人工智能导论 第6章 智能计算及其应用(导论) 10-44
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人工智能导论课后习题答案
人工智能导论课后习题答案人工智能导论课后习题答案人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涉及计算机科学、心理学、哲学等多个领域的学科。
它研究如何使计算机能够模拟人类智能，实现像人类一样的思考、学习和决策能力。
人工智能的发展已经深刻地改变了我们的生活，从语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到医疗诊断，AI正逐渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
在人工智能导论课中，学生们通常会遇到一些习题，以帮助他们更好地理解和应用人工智能的概念和技术。
下面是一些常见的人工智能导论课后习题及其答案，供大家参考。
1. 什么是人工智能？人工智能是指计算机系统通过模拟人类智能的方法和技术，实现像人类一样的思考、学习和决策能力。
它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。
2. 人工智能的发展历程是怎样的？人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代。
在那个时候，人们开始使用计算机来模拟人类的思维过程。
随着计算能力的提升和算法的改进，人工智能逐渐取得了一些重要的突破，如专家系统、机器学习等。
近年来，深度学习和大数据的兴起，进一步推动了人工智能的发展。
3. 人工智能的应用领域有哪些？人工智能的应用领域非常广泛，涵盖了医疗、金融、交通、教育等多个领域。
例如，医疗领域可以利用人工智能技术进行疾病诊断和药物研发；金融领域可以利用人工智能技术进行风险评估和投资决策；交通领域可以利用人工智能技术实现自动驾驶等。
4. 机器学习是什么？机器学习是一种人工智能的分支，它研究如何使计算机能够从数据中学习，并根据学习到的知识进行决策和预测。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
5. 什么是深度学习？深度学习是机器学习的一种方法，它模拟人脑神经网络的结构和功能，通过多层神经网络进行学习和决策。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了很多重要的突破，如图像识别、语音识别等。
6. 人工智能是否会取代人类工作？人工智能在某些领域已经取得了很大的进展，但目前还不具备完全取代人类工作的能力。
人工智能导论课件第6章第1节
6.1.2 五个技能获取阶段
• 例如，你可能用VCR录制过电视节目。你学到了必要的步骤——我们可以从 VCR上的控件直观地得到这些步骤，也知道电视应当被设置到特定的频道，可 以执行和理解这些必需的步骤来录制电视节目（专有技术）。但是，这是很久 以前的事了。当人们有了DVD，系统已经改变了。因此，你可能不得不承认自 己已经失去了如何录制电视节目的专有技术。
6.1.1 在自己的领域里作为专家
• 人们会使用3种截然不同的方法： – （1）使用信息（收据上的号码、票据以及停车场里提供的信息）。通过这 种方法，人类并没有使用任何智能，就像可以借助汽车的导航系统到达目 的地一样，不需要对要去的地方有任何地理上的理解。 – （2）使用所提供的票据上的信息，以及有关汽车及其位置的某些模式的组 合。例如，票据上显示车停在7B区，同时你也记得这距离目前的位置不是 很远、车是亮黄色的，并且尺寸比较大。没有很多大型的黄车，这使得你 的汽车从其他的汽车中脱颖而出（见图6-5）。
6.1.2 五个技能获取阶段
• 伯克利的两位哲学家兄弟胡伯特·德雷福斯和斯图尔特·德雷福斯提出了这样一 条评判想法：在机器上，人们很难解释或发展人类的“专有技术”。虽然我们 知道如何骑自行车、如何开车，以及许多其他基本的事情（如走路、说话等）， 但是在解释如何实现这些动作时，我们的表现会大打折扣。德雷福斯兄弟将 “知道什么事”与“知道如何做”区分开来。知道什么事指的是事实知识，例 如遵循一套说明或步骤，但是这不等同于“知道如何做”。获得“专有技术” 后，这就变成了隐藏在潜意识中的东西。我们需要通过实践来弥补记忆的不足。
• 阶段2：熟手开始从经验中学到更多的知识，并能够使用上下文线索。例如， 当学习用咖啡机制作咖啡时，我们遵循说明书的规则，但是也用嗅觉来告诉自 己咖啡何时准备好了。换句话说，在任务环境中，我们可以通过所感知到的线 索来学习。
人工智能导论-各章习题答案
人工智能导论-各章习题答案第一章习题解答1. 什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使机器具有类似或超过人类智能的能力。
人工智能研究的目标是使计算机能够进行人类智力活动，例如学习、理解、推理和决策等。
2. 人工智能的基本分类人工智能可以分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（General AI）两类。
弱人工智能是指针对特定任务开发的人工智能系统，比如语音识别、图像处理和机器翻译等。
弱人工智能系统有特定的输入和输出，其能力局限于特定任务。
强人工智能是指能够在各种智力活动中与人类媲美或超越人类的人工智能系统。
强人工智能拥有自主学习、理解、推理和决策的能力，可以应对复杂的问题和情境。
3. 人工智能的应用领域人工智能已经在多个领域得到应用，包括但不限于以下几个方面：•机器学习：基于数据和统计方法，让计算机自动学习并改进性能。
•自然语言处理：使计算机能够理解和处理人类语言。
•机器视觉：使计算机能够理解和处理图像和视频。
•专家系统：建立基于规则和知识的推理系统，用于解决复杂的问题和决策。
•智能机器人：让机器拥有感知、决策和执行的能力，用于自主操作和交互。
•数据挖掘：发现数据中的模式和关联，用于预测和决策支持。
4. 人工智能的发展历史人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，随着计算机技术和算法的进步，人工智能开始逐渐崭露头角。
在1956年，达特茅斯会议举行，标志着人工智能的诞生。
随后，人工智能经历了繁荣期、低谷期和复兴期等不同的发展阶段。
繁荣期（1956-1974）中，很多初期的人工智能算法被提出，比如逻辑推理、机器学习和专家系统等。
然而，由于计算能力限制和算法的局限性，人工智能在这个时期受到了限制。
低谷期（1975-1980）是由于在之前的繁荣期中，人们对人工智能过于乐观，但实际应用和成果不如预期，导致了人工智能的寒冬。
复兴期（1980-至今）是人工智能的复苏和突破阶段。
人工智能导论
人工智能导论人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机和其他相关技术，模拟或复制人类智能的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能的发展涉及计算机科学、心理学、哲学等多个学科领域。
本文将从AI的定义、发展历程、应用领域及挑战等方面展开讨论，并探讨AI在未来的发展前景。
一、AI的定义及发展历程人工智能的定义可以从不同视角进行解释。
从狭义上看，AI指的是计算机系统通过模拟人类智能行为的能力。
从广义上看，AI包括了解决问题、学习、推理、思考等方面的智能行为。
AI的概念最早起源于1956年，当时由达特茅斯会议提出，并逐渐成为独立的学科。
自此以后，AI经历了数次繁荣与停滞的周期，近年来又迎来了新一轮的发展浪潮。
二、AI的应用领域在如今的社会中，AI的应用已经渗透到各个领域。
以下是几个典型的应用领域：1. 无人驾驶技术无人驾驶技术是AI的一个重要应用领域，它通过感知、识别和决策等能力，实现车辆的自动行驶。
无人驾驶技术的研究不仅挑战了计算机视觉、机器学习、路径规划等关键问题，也对交通安全、车辆管理等方面产生了深远影响。
2. 人脸识别技术人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行分析和比对，从而完成身份识别的技术。
它被广泛应用于安全监控、边境管理、移动支付等领域，极大地提升了社会安全和便利性。
3. 语音识别技术语音识别技术是指将人的语音转化为计算机可以识别和理解的文字或指令。
随着语音助手如Siri、Alexa等的普及，语音识别技术在智能家居、语音交互等领域得到了广泛应用，极大地改善了人机交互方式。
4. 机器人技术机器人技术是一门涉及机械、电子、计算机等多学科的交叉技术，其目标是研制出能够模拟人类行为的智能机械设备。
机器人已经广泛应用于工业生产、服务业、医疗保健等领域，释放出巨大的劳动力和创造力。
三、AI面临的挑战尽管AI在各领域有着广泛的应用，但人工智能仍然面临着一些挑战：1. 数据隐私和安全问题随着AI应用的不断增长，个人用户的数据受到更多的关注。
人工智能导论全套课件
计算机视觉技术的挑战与未来发展
挑战
计算机视觉技术面临的挑战包括光照变 化、噪声干扰、遮挡问题、运动模糊等 。
VS
未来发展
随着深度学习技术的不断发展，计算机视 觉技术将更加成熟和高效。未来，计算机 视觉技术将更加注重实时性、鲁棒性和自 适应性，同时将更加广泛地应用于各个领 域。
06
人工智能伦理、法律与社会影响
01
各国政府正在制定相关法律和监管政策，以确保人工智能技术
的合法、合规和安全使用。
知识产权保护
02
对于人工智能技术和应用，知识产权保护是一个重要问题，需
要建立相应的法律制度。
跨国合作与国际法规
03
随着人工智能技术的全球化发展，跨国合作和国际对社会的影响与未来趋势
1 2
应用场景
如图像识别、语音识别、自然语言处理、推 荐系统等。
深度学习原理与框架介绍
神经网络模型
通过模拟人脑神经元之间的连接 方式，构建多层神经网络模型。
反向传播算法
通过计算输出层与目标值之间的误 差，反向调整每个神经元的权重， 使整个网络的输出结果更加准确。
深度学习框架
如TensorFlow、PyTorch等，提供 了丰富的深度学习算法和工具，方 便用户进行模型训练和部署。
深度学习
神经网络结构、反向传播 算法、卷积神经网络等。
03
机器学习与深度学习
机器学习算法与应用场景
监督学习算法
如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，用 于根据输入特征预测输出结果。
非监督学习算法
如聚类分析、关联规则挖掘等，用于发现数 据中的模式和结构。
强化学习算法
通过与环境的交互来学习策略，适用于机器 人控制、游戏等领域。
人工智能导论
2.3科幻影视作品中 的人工智能
2.4本章小结
2.5习题
1
3.0学习导言
2
3.1大脑的初 步认识
3
3.2脑神经系 统
4 3.3脑的视觉
与信息处理机 制
5 3.4脑的记忆
与信息处理机 制
3.5脑的学习机制 3.6脑功能新发现
3.7本章小结 3.8习题
4.0学习导言
4.1如何构建人工神 经网络
4.2神经网络的训 练—反向传播算法
4
5.8本章小结
5
5.9习题
6.1数字图像处理 技术
6.0学习导言
6.2计算机视觉与 机器视觉
01
6.3模式识 别与图像分 类
02
6.4人脸识 别
03
6.5深度学 习在目标检 测与识别中 的应用
04
6.6无人驾 驶汽车的环 境感知
06
6.8习题
05
6.7本章小 结
7.0学习导言 7.1逻辑推理
9.2工业机器人 9.3移动机器人
1
9.4无人飞行 器
2
9.5水下机器 人
3
9.6太空机器 人
4
9.7人形机器 人
5
9.8机器动物
01
9.9软体机 器人
02
9.10微型 机器人
03
9.11群体 机器人
04
9.12认知 发展机器人
06
9.14习题
05
9.13本章 小结
1
10.0学习导言
10.1混合智能 2
读书笔记
这本感觉更侧重拟人，暂时没读，只为了更多人看到…这个月看完再修改吧。 介绍了人工智能的各个发展方向，对于初学者对人工智能的认识有总览全局的作用。 这本书从人工智能的哲学观、脑科学、神经网络、机器学习、感知智能、认知智能、语言智能、机器人种类、 混合智能、类脑、伦理与法律等方面全方位地介绍了人工智能，是一本易读好读的人工智能科普入门书籍。
2.4本章小结
2.5习题
1
3.0学习导言
2
3.1大脑的初 步认识
3
3.2脑神经系 统
4 3.3脑的视觉
与信息处理机 制
5 3.4脑的记忆
与信息处理机 制
3.5脑的学习机制 3.6脑功能新发现
3.7本章小结 3.8习题
4.0学习导言
4.1如何构建人工神 经网络
4.2神经网络的训 练—反向传播算法
4
5.8本章小结
5
5.9习题
6.1数字图像处理 技术
6.0学习导言
6.2计算机视觉与 机器视觉
01
6.3模式识 别与图像分 类
02
6.4人脸识 别
03
6.5深度学 习在目标检 测与识别中 的应用
04
6.6无人驾 驶汽车的环 境感知
06
6.8习题
05
6.7本章小 结
7.0学习导言 7.1逻辑推理
9.2工业机器人 9.3移动机器人
1
9.4无人飞行 器
2
9.5水下机器 人
3
9.6太空机器 人
4
9.7人形机器 人
5
9.8机器动物
01
9.9软体机 器人
02
9.10微型 机器人
03
9.11群体 机器人
04
9.12认知 发展机器人
06
9.14习题
05
9.13本章 小结
1
10.0学习导言
10.1混合智能 2
读书笔记
这本感觉更侧重拟人，暂时没读，只为了更多人看到…这个月看完再修改吧。 介绍了人工智能的各个发展方向，对于初学者对人工智能的认识有总览全局的作用。 这本书从人工智能的哲学观、脑科学、神经网络、机器学习、感知智能、认知智能、语言智能、机器人种类、 混合智能、类脑、伦理与法律等方面全方位地介绍了人工智能，是一本易读好读的人工智能科普入门书籍。
《人工智能导论》课程教学大纲
《人工智能导论》课程教学大纲一、课程性质和任务《人工智能导论》课程是计算机科学与技术专业的选修课，通过介绍人工智能的基本思想和方法，为计算机专业本科学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门知识。
二、课程内容人工智能(Artificial Intelligence) 是50年代中期兴起的一门新兴边缘学科。
既是计算机科学的一个分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。
40多年来，人工智能研究的发展和取得的成就十分惊人，最近十几年的发展尤为迅速。
人工智能研究的领域十分广泛，涉及专家（咨询）系统、自然语言理解和机器翻译、数据库的智能检索、机器定理证明、自动程序设计、博奕和决策、机器人学、感知问题、组合调度问题、机器学习、分布式人工智能、模式识别、人工神经网络等领域。
三、使用教材：《人工智能极其应用》蔡自兴、徐光佑编清华大学出版社四、课程教学基本要求《人工智能导论》课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。
要求学生了解人工智能的主要思想和方法：1. 理解人工智能的定义、发展历史、研究的领域、课题；2. 掌握人工智能的知识表示（一阶谓词逻辑、谓词演算，语义网络法、框架表示、剧本表示）3. 一般掌握人工智能的搜索技术（盲目搜索、启发式搜索、消解原理）4．一般掌握机器学习的定义、发展历史，掌握机器学习的策略、机械学习、归纳学习、类比学习的概念和结构五、教学学时安排本课程共28学时3学分。
具体教学安排如下：1. 第1章绪论（人工智能定义、发展历史、研究的课题、教学目的、教学要求、教学安排、教材等）：4学时2. 第2章知识表示方法4学时3. 第3章搜索推理技术4学时4. 第4章神经计算模糊计算4学时5. 第7章机器学习4学时6. 习题解答：3学时7. 总复习：3学时8. 考试：2学时六、教学重点本课程需要重点掌握的内容是2、3、4、7章，其余章节只需要一般了解，不作具体要求。
《人工智能导论》第6章-机器学习
研究目标有三个：
(1)人类学习过程的认知模型。研究人类学习机理的 认知模型，这种研究对人类的教育，以及对开发机 器学习系统都有重要的意义。
(2)通用学习算法。通过对人类学习过程的研究，探 索各种可能的学习方法，建立起具体应用领域的通 用学习算法。
(3)构造面向任务的专用学习系统。研究智能系统的 建造，解决专门的实际问题，并开发完成这些专门 任务的学习系统。
3.能用所学的知识解决问题 学习的目的在于应用，学习系统能把学到的信息用 于对未来的估计、分类、决策和控制。
4.能提高系统的性能 提高系统的性能是学习系统最终目标。通过学习，
系统随之增长知识，提高解决问题的能力，使之能 完成原来不能完成的任务，或者比原来做得更好。
由此看来: 学习系统至少应有环境、知识库、学习环节和执 行环节四个基本部分。一种典型的学习系统（迪特里奇 （Dietterich）学习模型）如下图所示。环境向系统的学习 部件提供某些信息，学习环节利用这些信息修改知识库，增 进执行部件的效能；执行环节根据知识库完成任务，同时把 获得的信息反馈给学习部件。
1.归纳学习的双空间模型
归纳学习的双空间模型如图所示。
执行过程描述
首先由施教者给实例空间提供一些初始示教 例子，由于示教例子在形式上往往和规则形式不 同，因此需要对这些例子进行转换，解释为规则 空间接受的形式。然后利用解释后的例子搜索规 则空间，由于一般情况下不能一次就从规则空间 中搜索到要求的规则，因此还要寻找一些新的示 教例子，这个过程就是选择例子。程序会选择对 搜索规则空间最有用的例子，对这些示教例子重 复上述循环。如此循环多次，直到找到所要求的 例子。
多概念学习与单概念学习的差别在于多概念学习方法必 须解决概念之间的冲突问题。
人工智能计算导论
人工智能计算导论在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了一个热门话题。
从智能手机中的语音助手，到自动驾驶汽车，再到医疗诊断和金融预测，人工智能的应用无处不在。
而在这一切的背后，人工智能计算起着至关重要的作用。
那么，什么是人工智能计算呢？简单来说，它是使计算机能够像人类一样学习、思考和决策的一系列技术和方法。
要理解人工智能计算，我们首先要明白数据在其中的关键作用。
数据就像是人工智能的“燃料”，没有大量的高质量数据，人工智能就无法有效地学习和改进。
例如，一个图像识别系统需要成千上万张不同的图片来学习如何准确地识别各种物体；一个语言处理模型需要海量的文本数据来理解和生成自然语言。
在获取数据之后，接下来就是数据的处理和分析。
这涉及到一系列复杂的计算任务，包括数据清洗、特征提取和数据标注等。
数据清洗是为了去除那些不准确、不完整或者重复的数据，以确保数据的质量。
特征提取则是从原始数据中提取出有意义的信息，这些特征将成为人工智能模型学习的依据。
而数据标注则是为了给数据赋予明确的含义，比如告诉模型哪些图片是猫，哪些是狗。
有了处理好的数据，接下来就轮到人工智能模型登场了。
常见的人工智能模型有很多种，比如神经网络、决策树、支持向量机等。
其中，神经网络是目前应用最为广泛的一种模型。
神经网络的结构类似于人类大脑中的神经元网络。
它由大量的节点（也称为神经元）组成，这些节点通过连接形成网络。
在训练过程中，数据通过网络传播，模型根据数据的输入和输出不断调整节点之间的连接权重，以达到最优的预测效果。
训练一个人工智能模型是一个耗时且复杂的过程。
它需要强大的计算能力，通常会使用到高性能的图形处理单元（GPU）或者专门的人工智能芯片。
这些硬件能够加速计算过程，大大缩短训练时间。
除了硬件，算法在人工智能计算中也起着重要作用。
优化算法可以帮助模型更快地收敛到最优解，提高训练效率。
同时，还有一些算法用于防止模型过拟合，即模型过度适应训练数据而无法很好地处理新的数据。
湖南师范大学2024年硕士研究生自命题考试大纲 《人工智能导论》考试大纲(初试)
湖南师范大学硕士研究生招生考试自命题科目考试大纲考试科目代码：【999】考试科目名称：人工智能导论考试内容及要点《人工智能导论》课程是培养学生对人工智能的整体认识性，使学生在具备数学与编程基本能力的基础上，对人工智能的多个分支有较全面的了解，具备一定的人工智能算法实现能力。
（一）绪论１．智能与人工智能的基本概念；２．人工智能研究的基本内容和方法；３．人工智能主要应用领域介绍。
（二）知识表示１．知识与知识表示的基本概念；２．谓词逻辑表示法；３．知识图谱及应用。
（三）确定性推理方法１．推理的概念、分类与基本策略；２．命题逻辑与谓词逻辑支持的基本推理方法；３．自然演绎推理与应用；４．归结原理与应用。
（四）不确定性推理方法１．不确定性的表示与不确定性推理的概念、分类；２．概率推理与主观贝叶斯推理方法；３．基于可信度的不确定性表示与推理方法；４．基于证据理论的不确定性表示与推理方法；５．模糊逻辑、模糊集、模糊关系及合成、模糊推理及其应用。
（五）搜索求解策略１．搜索的概念、分类与评价标准；２．状态空间的表示与启发式搜索应用；３．与或树的表示与启发式搜索应用；４．博弈树的概念、极大极小过程以及 α-β剪枝。
（六）智能计算基础１．智能计算的概念；２．进化算法的概念、框架与设计准则；３．遗传算法的基本概念及其应用；４．群智能算法的概念及典型的群智能算法。
（七）人工神经网络与深度人工神经网络１．神经元数学模型与人工神经网络基本原理；２．人工神经网络基本学习算法３．BP神经网络结构与学习算法；４．卷积神经网络与深度学习。
（八）专家系统与机器学习１．专家系统概述；２．专家系统的工作原理；３．专家系统的建立；４．知识获取的主要过程与模式；５．机器学习的发展与基本概念；６．机器学习分类：监督学习、无监督学习、半监督学习与强化学习。
（九）自然语言处理及其应用１．自然语言处理与理解概述；２．语言处理过程的层次；３．机器翻译、自然语言人机交互、智能问答原理及应用；４．语音增强、识别、合成和转换处理技术及应用。
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37
6.2.7 交叉
1. 基本的交叉算子
1 一点交叉（single-point crossover） ●一点交叉：在个体串中随机设定一个交叉点，实 行交叉时，该点前或后的两个个体的部分结构进行互 换，并生成两个新的个体。
2 二点交叉 （two-point crossover） ●二点交叉：随机设置两个交叉点，将两个交叉点 之间的码串相互交换。
x1
Char 9 pp. 17 1
在迭代60、80、95、100次时的种群
Char 9 pp. 18
6.2.3 编码
1. 位串编码
一维染色体编码方法：将 问 题空间的参数编码为一 维排 列的染色体的方法。
（1） 二进制编码
二进制编码：用若干二进制数表示一个个体，将原问题 的解空间映射到位串空间 B={0，1}上，然后在位串空 间上进行遗传操作。
●逆转变异：在个体码串中随机选择两点（逆转点）， 然后将两点之间的基因值以逆向排序插入到原位置中。
●插入变异：在个体码串中随机选择一个码，然后将此
码插入随机选择的插入点中间。
● 互换变异：随机选取染色体的两个基因进行简单互换。 ●移动变异：随机选取一个基因，向左或者向右移动一
个随机位数。
40
6.2.9 遗传算法的一般步骤
38
6.2.7 交叉
2. 修正的交叉方法
部分匹配交叉PMX：Goldberg D. E.和R. Lingle(1985)
A9 8 4 B8 7 1
567 239
132 546
A 9 8 4 B 8 7 1
239 567
13 2 546
39
6.2.8 变异
● 位点变异：群体中的个体码串，随机挑选一个或多个基 因座，并对这些基因座的基因值以变异概率作变动。
22
6.2.4 群体设定
1. 初始种群的产生 ●根据问题固有知识，把握最优解所占空间在整个问 题空间中的分布范围，然后，在此分布范围内设定初 始群体。 ●随机产生一定数目的个体，从中挑选最好的个体加 到初始群体中。这种过程不断迭代，直到初始群体中 个体数目达到了预先确定的规模。
23
6.2.4 群体设定
●可用其他非线性函数来分配选择概率，只要满足以 下条件：
(1) 若 P
x x , x
) f (x2 ) ... f (xM ), 则pi满足
M
(2) pi 1
i1
p1 p2 pM
33
6.2.6 选择
2. 选择个体方法
1 转盘赌选择
➢按个体的选择概率产生一个轮 盘，轮盘每个区的角度与个体 的 选择概率成比例。 ➢产生一个随机数，它落入转盘 的哪个区域就选择相应的个体 交 叉。
●随机竞争方法（stochastic tournament）：每次按赌轮选择 方法选取一对个体，然后让这两个个体进行竞争，适应度高 者获胜。如此反复，直到选满为止。
36
6.2.6 选择
2. 选择个体方法
（3）最佳个体保存方法
●最佳个体（elitist model）保存方法：把群体中适应度最高 的 个体不进行交叉而直接复制到下一代中，保证遗传算法终止 时得到的最后结果一定是历代出现过的最高适应度的个体。
（2） 排序方法 （rank-based model） ① 线性排序：J. E. Baker
➢ 群体成员按适应值大小从好到坏依次排列：x1, x2 , , xN
➢ 个体 xi分配选择概率 pi
pi
a bi M (M 1)
➢ 按转盘式选择的方式选择父体
31
6.2.6 选择
1. 个体选择概率分配方法
问题
确定表示问题解答的染色体（编码）
初始化染色体种群
计算每个个体的适应值
满足终止条件
是
否
根据适应值选择 串进行复制
交叉 变异
输出最优解
41
6.2.9 遗传算法的一般步骤
1 使用随机方法或者其它方法，产生一个有N个染色 体
的初始群体 pop(1)，t : 1 ；
2 对群体中的每一个染色体popi(t)，计算其适应值
f (x1 , x2 ) 20 x12 x22 10(cos 2 x1 cos 2 x2 )
5 xi 5 i 1,2
x2 f
x2 x1
x1 Char 9 pp. 15 x1
例： 用遗传算法求解下面一个Rastrigin函数的最小 值。
f (x1 , x2 ) 20 x12 x22 10(cos 2 x1 cos 2 x2 )
③ 求解高维优化问题的二进制编码串长，算法的搜索效率低。
20
6.2.3 编码
1. 位串编码 （2） Gray 编码
Gray编码:将二进制编码通过一个变换进行转换得到的编码。
二进制串 12 ... n
Gray 1 2 ... n
二进制编码 Gray编码
k
1 k1
k
k k
1 1
Gray编码 二进制编码
2. 种群规模的确定 群体规模太小，遗传算法的优化性能不太好，易陷
入局部最优解。
群体规模太大，计算复杂。
模式定理表明：若群体规模为M，则遗传操作可
从这M 个个体中生成和M检3测
个模式，并在此基
础上能够不断形成和优化积木块，直到找到最优解。
24
6.2.5 适应度函数
1. 将目标函数映射成适应度函数的方法
a (Cmult 1) f avg f max f avg
b ( f max Cmult f avg ) f avg f max f avg
满足最小适应度值非负
a
f avg
f avg f min
b f min f avg f avg f min
27
6.2.5 适应度函数
2. 适应度函数的尺度变换(续）
29
6.2.6 选择
1. 个体选择概率分配方法 1适应度比例方法（fitness proportional model） 或蒙特卡罗法（Monte Carlo）
● 各个个体被选择的概率和其适应度值成比例。
● 个体 i 被选择的概率为：
psi
fi
M
fi
i1
30
6.2.6 选择
1. 个体选择概率分配方法
第6章 智能计算及其应用
6.1 进化算法的产生与发展
6.2 基本遗传算法
6.3 遗传算法的改进算法
6.4 遗传算法的应用
6.5 群智能算法产生的背景
6.6 粒子群优化算法及其应用
6.7 蚁群算法及其应用
10
6.2 基本遗传算法
遗传算法（genetic algorithms，GA）：一类借鉴 生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,非 常适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线 性优化问题。
遗传算法可广泛应用于组合优化、机器学习、自 适应控制、规划设计和人工生命等领域。
1
6.2.1 遗传算法的基本思想
生物遗传概念
遗产算法中的应用
适者生存
目标值比较大的解被选择的可能性大
个体（Individual） 解
染色体（Chromosome） 解的编码（字符串、向量等）
基因（Gene）
解的编码中每一分量
k
k i (mod 2)
i 1
21
6.2.3 编码
2. 实数编码
采用实数表达法不必进行数制转换，可直接在解的表 现型上进行遗传操作。
多参数映射编码的基本思想：把每个参数先进行二进 制编码得到子串，再把这些子串连成一个完整的染色体。
多参数映射编码中的每个子串对应各自的编码参数， 所以，可以有不同的串长度和参数的取值范围。
● 若目标函数为最大化问题，则 Fit( f (x)) f (x)
●若目标函数为最小化问题，则
Fit( f (x)) 1 f (x)
将目标函数转换为求最大值的形式,且保证函数值非负！
● 若目标函数为最大化问题，则
Fit(
f
( x))
f 0
(x)
Cmin
● 若目标函数为最小化问题，则
Fit( f (x)) C0 max f (x)
19
6.2.3 编码
(1)二进制编码（续）
●优点： 类似于生物染色体的组成，算法易于用生物遗传理论解释，遗 传操作如交叉、变异等易实现；算法处理的模式数最多。
●缺点：
① 相邻整数的二进制编码可能具有较大的Hamming距离，降低 了遗传算子的搜索效率。
15：01111
16： 10000
② 要先给出求解的精度。
f (x) C min
其他情况
f (x) C max
其他情况
25
6.2.5 适应度函数
2. 适应度函数的尺度变换
●在遗传算法中，将所有妨碍适应度值高的个体产生，
从而影响遗传算法正常工作的问题统称为欺骗问 题 （deceptive problem）。
●过早收敛：缩小这些个体的适应度，以降低这些超级
34
6.2.6 选择
2. 选择个体方法
（1）转盘赌选择
第1轮产生一个随机数：0.81
第2轮产生一个随机数：0.32
35
6.2.6 选择
2. 选择个体方法
2 锦标赛选择方法（tournament selection model）
●锦标赛选择方法：从群体中随机选择个个体，将其中适应 度最高的个体保存到下一代。这一过程反复执行，直到保存 到下一代的个体数达到预先设定的数量为止。
5 xi 5 i 1,2
初始种群：
x
x1
Char 9 pp. 16 x1
例： 用遗传算法求解下面一个Rastrigin函数的最小 值。
6.2.7 交叉
1. 基本的交叉算子
1 一点交叉（single-point crossover） ●一点交叉：在个体串中随机设定一个交叉点，实 行交叉时，该点前或后的两个个体的部分结构进行互 换，并生成两个新的个体。
2 二点交叉 （two-point crossover） ●二点交叉：随机设置两个交叉点，将两个交叉点 之间的码串相互交换。
x1
Char 9 pp. 17 1
在迭代60、80、95、100次时的种群
Char 9 pp. 18
6.2.3 编码
1. 位串编码
一维染色体编码方法：将 问 题空间的参数编码为一 维排 列的染色体的方法。
（1） 二进制编码
二进制编码：用若干二进制数表示一个个体，将原问题 的解空间映射到位串空间 B={0，1}上，然后在位串空 间上进行遗传操作。
●逆转变异：在个体码串中随机选择两点（逆转点）， 然后将两点之间的基因值以逆向排序插入到原位置中。
●插入变异：在个体码串中随机选择一个码，然后将此
码插入随机选择的插入点中间。
● 互换变异：随机选取染色体的两个基因进行简单互换。 ●移动变异：随机选取一个基因，向左或者向右移动一
个随机位数。
40
6.2.9 遗传算法的一般步骤
38
6.2.7 交叉
2. 修正的交叉方法
部分匹配交叉PMX：Goldberg D. E.和R. Lingle(1985)
A9 8 4 B8 7 1
567 239
132 546
A 9 8 4 B 8 7 1
239 567
13 2 546
39
6.2.8 变异
● 位点变异：群体中的个体码串，随机挑选一个或多个基 因座，并对这些基因座的基因值以变异概率作变动。
22
6.2.4 群体设定
1. 初始种群的产生 ●根据问题固有知识，把握最优解所占空间在整个问 题空间中的分布范围，然后，在此分布范围内设定初 始群体。 ●随机产生一定数目的个体，从中挑选最好的个体加 到初始群体中。这种过程不断迭代，直到初始群体中 个体数目达到了预先确定的规模。
23
6.2.4 群体设定
●可用其他非线性函数来分配选择概率，只要满足以 下条件：
(1) 若 P
x x , x
) f (x2 ) ... f (xM ), 则pi满足
M
(2) pi 1
i1
p1 p2 pM
33
6.2.6 选择
2. 选择个体方法
1 转盘赌选择
➢按个体的选择概率产生一个轮 盘，轮盘每个区的角度与个体 的 选择概率成比例。 ➢产生一个随机数，它落入转盘 的哪个区域就选择相应的个体 交 叉。
●随机竞争方法（stochastic tournament）：每次按赌轮选择 方法选取一对个体，然后让这两个个体进行竞争，适应度高 者获胜。如此反复，直到选满为止。
36
6.2.6 选择
2. 选择个体方法
（3）最佳个体保存方法
●最佳个体（elitist model）保存方法：把群体中适应度最高 的 个体不进行交叉而直接复制到下一代中，保证遗传算法终止 时得到的最后结果一定是历代出现过的最高适应度的个体。
（2） 排序方法 （rank-based model） ① 线性排序：J. E. Baker
➢ 群体成员按适应值大小从好到坏依次排列：x1, x2 , , xN
➢ 个体 xi分配选择概率 pi
pi
a bi M (M 1)
➢ 按转盘式选择的方式选择父体
31
6.2.6 选择
1. 个体选择概率分配方法
问题
确定表示问题解答的染色体（编码）
初始化染色体种群
计算每个个体的适应值
满足终止条件
是
否
根据适应值选择 串进行复制
交叉 变异
输出最优解
41
6.2.9 遗传算法的一般步骤
1 使用随机方法或者其它方法，产生一个有N个染色 体
的初始群体 pop(1)，t : 1 ；
2 对群体中的每一个染色体popi(t)，计算其适应值
f (x1 , x2 ) 20 x12 x22 10(cos 2 x1 cos 2 x2 )
5 xi 5 i 1,2
x2 f
x2 x1
x1 Char 9 pp. 15 x1
例： 用遗传算法求解下面一个Rastrigin函数的最小 值。
f (x1 , x2 ) 20 x12 x22 10(cos 2 x1 cos 2 x2 )
③ 求解高维优化问题的二进制编码串长，算法的搜索效率低。
20
6.2.3 编码
1. 位串编码 （2） Gray 编码
Gray编码:将二进制编码通过一个变换进行转换得到的编码。
二进制串 12 ... n
Gray 1 2 ... n
二进制编码 Gray编码
k
1 k1
k
k k
1 1
Gray编码 二进制编码
2. 种群规模的确定 群体规模太小，遗传算法的优化性能不太好，易陷
入局部最优解。
群体规模太大，计算复杂。
模式定理表明：若群体规模为M，则遗传操作可
从这M 个个体中生成和M检3测
个模式，并在此基
础上能够不断形成和优化积木块，直到找到最优解。
24
6.2.5 适应度函数
1. 将目标函数映射成适应度函数的方法
a (Cmult 1) f avg f max f avg
b ( f max Cmult f avg ) f avg f max f avg
满足最小适应度值非负
a
f avg
f avg f min
b f min f avg f avg f min
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6.2.5 适应度函数
2. 适应度函数的尺度变换(续）
29
6.2.6 选择
1. 个体选择概率分配方法 1适应度比例方法（fitness proportional model） 或蒙特卡罗法（Monte Carlo）
● 各个个体被选择的概率和其适应度值成比例。
● 个体 i 被选择的概率为：
psi
fi
M
fi
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6.2.6 选择
1. 个体选择概率分配方法
第6章 智能计算及其应用
6.1 进化算法的产生与发展
6.2 基本遗传算法
6.3 遗传算法的改进算法
6.4 遗传算法的应用
6.5 群智能算法产生的背景
6.6 粒子群优化算法及其应用
6.7 蚁群算法及其应用
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6.2 基本遗传算法
遗传算法（genetic algorithms，GA）：一类借鉴 生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,非 常适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线 性优化问题。
遗传算法可广泛应用于组合优化、机器学习、自 适应控制、规划设计和人工生命等领域。
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6.2.1 遗传算法的基本思想
生物遗传概念
遗产算法中的应用
适者生存
目标值比较大的解被选择的可能性大
个体（Individual） 解
染色体（Chromosome） 解的编码（字符串、向量等）
基因（Gene）
解的编码中每一分量
k
k i (mod 2)
i 1
21
6.2.3 编码
2. 实数编码
采用实数表达法不必进行数制转换，可直接在解的表 现型上进行遗传操作。
多参数映射编码的基本思想：把每个参数先进行二进 制编码得到子串，再把这些子串连成一个完整的染色体。
多参数映射编码中的每个子串对应各自的编码参数， 所以，可以有不同的串长度和参数的取值范围。
● 若目标函数为最大化问题，则 Fit( f (x)) f (x)
●若目标函数为最小化问题，则
Fit( f (x)) 1 f (x)
将目标函数转换为求最大值的形式,且保证函数值非负！
● 若目标函数为最大化问题，则
Fit(
f
( x))
f 0
(x)
Cmin
● 若目标函数为最小化问题，则
Fit( f (x)) C0 max f (x)
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6.2.3 编码
(1)二进制编码（续）
●优点： 类似于生物染色体的组成，算法易于用生物遗传理论解释，遗 传操作如交叉、变异等易实现；算法处理的模式数最多。
●缺点：
① 相邻整数的二进制编码可能具有较大的Hamming距离，降低 了遗传算子的搜索效率。
15：01111
16： 10000
② 要先给出求解的精度。
f (x) C min
其他情况
f (x) C max
其他情况
25
6.2.5 适应度函数
2. 适应度函数的尺度变换
●在遗传算法中，将所有妨碍适应度值高的个体产生，
从而影响遗传算法正常工作的问题统称为欺骗问 题 （deceptive problem）。
●过早收敛：缩小这些个体的适应度，以降低这些超级
34
6.2.6 选择
2. 选择个体方法
（1）转盘赌选择
第1轮产生一个随机数：0.81
第2轮产生一个随机数：0.32
35
6.2.6 选择
2. 选择个体方法
2 锦标赛选择方法（tournament selection model）
●锦标赛选择方法：从群体中随机选择个个体，将其中适应 度最高的个体保存到下一代。这一过程反复执行，直到保存 到下一代的个体数达到预先设定的数量为止。
5 xi 5 i 1,2
初始种群：
x
x1
Char 9 pp. 16 x1
例： 用遗传算法求解下面一个Rastrigin函数的最小 值。