优化问题的智能算法及其哲学内涵
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术 的不断进步 和经济 的持续发展 ， 研究 问题 的复杂程度越来 越 高， 问题的不确定性 因素也越 来越 多 ， 过建 立精确 的数 通 学模型求解优化 问题显得越发 困难 。 自２ ０世纪 ６ ０年代 以来 ， 人们开始 试图在计算机上模仿 生物进化过程而发展 出随机 优化技 术 以解 决传 统的优 化算 法难 以解决 的复 杂问题 。如通过模 拟生物 界优 胜劣 汰的进
法则是求解优化 问题 的新 兴方法 。我们把 通过学 习 自然 界 各类生物的进化特点 ， 创造 和构建 的求解优 化 问题 的各 种方 法 ， 遗传算 法 、 如 人工 神经 网络、 Ｎ Ｄ Ａ计算 、 子计算 等 ， 分 合 称为智能算法方法（ 简称智能算法 ）它是 目前求解优化 问题 ，
统 论 和 社 会 学范 式 的 意 义 。
关键词 ： 优化 ； 智能算法 ； 学思考 哲
中图 分 类 号 ： ２ Ｎ０ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ３ ６ ０２ ０ ）６—０ ３ —０ １０ —５ ８ （０ ７ ０ ０１ ４
引 言
优化现象在客观世界 中普遍存在 ， 如学 者所言 ，优 化 诚 “
部 分则成为种 群 ， 优胜劣汰在这个 过程 中起着非常重要 的作 用。种 群通 过婚 配的作用产生子代种 群。在进 化 的过程 中，
优化问题求解 的一般思路和基本原理 ， 我们 可 以首先 回顾 一 下模仿基 于生物种群进化 的一种智能算法—— 遗传算 法。
优化是个体 和系统 固有 的发展规律 ， 无论是 简单问题还 是复杂事 物 ， 也无论是 生物系 统还是 非生物 系统 ， 了生存 为
和 发 展 ， 需 要 不 断 地 进 行 优 化 。发 展 是 硬 道 理 ， 化 则 是 就 优
精确方法 曾是优化 问题求解 的基本方 法。 目前 ， 随着科学技
优化 问题 的智 能 算法及 其 哲 学 内涵
刘 小 群
（ 壳 运 动 监 测 工 程 研 究 中心 ， 京 １０ ３ ） 地 北 ０ ０ ６
摘
要： 从普遍存在 的优化 问题入手 ， 简单介 绍 了优 化问题 求解 的基 本方法 。在 对优 化 问题 的智 能算法做 简
要概括之后 ， 阐述 了基 于生物进化 的智 能算 法——遗传 算法 的基 本原理 。最后 ， 从人 工智能和人 类智 能的辩 证 关 系就优化 问题 的智能算法进行 了思考 ， 从方 法论和认识论 上分析 了智能算 法的积极 作用 ， 并探讨 了智 能算 法对 系
研管理等研 究。
３ １
维普资讯
在理论研究 、 工程调 度 、 机械学 习等各 方 面获得 了广泛 的应 用 ， 目前 人工智能 的主要发展方 向。为 了更 好地理解现 代 是
遗传算 法主要借用生 物进化 中“ 者生存 ” 适 的规律 ： 最适 合 自然环境 的群 体往往 产生 了更 大 的后代群 体。生物进 化 的基本过程 如图 １ 所示 。以这个循环圈 的群体为起点 ， 经过 竞 争后 ， 有部分群体被 淘汰 而无 法进 入这个循 环圈 ， 而另 一
对 比实 验 进 行 分 析 。
的不懈探 索中还是在经 济、 管理 、 生活 的具体实践 中 ， 我们都
要经常遇到各 种各样 的优化 问题 。这些 问题或大或小 ， 到 大
三是建立数学模型 ， 求解最优策略 。线性规 划等运筹学
整个 国家乃至全社会 的资源优化 配置 ， 小到 日常生活 中某件 事情 的具体安排都 可以称之为优化 问题 。
的主流方法。
问题 优化 的基本 方 法
一
般 而 言 ， 化 问题 求 解 的基 本 方 法 大 致 有 如 下 三 种 ： 优
一
是建立在经验 积累上 的主 观判断 。在 人类漫 长 的发
展历史 中， 累了无数 的实践经验 ， 些经验 作为 思想 的财 积 这
智能算法学习和吸 收 了生 物进化 和发展 的客观 规律 和
发展 的前 提。 为了求得生存 和发展 ， 就需 要对优 化 问题进行 求解 ， 获
得最优 的生存状态 ， 否则就会被淘 汰。如在生物 系统 ，一切 “
现有生物 的习性都是和环境条件相适应 的最优状态 ， 一切被 淘汰的生物物种都是失去最优状态的结果” 。
一
化规律 ， 形成了遗传 算法 ； 用生物 学 中神 经 网络的基 本原 借 理建立 了人工神经 网络 ； 于生物 遗传第 ２ ， ６期 ４卷 第 ２０ ０ ７年 １ ２月
科 学 技 术 与 辩 证 法
Ｓ ｉｎ ｅ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｄ Ｄｉｌｃ ｉｓ ｃｅ ｃ ， ｃ ｎ ｌｇ ｎ ａｅ ｔ ｃ
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ ６ １２ ． Ｄｅ ． ２ ０ ｃ ，０ ７
是系统乃至整个客观世界发展 的趋 势和方 向” 。无论是在科 学技术研究中还是在工 程技术应用 中 ， 也无论 是在 自然科 学
如， 一些经验丰 富的工程技术专家常常可 以对 以前没有遇见 的问题 做出及时合理的判断并制定对策。
二是 借助对 比实 验 ， 选方 案。在 科学 研究 中 ， 优 尤其是 技术应 用研究 中 ， 我们有时候很难或者根本 不能对影响 问题 的因素 或问题 的不同对策做 出选择 ， 这个时候 我们通常借助
富有助于人类对未知 或者不 确定 问题做 出正确 的判 断。例 【 收稿 日 】 ２０ —１ — ８ 期 ０６ １ ０
各类 智能策略 ， 并通过模拟和仿真 ， 在计算 机上进行 了实现 ，
【 基金项 目】 华 中科技 大学优秀博士学位论文基金 资助项 目（ ０４） ／ ５０ ３ 【 作者简介】 刘小群（９０ ， 安徽潜山人， １８ 一）男， 博士， 地壳运动监测工程研究中心项 目 主管， 主要从事物流与供应链管理、 科
法则是求解优化 问题 的新 兴方法 。我们把 通过学 习 自然 界 各类生物的进化特点 ， 创造 和构建 的求解优 化 问题 的各 种方 法 ， 遗传算 法 、 如 人工 神经 网络、 Ｎ Ｄ Ａ计算 、 子计算 等 ， 分 合 称为智能算法方法（ 简称智能算法 ）它是 目前求解优化 问题 ，
统 论 和 社 会 学范 式 的 意 义 。
关键词 ： 优化 ； 智能算法 ； 学思考 哲
中图 分 类 号 ： ２ Ｎ０ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ３ ６ ０２ ０ ）６—０ ３ —０ １０ —５ ８ （０ ７ ０ ０１ ４
引 言
优化现象在客观世界 中普遍存在 ， 如学 者所言 ，优 化 诚 “
部 分则成为种 群 ， 优胜劣汰在这个 过程 中起着非常重要 的作 用。种 群通 过婚 配的作用产生子代种 群。在进 化 的过程 中，
优化问题求解 的一般思路和基本原理 ， 我们 可 以首先 回顾 一 下模仿基 于生物种群进化 的一种智能算法—— 遗传算 法。
优化是个体 和系统 固有 的发展规律 ， 无论是 简单问题还 是复杂事 物 ， 也无论是 生物系 统还是 非生物 系统 ， 了生存 为
和 发 展 ， 需 要 不 断 地 进 行 优 化 。发 展 是 硬 道 理 ， 化 则 是 就 优
精确方法 曾是优化 问题求解 的基本方 法。 目前 ， 随着科学技
优化 问题 的智 能 算法及 其 哲 学 内涵
刘 小 群
（ 壳 运 动 监 测 工 程 研 究 中心 ， 京 １０ ３ ） 地 北 ０ ０ ６
摘
要： 从普遍存在 的优化 问题入手 ， 简单介 绍 了优 化问题 求解 的基 本方法 。在 对优 化 问题 的智 能算法做 简
要概括之后 ， 阐述 了基 于生物进化 的智 能算 法——遗传 算法 的基 本原理 。最后 ， 从人 工智能和人 类智 能的辩 证 关 系就优化 问题 的智能算法进行 了思考 ， 从方 法论和认识论 上分析 了智能算 法的积极 作用 ， 并探讨 了智 能算 法对 系
研管理等研 究。
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在理论研究 、 工程调 度 、 机械学 习等各 方 面获得 了广泛 的应 用 ， 目前 人工智能 的主要发展方 向。为 了更 好地理解现 代 是
遗传算 法主要借用生 物进化 中“ 者生存 ” 适 的规律 ： 最适 合 自然环境 的群 体往往 产生 了更 大 的后代群 体。生物进 化 的基本过程 如图 １ 所示 。以这个循环圈 的群体为起点 ， 经过 竞 争后 ， 有部分群体被 淘汰 而无 法进 入这个循 环圈 ， 而另 一
对 比实 验 进 行 分 析 。
的不懈探 索中还是在经 济、 管理 、 生活 的具体实践 中 ， 我们都
要经常遇到各 种各样 的优化 问题 。这些 问题或大或小 ， 到 大
三是建立数学模型 ， 求解最优策略 。线性规 划等运筹学
整个 国家乃至全社会 的资源优化 配置 ， 小到 日常生活 中某件 事情 的具体安排都 可以称之为优化 问题 。
的主流方法。
问题 优化 的基本 方 法
一
般 而 言 ， 化 问题 求 解 的基 本 方 法 大 致 有 如 下 三 种 ： 优
一
是建立在经验 积累上 的主 观判断 。在 人类漫 长 的发
展历史 中， 累了无数 的实践经验 ， 些经验 作为 思想 的财 积 这
智能算法学习和吸 收 了生 物进化 和发展 的客观 规律 和
发展 的前 提。 为了求得生存 和发展 ， 就需 要对优 化 问题进行 求解 ， 获
得最优 的生存状态 ， 否则就会被淘 汰。如在生物 系统 ，一切 “
现有生物 的习性都是和环境条件相适应 的最优状态 ， 一切被 淘汰的生物物种都是失去最优状态的结果” 。
一
化规律 ， 形成了遗传 算法 ； 用生物 学 中神 经 网络的基 本原 借 理建立 了人工神经 网络 ； 于生物 遗传第 ２ ， ６期 ４卷 第 ２０ ０ ７年 １ ２月
科 学 技 术 与 辩 证 法
Ｓ ｉｎ ｅ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｄ Ｄｉｌｃ ｉｓ ｃｅ ｃ ， ｃ ｎ ｌｇ ｎ ａｅ ｔ ｃ
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ ６ １２ ． Ｄｅ ． ２ ０ ｃ ，０ ７
是系统乃至整个客观世界发展 的趋 势和方 向” 。无论是在科 学技术研究中还是在工 程技术应用 中 ， 也无论 是在 自然科 学
如， 一些经验丰 富的工程技术专家常常可 以对 以前没有遇见 的问题 做出及时合理的判断并制定对策。
二是 借助对 比实 验 ， 选方 案。在 科学 研究 中 ， 优 尤其是 技术应 用研究 中 ， 我们有时候很难或者根本 不能对影响 问题 的因素 或问题 的不同对策做 出选择 ， 这个时候 我们通常借助
富有助于人类对未知 或者不 确定 问题做 出正确 的判 断。例 【 收稿 日 】 ２０ —１ — ８ 期 ０６ １ ０
各类 智能策略 ， 并通过模拟和仿真 ， 在计算 机上进行 了实现 ，
【 基金项 目】 华 中科技 大学优秀博士学位论文基金 资助项 目（ ０４） ／ ５０ ３ 【 作者简介】 刘小群（９０ ， 安徽潜山人， １８ 一）男， 博士， 地壳运动监测工程研究中心项 目 主管， 主要从事物流与供应链管理、 科
