【教学目标】 1、知识和技能 （1）了解算法的定义及其表达方法； （2）认知流程图的六种基本符号； （3）理解计算机解决问题的一般过程。 2、方法和过程 （1）理解用不同的表达方法描述算法的优缺点； （2）掌握用流程图描述简单的算法。 3、情感态度和价值观 以生活中的实例引入算法，激发学生的学习兴趣，培养学生的主动探究能力。 二、重点难点 （一）教学重点 1、算法的定义； 2、算法的三种表达方法； 3、流程图的六种基本符号； 4、用流程图描述简单的算法。 （二）教学难点 5、算法的描述（三种）； 6、用流程图描述算法。 三、教学环境 1、教材处理 通过物理学中的实例了解算法的概念和算法的描述方法掌握用计算机解决实际问题的一般步骤。用多媒体教学网开展教学；用“先自主探究，后教学指导”的方法进行教学。 2、所需软件：学生机要安装VB6.0或以上版本。 3、教学方法：任务驱动法 学时：1学时 四、教学过程 教学内容预期目标导入： 一、对算法的初步了解 1．一个简单的物理问题： 书中例6-1-1：求物体在恒力作用下的加速度。 根据在物理课中学过的知识，要解决这个问题有多种方法：（学生讨论） 方法一： a) 测量出物体的质量m、拉力F和滑动摩擦力f b) 将测量所得的数据输入计算机 c) 根据牛顿第二定律F-f=m*a，计算出加速度a d) 输出所得的结果 方法二： a) 测量出物体从静止开始移动的距离s、时间t b) 将测量所得的数据输入计算机引入物理学中的例子，激发学生的学习兴趣，有助于学生理解算法的概念 引导出算法的概念 介绍三种算法的表达方式，
目录.................................................... 错误！未定义书签。摘要. (ii) Abstract (iii) 第一章引言 (1) 1.1 非对称TSP问题（ATSP）及其求解方法概述 (1) 1.2 人工蚁群算法的主要思想和特点 (1) 1.3 主要工作 (2) 第二章 ATSP问题分析 (3) 2.1 ATSP问题的数学模型 (3) 2.2 ATSP问题与TSP问题的比较 (3) 第三章求解ATSP问题的人工蚁群算法 (4) 3.1 ATSP问题的蚁群算法表示 (4) 3.2 人工蚁群算法的实现 (4) 3.2.1 人工蚁群算法的流程图 (5) 3.2.2 蚁群的规模、算法终止条件 (6) 3.2.3 路径选择方法和信息素的更新方法 (7) 第四章实验和分析 (10) 4.1 测试环境 (10) 4.2 测试用例 (10) 4.3 实验结果及参数分析 (10) 4.3.1 br17.atsp的测试结果 (10) 4.3.2 ft53.atsp的测试结果 (12) 4.3.3 ftv33.atsp的测试结果 (13) 4.3.4 ftv35.atsp的测试结果 (15) 4.3.5 br17.atsp相关参数修改后的测试结果 (16) 第五章总结 (19) 致谢 (20) 参考文献 (21)
摘要 旅行商问题(TSP问题)是组合优化的著名难题。它具有广泛的应用背景,如计算机、网络、电气布线、加工排序、通信调度等。已经证明TSP问题是NP难题,鉴于其重要的工程与理论价值,TSP常作为算法性能研究的典型算例。TSP的最简单形象描述是:给定n个城市,有一个旅行商从某一城市出发,访问各城市一次且仅有一次后再回到原出发城市,要求找出一条最短的巡回路径。TSP分为对称TSP和非对称TSP两大类,若两城市往返距离相同,则为对称TSP,否则为非对称TSP 。本文研究的是对称的ATSP。 实质上，ATSP问题是在TSP问题上发展而来的，它们的区别就在于两座城市之间的往返距离是否相同。例如，有A,B两个城市，在TSP问题中，从A到B的距离是等于从B到A得距离的，是一个单向选择的连通问题。而在ATSP问题中，从A到B的距离就不一定等于从B到A的距离，所以这是双向选择的联通问题。 本文主要阐述了用人工蚁群算法的原理和一些与其相关联的知识结构点。通过对算法原理的理解，及在函数优化问题上的应用，与优化组合问题的研究来了解ATSP问题以及人工蚁群算法解决实际问题上的应用与研究。 关键词：ATSP ；组合优化；人工蚁群算法；TSP
第一章算法与算法的描述 1．算法的定义 算法：就是解决问题的思想方法，对解题过程的精确描述。计算机解决问题的步骤为分析问题、设计算法、编写程序、调试程序。算法是程序设计的“灵魂”，最核心过程。 2．法的特征 一个算法应该具有以下五个重要的特征： 1、有穷性：一个算法必须保证执行有限步之后结束； 2、确定性：算法的每一步骤必须有确切的定义； 3、输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件； 4、输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的； 5、可行性：算法中执行的任何计算步都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成；（也称之为有效性） 3．算法的描述方法 算法的描述：可分多种表达方法，一般用自然语言、流程图和伪代码进行描述。 （1）自然语言描述法：指用人们日常生活中使用的语言（本国语言），用自然语言描述符合我们的习惯，且容易理解。 例1：求圆的周长和面积 算法如下：（自然语言描述法） （1）输入半径r ； (2) 计算周长c=2*π*r ； (3) 计算面积 s=π*r*r ； (4) 输出周长c，输出面积s ； (5) 结束 例2：工人每天工作8小时,每小时9元,超过8小时的每小时增加15%的加班费,计算工人每天的应发的日工资。（1）输入工作小时X （2）判断X值，分别计算 ●X小于8，工资=X*9 ●X大于8，工资=X*9＋(X-8)*9*0.15 （3）输出工资 （4）结束 练习：求三个数中的最大数。（用自然语言描述） （2）流程图描述：也称程序框图，它是算法的一种图形化表示方法。且描述算法形象、直观，更易理解。
算法和算法的描述（教学案例） 教材分析： 这节课内容主要是一些概念和理论，而算法的概念和理论都太抽象，讲起来非常的枯燥乏味，那么就要把这些抽象的东西变得通俗易懂，使学生能轻松而又愉快的接受并理解。 学生分析： 学生基本上没有接触过编程，那么在高中阶段初步接触编程，学生首先会感到很深奥，看到书中的程序语句，尤其是看到后面的长一点的程序语句更是觉得可怕，那教师必须要考虑在授课中如何正确引导，以什么样的方式进行。学生有没有兴趣学，往往看这个课是不是有意思，难不难学，一看难学又乏味，就开始产生厌学的情绪。 教学目标： 引导学生对编程的兴趣，理解算法的概念和如何科学合理的选择和设计算法，为程序设计打好基础。 教学重点： 算法的概念、算法的设计和选择。 教学难点： 如何科学合理的选择和设计算法。 教学方法： 与学生进行互动探讨式教学,以趣味智力题激发学生探索解决问题的兴趣，以故事事例和具体的程序运行对比，引导学生一步步的思考，从而总结出算法的概念，以及如何设计和选择算法，充分调动学生的主观能动性和探究学习能力。 教学过程： 1、引导学生对编程的兴趣 （1）教师：同学们喜欢玩电脑游戏吗？ （2）学生：喜欢！（说到游戏学生总是表现出很浓的兴趣。） （3）教师：在上机练习课的时候，总发现有个别同学偷偷的玩游戏，其实你们喜欢，老师也很喜欢，那么同学们想不想自己编个游戏来玩呀？ （4）学生：会不会很麻烦！（学生表现出好奇，又对编程心里还没有底。） （5）教师：不用担心，编程并不像你们所想像的那样难，很快你们就会编一些小游戏程序了。其实编程是件非常有意思的事情，在以后的学习中你会发现自己越来越喜欢编程，甚至会着迷的。 2、算法的概念 (1)教师：幻灯片出示一个经典的趣味性例子, 有一个牧羊人带着一头羊,一只狼和一颗大白菜准备过河,他找到一只很小的船,每次只能带一样东西过去,可是如果让狼与羊单独在一起,狼会吃羊,让羊与白菜单独在一起,羊会吃白菜，牧羊人应如何过河？ （2）教师：分组讨论，前后四个同学为一组,把你们的橡皮擦放到一块,分别写上狼、羊、白菜，你们自己是牧羊人，现在请同学们来设计一个方案,把3样东西安然无恙的带过河。我们来比一比看哪组同学最快完成。 课堂立即活跃起来，同学们把它当作一种游戏全都投入进去了，积极思考起来。 （3）很快就有学生举手回答。 过河的方案: 第一步：人和羊过河，人返回，留下羊； 第二步：人和狼过河，人和羊返回，留下狼； 第三步：人和菜过河，人返回，留下菜； 第四步：人和羊过河。 （4）教师：同学们这个方案行不行？ （5）学生：行。
算法和算法的描述 一、教学内容 算法和算法的描述 二、教学目标 1．充分理解掌握算法的概念及其特点 2．学会用自然语言来准确地描述算法 3．认知流程图的六种基本符号，用流程图描述简单的算法 4．理解科学合理的选择和设计算法 5．通过问题的解决，培养学生观察流程图问题、分析问题和解决问题的能力 三、重点难点 1．学会用自然语言和流程图来准确地描述算法 2．算法的三种基本结构 四、教学过程 （一）算法的的概念及自然语言描述 教师活动：说明”狼菜羊过河”的游戏规则 学生活动：前后四个同学为一组，设计方案,比一比看哪组同学最快完成。记录实际过河过程，完成学案中相关应部分内容的填写
教师活动：指导学生将自己的方案用规范的自然语言的形式表示（学案）样例：过河的方案: 第一步：人和羊过河，人返回，留下羊； 第二步：人和狼过河，人和羊返回，留下狼； 第三步：人和菜过河，人返回，留下菜； 第四步：人和羊过河。 教师活动：收集学生的过河方案，并将其用自然语言的形式展示于黑板上教师小结： 1、算法的概念 2、算法的特征 3、算法的择优 （二）用流程图描述算法 教师活动：介绍流程图的作用，讲解流程图所用的基本符号及功能 学生活动：在学案中完成流程图的拼接 教师活动：点评学生流程图，对照自然语言表达归纳流程图表达的优缺点（三）用程序实现算法 教师讲解：编写程序即把人们设计的算法转换成计算机能够识别的代码。
（四）算法的三种基本结构 1、顺序结构 2、分支结构 3、循环结构 （五）课堂小结 1．算法形成的过程：自然语言表示的算法----流程图表示的算法----算法的程序表示 五、教学反思 1、整个课堂教学气氛非常活跃，条理清楚，不同层次的学生都能积极参与到课堂讨论中来。主要得益于两个方面：一是利用两个生动且富有挑战性的经典问题，二是教师的演示和学生动手调试程序环节，将学生牢牢的吸引住；同时本课很多内容都是基于高一数学模块三中的已学知识，知识点的难度小。如算法及其描述方式在高一数学中已有介绍，所以整堂课学生的参与度高。 2、本节课利用问题导学法进行教学，让学生对问题进行探究，有效的调动了学生的学习积极性。 3、本节课的课堂气氛没有预想中的好，可能与教学内容和问题的设置有一定的关系，这也从一定程度上反映出学生对于算法存在畏惧心理，对于老师提的问题不敢大胆发言。
蚁群算法matlab精讲及仿真 4.1基本蚁群算法 4.1.1基本蚁群算法的原理 蚁群算法是上世纪90年代意大利学者M.Dorigo,v.Maneizz。等人提出来的,在越来越多的领域里得到广泛应用。蚁群算法，是一种模拟生物活动的智能算法，蚁群算法的运作机理来源于现实世界中蚂蚁的真实行为，该算法是由Marco Dorigo 首先提出并进行相关研究的，蚂蚁这种小生物，个体能力非常有限，但实际的活动中却可以搬动自己大几十倍的物体，其有序的合作能力可以与人类的集体完成浩大的工程非常相似，它们之前可以进行信息的交流，各自负责自己的任务，整个运作过程统一有序，在一只蚂蚁找食物的过程中，在自己走过的足迹上洒下某种物质，以传达信息给伙伴，吸引同伴向自己走过的路径上靠拢，当有一只蚂蚁找到食物后，它还可以沿着自己走过的路径返回，这样一来找到食物的蚂蚁走过的路径上信息传递物质的量就比较大，更多的蚂蚁就可能以更大的机率来选择这条路径，越来越多的蚂蚁都集中在这条路径上，蚂蚁就会成群结队在蚁窝与食物间的路径上工作。当然，信息传递物质会随着时间的推移而消失掉一部分，留下一部分，其含量是处于动态变化之中，起初，在没有蚂蚁找到食物的时候，其实所有从蚁窝出发的蚂蚁是保持一种随机的运动状态而进行食物搜索的，因此，这时，各蚂蚁间信息传递物质的参考其实是没有价值的，当有一只蚂蚁找到食物后，该蚂蚁一般就会向着出发地返回，这样，该蚂蚁来回一趟在自己的路径上留下的信息传递物质就相对较多，蚂蚁向着信息传递物质比较高的路径上运动，更多的蚂蚁就会选择找到食物的路径，而蚂蚁有时不一定向着信
息传递物质量高的路径走，可能搜索其它的路径。这样如果搜索到更短的路径后，蚂蚁又会往更短的路径上靠拢，最终多数蚂蚁在最短路径上工作。【基于蚁群算法和遗传算法的机器人路径规划研究】 该算法的特点： (1)自我组织能力，蚂蚁不需要知道整体环境信息，只需要得到自己周围的信息，并且通过信息传递物质来作用于周围的环境，根据其他蚂蚁的信息素来判断自己的路径。 (2)正反馈机制，蚂蚁在运动的过程中，收到其他蚂蚁的信息素影响，对于某路径上信息素越强的路径，其转向该路径的概率就越大，从而更容易使得蚁群寻找到最短的避障路径。 (3)易于与其他算法结合，现实中蚂蚁的工作过程简单，单位蚂蚁的任务也比较单一，因而蚁群算法的规则也比较简单，稳定性好，易于和其他算法结合使得避障路径规划效果更好。 (4)具有并行搜索能力探索过程彼此独立又相互影响，具备并行搜索能力，这样既可以保持解的多样性，又能够加速最优解的发现。 4.1.2 基本蚁群算法的生物仿真模型 a为蚂蚁所在洞穴,food为食物所在区,假设abde为一条路径,eadf为另外一条路径,蚂蚁走过后会留下信息素,5分钟后蚂蚁在两条路径上留下的信息素的量都为3,概率可以认为相同,而30分钟后baed路径上的信息素的量为60,明显大于eadf路径上的信息素的量。最终蚂蚁会完全选择abed这条最短路径,由此可见,
算法和算法描述 一、基本说明 1模块：高中信息技术基础 2年级：高中二年级 3所用教材版本：上海科技教育出版社 4所属的章节：第一章第二节 5学时数： 40分钟（多媒体教室授课） 二、教学设计 1、教学目标： （1）、知识与技能目标： ①、了解算法的基本概念和特点； ②、掌握算法的描述方法；能用自然语言、流程图、伪代码描述算法； （2）、过程与方法目标： 通过分析实际生活中的问题，理解和熟悉自然语言、流程图和伪代码等清晰描述解决问题的过程，确立算法的概念； （3）、情感态度价值观目标： ①、通过对生活中具体实例的分析和解决，激发学生的学习兴趣。培养学生的自主 探究能力； ②、通过算法描述，锻炼学生自行分析问题及解决问题的能力，培养学生严谨的思 维习惯； ③、增强学生的逻辑思维能力和表现意识，鼓励学生分享思想和反思自我的学习 理念。 2、内容分析： 本课是高二第一章的内容，也是整个《算法与程序设计》模块的基础知识，本节内容对后续章节的学习起着十分重要的作用，让学生从整体上计算机解决实际问题的过程；因本节内容在高一数学模块三第一章中学生已有初步接触，比较简单，教师可根据具体情况有所深入地进行授课。 3、学情分析：
学生具有一定的分析问题、解决问题的能力，并且在高一数学模块三中对算法的概念和用流程图描述算法有初步的了解，且已初步了解面向过程的三种结构，但未对算法形成抽象认识和理解；还不能对算法做出恰当的描述。 4、设计思路： 本节课是一堂理论性的课，又缺乏理论的深度，如果只由教师讲解就会显得比较枯燥，因此本堂课的设计思路是从具体的案例入手，引导学生进行思考、讨论，最后得出基本的结论，形成一定的概念，达到理解和应用的目的。教师的主要任务在于积极引导，调动学生的积极性。 三、教学过程 教学阶段教师活动学生活动设计意图 一、引入1、出示渡河游戏，要求学生给出 解决的办法。 2、怎样在全班同学中找出最高的 同学？ 积极参与，发表观 点，说出解决的办 法。 运用学生感兴趣 的事物，激发学 生的学习兴趣。 二、新课讲解（一）算法的概 念通过总结两个实例的算法分析过 程，引出算法的概念。 观看课件，与教师 探讨算法的意义。 引导学生将感性 认识提升为理性 认知。 （二）算法的特 征 展示高一数学模块三第一章的三 个例题，找出算法还具有两个特 点：一个算法有0或多个输入、1 或多个输出。 继续总结渡河游戏，得出算法具有 有穷性、确定性和可行性。 思考和分析范例， 领会算法的特征。 回顾实例，寻找规 律，共同总结。 调动学生对生活 的认识和体会， 融入对算法的学 习和理解。 （三）算法的表示——自然语 言利用渡河实例，细致分析算法，介 绍自然语言描述算法设计。 领会算法设计的过程：提出问题、 分析问题、设计算法。 提出问题：“求三个数中值最大的 数。”——分析问题——用自然语 言描述出算法。 分步骤讨论和分 析，会运用自然语 言设计实例的算 法。 对实例进行初步 算法设计，自然 语言易于理解， 为后续其他抽象 描述方法作铺 垫。 （四）算法的表示——流程图总结自然语言的优缺点，引出流程 图的表示方法，介绍流程图的基本 结构，分析其逻辑关系的表示。 提出问题：“求三个数中值最大的 数。”——分析问题——用伪代码 描述出算法。 积极探索、分析， 运用流程图描述 该问题的算法。 对比学习，加深 对各类算法设计 描述方法的认 识，培养学生设 计算法的能力。
【学习目标】 1．理解算法的概念与特征。 2．能初步利用算法解决简单的问题。了解算法在计算机解决问题中的地位和作用。 3．经历用自然语言、流程图或伪代码等方法描述算法的过程。 4．了解算法描述与算法的程序实现之间的区别。 5. 习惯计算机思维，培养学生思考问题的严谨性和逻辑性。 【基础知识梳理】 一、 算法 1．算法的概念 算法是在 求解某一问题所使用的一组 的规则。 即用计算机求解某一问题的方法，是能被机械地执行的动作或指令的有穷集合。 【自学探究】 一、 完成任务一：渡河问题的探究，总结过程，理解算法的概念。 注意： 要写明确共几个步骤，并标明序号。 渡河步骤： 二、 完成任务二：鸡兔同笼问题的探究。 注意： 1.要写明确共几个步骤，并标明序号。 2.总结出这类问题的通用解决办法。（头的数量为m ，脚的数量为n ，无论给出什么数据，很快就能算出兔子的只数X 和鸡的只数Y ） 鸡兔同笼问题的解决方法: 【使用时间】 第6周 【编 辑】郭 亮 周治国 【审 核】 高一信息组 第三章 算法基础 3.2算法及其描述 项目：体验算法奥秘，让 数学题活起来
【精讲点拨】 2．算法的特征 1）有穷性。任何一种提出的解题方法都是在有限的操作步骤内可以完成 的，哪怕是失败的解题方法。一个算法在执行有穷步之后必须结束。 2）确定性。算法执行的每一个步骤必须有确切的定义，不能出现模棱两 可的情况。 3）数据输入。一个算法必须有输入。 4）数据输出。一个算法必须有输出。以反映对输入 数据加工后的结果，没有输出的算法是毫无意义的。 5）可行性。解题方法中任何一个操作步骤可以被分解为的操作步骤，而且可以在现有计算机软硬件条件下和逻辑思维中都能够 实施实现。 二、算法的描述 1．描述算法的常用方法 1）用自然语言描述算法 是人们日常所用的语言，如汉语、英语、德语等，使用这些语言不用专门训练，所描述的算法也通俗易懂。 2）用流程图描述算法 使用流程图描述算法，让人感到算法的流程描述清晰简洁，容易表达选择结构；它不依赖于任何具体的计算机和计算机程序设计语言，从而有利于不同环境的程序设计。
2.1 蚁群算法的基本原理 蚁群优化算法是模拟蚂蚁觅食的原理，设计出的一种群集智能算法。蚂蚁在觅食过程中能够在其经过的路径上留下一种称之为信息素的物质，并在觅食过程中能够感知这种物质的强度，并指导自己行动方向，它们总是朝着该物质强度高的方向移动，因此大量蚂蚁组成的集体觅食就表现为一种对信息素的正反馈现象。某一条路径越短，路径上经过的蚂蚁越多，其信息素遗留的也就越多，信息素的浓度也就越高，蚂蚁选择这条路径的几率也就越高，由此构成的正反馈过程，从而逐渐的逼近最优路径，找到最优路径。 蚂蚁在觅食过程时，是以信息素作为媒介而间接进行信息交流，当蚂蚁从食物源走到蚁穴，或者从蚁穴走到食物源时，都会在经过的路径上释放信息素，从而形成了一条含有信息素的路径，蚂蚁可以感觉出路径上信息素浓度的大小，并且以较高的概率选择信息素浓度较高的路径。 (a) 蚁穴 1 2 食物源 A B (b) 人工蚂蚁的搜索主要包括三种智能行为： （1）蚂蚁的记忆行为。一只蚂蚁搜索过的路径在下次搜索时就不再被该蚂蚁选择，因此在蚁群算法中建立禁忌表进行模拟。 （2）蚂蚁利用信息素进行相互通信。蚂蚁在所选择的路径上会释放一种信息素的物质，当其他蚂蚁进行路径选择时，会根据路径上的信息素浓度进行选择，这样信息素就成为蚂蚁之间进行通信的媒介。 （3）蚂蚁的集群活动。通过一只蚂蚁的运动很难达到事物源，但整个蚁群进行搜索就完全不同。当某些路径上通过的蚂蚁越来越多时，路径上留下的信息素数量也就越多，导致信息素强度增大，蚂蚁选择该路径的概率随之增加，从而进一步增加该路径的信息素强度，而通过的蚂蚁比较少的路径上的信息素会随着时间的推移而挥发，从而变得越来越少。3.3.1蚂蚁系统 蚂蚁系统是最早的蚁群算法。其搜索过程大致如下： 在初始时刻，m 只蚂蚁随机放置于城市中， 各条路径上的信息素初始值相等，设为：0(0)ij ττ=为信息素初始值，可设0m m L τ=，m L 是由最近邻启发式方法构 造的路径长度。其次，蚂蚁(1,2,)k k m = ，按照随机比例规则选择下一步要转
山东省青州实验中学校训：公善勤实 课题名称:算法及其描述（一） 命题人、使用人: 审核人：使用日期: 学习目标 了解算法的概念，能够对算法进行描述。 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- -------------- 【上节重点回顾】 利用计算机解决问题的正确步骤是（）1设计算法2调试运行程序3分析问题4编写程序 A、1 2 3 4 B、3 1 2 4 C、3 4 2 1 D、3 1 4 2 【导入】 有一个农夫带着一头羊,一匹狼和一颗大白菜准备过河,他找到一只很小的船,每次只能带一样东 西过去,可是如果让狼与羊单独在一起,狼会吃羊,让羊与白菜单独在一起,羊会吃白菜，农夫应如何过河？请同学们以小组为单位，讨论一下农夫该如何才能安全的渡河，写下你们的渡河方案，看看哪一组最快？ 【任务一】结合课本P48-51总结算法的概念及描述。 1、算法：是指在求解某一问题所使用的一组的。对计算机来说，算法就是用计算机求解某一问题的，是能被机械地执行的的集合。 2、算法的描述有三种：、、。 【任务二】 设计一个算法，解决鸡兔同笼问题：在笼中有鸡、兔若干，已知有头a个，有脚b只,求各有多少只鸡和兔。 一、用自然语言描述算法（不常用） 用自然语言描述算法就是用人们日常所用的语言，如汉语、英语等来描述算法。 （1）开始 （2）输入a和b的值 （3）求x=2a-b/2 （4）求y=b/2-a （5）输出x、y的值 （6）结束 二、用流程图描述算法（最常用的方法，需要大家掌握） 用流程图描述算法是用程序框图来描述算法的一种表示方法。 图形名称功能 开始/结束表示算法的开始或结束 输入/输出表示算法中变量的输入与输出 处理表示算法中变量的计算与赋值 判断表示算法中的条件判断 流程线表示算法中的流向 连接点表示算法中的转接
第1课算法及其描述方法 教学设计思想： 教学目标： （1）知识与技能： ①理解算法的概念 ②掌握算法的五个特征 ③了解算法的三种描述方法 ④掌握流程图的各个框图的功能及画法 （2）过程与方法： ①学生通过联系实际生活、协作讨论例题的方法，理解算法的概念和掌握算法的特 征。 ②学生通过思考和参与课堂练习的方法，熟练掌握流程图的各个框图的功能及算 法。 （3）情感态度与价值观： ①学生通过联系日常生活，体会和理解算法的概念，知道算法在程序设计中的重要 性。对常见事物和现象能提出问题，深入思考，进行自主和探究式学习 ②学生之间通过协作学习和课堂讨论，培养学习的积极性和同学之间的协作性。 教学重点： 流程图表示算法 教学难点： 流程图表示算法 教学过程设计： 1、算法的概念 讨论：用没有刻度的3毫升量杯和5毫升量杯如何量出1毫升的水？请写出自己的解决步骤。 方法一： ①将3毫升的量杯装满 ②将3毫升量杯中的水注入5毫升量杯 ③将3毫升的量杯装满 ④将3毫升量杯中的水注入5毫升量杯，注满后，3毫升量杯中剩余的就是1毫升水。 方法二： ①将5毫升的量杯装满 ②将5毫升量杯中的水注入3毫升量杯，注满后5毫升量杯中剩余2毫升水 ③将3毫升量杯倒空
④将5毫升量杯中剩余的2毫升注入3毫升量杯 ⑤将5毫升量杯装满 ⑥将5毫升量杯中的水注入3毫升量杯，注满后5毫升量杯中剩余4毫升水 ⑦将3毫升量杯倒空 ⑧将5毫升量杯中的水注入3毫升量杯，注满后5毫升量杯中剩余1毫升水 结论： （1）算法是为解决某一问题而设计的确定的、有限的求解步骤。 （2）算法不是唯一的，针对同一问题的算法可以有多种。 2、算法的特征： （1）有穷性 广义地说，“有穷性”一般指操作步骤的数量有限或能在合理的时间范围内完成全部操作。算法可以有重复执行的步骤，只要这些步骤的执行能够终止。有些算法虽然是有穷的，但它所花费的时间如果超出了合理的限度，如天气预报采用的算法若要几个月后才能计算出来，那就不能算是有效地算法。 例1：判断下列算法是否符合算法的特征 ①给s赋值为1 ②将s的值增加1 ③重复步骤② 解答：该算法的步骤②将被重复执行无穷次，不符合有穷性 （2）确定性 算法中的每个步骤必须有确切的含义，而不应当是含糊的、模棱两可的。 例2：判断下列算法是否符合算法的特征 ①L=10 ②输出L/自然数 解答：正整数没有具体指明是哪个数，不符合算法的确定性 （3）可行性 算法中每一个步骤都是要能够实际做到的，而且是在有限的时间内完成。 例3：判断下列算法是否符合算法的特征 ①x= -2 ②计算x的平方根 解答：x是负数，没有平方根，该算法不可行，不符合算法的可行性。 （4）有0个或多个输入
算法的表示方法 算法的常用表示方法有如下三种： 1、使用自然语言描述算法 2、使用流程图描述算法 3、使用伪代码描述算法 我们来看怎样使用这3种不同的表示方法去描述解决问题的过程，以求解sum=1+2+3 +4+5……+（n-1）+n为例。 第１种：使用自然语言描述从1开始的连续n个自然数求和的算法 ①确定一个n的值； ②假设等号右边的算式项中的初始值i为1； ③假设sum的初始值为0； ④如果i≤n时，执行⑤，否则转出执行⑧； ⑤计算sum加上i的值后，重新赋值给sum； ⑥计算i加1，然后将值重新赋值给i； ⑦转去执行④； ⑧输出sum 的值，算法结束。
从上面的这个描述的求解过程中，我们不难发现，使用自然语言描述算法的方法虽然比较容易掌握，但是存在着很大的缺陷。例如，当算法中含有多分支或循环操作时很难表述清楚。另外，使用自然语言描述算法还很容易造成歧义（称之为二义性），譬如有这样一句话——“武松打死老虎”，我们既可以理解为“武松/打死老虎”，又可以理解为“武松/打/死老虎”。自然语言中的语气和停顿不同，就可能使他人对相同的一句话产生不同的理解。又如“你输他赢”这句话，使用不同的语气说，可以产生3种截然不同的意思，同学们不妨试试看。为了解决自然语言描述算法中存在着可能的二义性，我们提出了第2种描述算法的方法——流程图。 第2种：使用流程图描述从1开始的连续n个自然数求和的算法 从上面的这个算法流程图中，可以比较清晰的看出求解问题的执行过程。在进一步学习使用流程图描述算法之前，有必要对流程图中的一些常用符号做一个解释。
流程图的缺点是在使用标准中没有规定流程线的用法，因为流程线能够转移、指出流程控制方向，即算法中操作步骤的执行次序。在早期的程序设计中，曾经由于滥用流程线的转移而导致了可怕的“软件危机”，震动了整个软件业，并展开了关于“转移”用法的大讨论，从而产生了计算机科学的一个新的分支学科——程序设计方法。 无论是使用自然语言还是使用流程图描述算法，仅仅是表述了编程者解决问题的一种思路，都无法被计算机直接接受并进行操作。由此我们引进了第三种非常接近于计算机编程语言的算法描述方法——伪代码。 第3种：使用伪代码描述从1开始的连续n个自然数求和的算法 1) 算法开始； 2) 输入n 的值； 3) i ← 1；/* 为变量i 赋初值*/ 4) sum ← 0；/*为变量sum 赋初值*/ 5) do while i<=n /*当变量i <=n 时，执行下面的循环体语句*/
蚁群算法 学号：1101500449 姓名：赵亮民 摘要：蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法。该算法采用分布式并行计算机制，具有较强的鲁棒性；但有搜索时间较长，易陷入局部最优解的缺点。本文首先讲述蚁群算法的来源和基本原理，然后讨论蚁群算法的几种改进策略，并简单介绍近年来蚁群算法在许多新领域中的发展应用，最后对今后进一步研究的方向作了展望。 关键词：蚁群算法；蚂蚁；信息素；优化 Abstract：Ant colony algorithm is a novel category of bionic algorithm for optim ization problems．Parallel computation mechanism is adopted in this algorithm．It has strong robustness and is easy to combinewith other methods in optimization，but it has the limitation of stagnation，and is easy to fall into local optimums．Firstly，the basic principle of ant colony algorithm is introduced．Then。a series of schemes on improving the ant colony algorithm are discussed，and the new applications are also provided．Finally，somerem arks on the further research and directions are presented． Key words：ant colony algorithm ；ant；pheromone；optimization 概念 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone (称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。原理 设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼地编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。 然而，事实并没有你想得那么复杂，上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行！为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情？答案是：简单规则的涌现。事实上，每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息，他们其实只关心很小范围内的眼前信息，而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策，这样，在蚁群这个集体里，复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律！那么，这些简单规则是什么呢？ 现今有哪些关于蚁群算法的应用呢？ 1大规模集成电路的线网布局 在大规模集成电路的线网布局中，需要根据电路和工艺的要求完成芯片上单元或功能模块的布局，然后实现它们之间的互连。此问题可看作是寻找一个网格平面上两端点之间绕过障碍的最短路径问题。线网上的每个Agent根据启发策略．像蚂蚁一样在开关盒网格上爬行，所经之处便设置一条金属线．历经一个线网的所有引脚之后．线网便布通了。应用蚁群算法，可以找到成本最低、最合理的线网布局．而且由于其本身的并行性。比较适合于解决此类问题。 2通信网络路由
项目五描述洗衣机的洗衣流程 ——了解算法及其基本控制结构 一、教学目标 1、知识与技能 帮助学生认识算法的概念与特征，了解算法的描述方法以及学会运用适当的描述方法去表示简单算法。 2、过程与方法 通过教师讲授和引导学生自主学习的方式，帮助学生快速地掌握算法的概念和特征；以及采用合作探究的方式，让学生掌握使用流程图来描述算法。 3、情感态度与价值观 通过认识算法和学习描述算法的方法来培养学生的算法意识和程序设计的思维，以及探索创新的精神和团结合作的意识。 二、教学重点和难点 1、重点:算法的特征和算法的描述方法。 2、难点:使用流程图来描述算法。 三、教学方法 讲授法、自主学习法和练习法。 四、教学准备 1、软硬件环境:投影仪。 2、教学素材:教学演示课件和导学案。 五、教学过程 （一）新课导学 从洗衣流程认识算法：教师进行提问，并根据学生的回答展示手工洗衣流程“故事板”，引出“算法”的概念。
（二）探究新知 1、算法的概念 算法：是指在有限步骤内解决问题所使用的方法。 2、算法的特征 ①有穷性：首先，算法不能是无限循环的；其次，算法必须在合理的时间范围内结束。一个算法在执行有限步骤后在有限时间内能够实现，这就是算法的有穷性。 ②确定性：一个算法中的每一个步骤的表述都应该是确定的、没有歧义的。 ③可行性：是指每一个步骤都能够有效的被机器按部就班地执行，并最终得到正确的结果。 ④有零个或多个输入：输入就是算法在执行时从外界获得的数据，它们是算法执行的某些初始状态。输入可以是零个，也可以是多个。 ⑤有一个或多个输出：输出就是算法执行的结果，也就是按照算法对数据进行处理所得到的结果。没有输出的算法是没有任何意义的。 3、算法的描述方法 （1）自然语言：是指人们日常生活中所使用的语言。 （2）流程图：由一些简单的框图组成，框图用来表示算法的步骤。 （3）伪代码：是一种算法描述语言，比较容易被开发人员理解。 4、流程图符号及其作用
高中算法与算法的描 述
第一章算法与算法的描述 1．算法的定义 算法：就是解决问题的思想方法，对解题过程的精确描述。计算机解决问题的步骤为分析问题、设计算法、编写程序、调试程序。算法是程序设计的“灵魂”，最核心过程。 2．法的特征 一个算法应该具有以下五个重要的特征： 1、有穷性：一个算法必须保证执行有限步之后结束； 2、确定性：算法的每一步骤必须有确切的定义； 3、输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件； 4、输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的； 5、可行性：算法中执行的任何计算步都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成；（也称之为有效性） 3．算法的描述方法 算法的描述：可分多种表达方法，一般用自然语言、流程图和伪代码进行描述。 （1）自然语言描述法：指用人们日常生活中使用的语言（本国语言），用自然语言描述符合我们的习惯，且容易理解。 例1：求圆的周长和面积 算法如下：（自然语言描述法） （1）输入半径r ； (2) 计算周长c=2*π*r ； (3) 计算面积 s=π*r*r ； (4) 输出周长c，输出面积s ； (5) 结束 例2：工人每天工作8小时,每小时9元,超过8小时的每小时增加15%的加班费,计算工人每天的应发的日工资。 （1）输入工作小时X （2）判断X值，分别计算 ●X小于8，工资=X*9 ●X大于8，工资=X*9＋(X-8)*9*0.15 （3）输出工资 （4）结束 练习：求三个数中的最大数。（用自然语言描述） （2）流程图描述：也称程序框图，它是算法的一种图形化表示方法。且描述算法形象、直观，更易理解。
《算法和算法的描述》教学设计 东平明湖中学——董爱平 一、教学理念: 本节课的教学设计充分体现了《普通高中信息技术课程标准》中的基本理念，注重教学过程中三维目标的渗透，采用了以学生的学习和发展为中心，基于建构主义理论的任务驱动、情境教学、赏识教学等教学方法，突出自主、合作、探究等学习方法；强调信息技术与生活实际的联系，培养学生的逻辑思维能力、解决问题的能力等；设置多种形式的评价方式，让学生掌握学习内容的同时，形成交流与评价的能力。 二、教学分析： 1．教材分析： 本节课是广东教育出版社出版的普通高中《信息技术选修１算法与程序设计》第一章第2节的部分教学内容，包括有算法的概念、描述算法的过程、算法的特征等。本章是全书的开篇和概述，而本节内容是本章的重要环节，是对前一节知识内容的进一步学习，也为后续章节的学习和开展多元化交流与合作做好必要的准备。 2．学情分析： 本节课的教学对象是高二年级学生，他们已具备了一定的逻辑思维、分析问题、表达思想等能力。在本课前一节里，学生已基本掌握了用计算机解决问题的步骤等基础知识，为本节课的学习提供了良好的基础。 3．课时安排：1课时 三、教学目标： 1．知识与技能： 理解算法的概念及特征；用自然语言、流程图等方法描述算法的过程； 2．过程与方法： 通过问题分析，选择适当的算法描述工具进行算法探究活动。 3、情感态度及价值观 激发学习热情，培养合作意识和进取精神，初步形成严谨的逻辑思维习惯。 四、教学重点：算法的特征以及经历用自然语言、流程图等方法描述算法的过程。 五、教学难点：算法的特征以及流程图描述算法。 六、教学方法：讲授法、演示法、任务驱动、情境教学