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智能计算导论

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人工智能计算导论

人工智能计算导论


大数据与隐私
技术的伦理
谢谢 Q&A
、)*(+,、0(-1.2/、'*81*、(13'94:5、来自循环神经网络和卷积神经网络
微软研究院
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语音识别领域用途广泛，支持- ) # 、 ! A A 、>AA、) 5 B - 等模型
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主要维护人员
支持语言
支持系统
支持的神经网络
谷歌
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)*(+,、- . / 、0(12'*1、 卷积神经网络、循环神经网络、强
345
化学习乃至其他计算密集的科学计算
加州大学伯克利分校视 觉与学习中心
! " " 、#$%&'(、 -.%6.7
自主学习
自动机器学习AutoML
实验安排 训 练 集 ##$%# 验 证 集 #&&& 测 试 集 '#(&
搜索过程中测试集精度变化图
搜索模型 @A/.3 , B 6 8/5*1 , B 6 D/+<1 +46*（3） (F= +46*?6/5*1 （64,）
%&'()* "CC "CC $#
7智能计算导论_神经网络1

7智能计算导论_神经网络1


人工神经网络的历史
第二高潮期（ 第二高潮期（1983~1990） ） 1982年，J. Hopfield提出循环网络 年 提出循环网络
建立ANN稳定性的判别依据 建立ANN稳定性的判别依据 ANN 阐明了ANN ANN与动力学的关系 阐明了ANN与动力学的关系 用非线性动力学的方法来研究ANN ANN的特性 用非线性动力学的方法来研究ANN的特性 指出信息被存放在网络中神经元的联接上
∑
f
网络结构—神经元的层 网络结构 神经元的层
输入 S个神经元的层
∑ ∑
∑
神经元的层简化模型
w1,1 w 2,1 W = wS ,1
w1, 2 w2, 2 wS , 2
w1, R w2, R … wS , R
p1 b1 a1 p 2 b = b2 a = a 2 p= bS pR a S
生物神经元
每个神经元一个， 枝 ，每个神经元一个 ， 其作用相当于神经 元的输出电缆， 元的输出电缆 ， 它通过尾部分出的许多神 经末梢以及梢端的突触向其它神经元输出 神经冲动。 神经冲动。 树突：这是由细胞体向外伸出的除轴突外 树突： 的其它分枝，长度一般均较短， 的其它分枝 ， 长度一般均较短 ， 但分枝很 它相当于神经元的输人端， 多 。 它相当于神经元的输人端 ， 用于接收 从四面八方传来的神经冲动。 从四面八方传来的神经冲动。 突触： 突触：是神经元之间相互连接的接口部分
a (t ) = ∫
t u (τ )dτ 0
+ a ( 0)
递归网络（ 递归网络（Recurrent Network）
初始条件 递归层
a( 1 ) = sa tlins (W a( 0 ) + b ) = sa tli ns( Wp + b )
2019公需科目计算智能+人工智能导论答案

2019公需科目计算智能+人工智能导论答案

D、人造机器人答案：CPEAS分别是指哪些组件？A、性能/环境/执行器/传感器B、传感器/性能/环境/执行器C、环境/执行器/传感器/性能D、传感器/环境/执行器/性能答案：A智能体程序分别有哪些类型？（）A、感知智能体/决策智能体/学习智能体/规划智能体B、简单反射型智能体/基于模型的反射型智能体/基于目标的智能体/基于效用的智能体C、机器人/软件/硬件/算法D、类人智能体/类动物智能体答案：B智能体使用什么组件来获得环境信息？（）A、执行器B、CPUC、传感器D、条件--行动规律答案：C基于模型的反射型智能体的核心组件比简单反射型智能体多了什么？（）A、执行器B、传感器C、CPUD、世界模型答案：D基于目标的智能体比基于模型的反射型智能体多了什么组件？（）A、CPUB、世界模型C、目标D、环境答案：C可以把效用想象成什么？（）A、效果B、能源C、金钱D、智能体答案：C基于效用的智能体比基于目标的智能体多了什么核心组件？（）A、世界模型B、CPUC、效用评估D、金钱答案：C哪个例子是强链接？（）A、收音机听到的一个人B、微博上的陌生朋友C、亲人D、同事答案：CD一个图表示为G = (V, E)，其中V是指？（）A、一个点B、一条边C、边集合D、点集合答案：D局部信息相似性链路预测的优势是什么？()A、精准B、速度快C、符合实际场景D、包含节点属性答案：B下面哪个是全局信息预测算法？()A、Common neighBors (CN)B、JACCArD (JC)C、ADAmiC-ADAr (AA)D、PAgeRAnk答案：D谷歌搜索引擎的算法基本框架是？()A、Common neighBors (CN)B、JACCArD (JC)C、ADAmiC-ADAr (AA)D、PAgeRAnk答案：DPAgeRAnk中，参数Oj是指()A、所有网页的数量B、从网页引出去的链接的数量C、指向网页的链接的数量D、可调参数答案：B一个好的学习训练模型应该是？（）A、在训练时最小化错误率（提高在训练集上的准确率）B、模型应该简单（防止过拟合）C、将模型函数正则化D、可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等答案：ABCD正则化是为了什么？A、防止过拟合B、最小化错误率C、最大化过拟合D、正规化答案：A“互联网+”时代计算智能的特征是？（）A、移动性B、交叉性C、综合性D、简单性答案：ABC人工智能与餐饮结合，实现了什么目标？（）A、实现了人工智能B、为餐饮企业提高效率、改善服务、降低成本、增加营收。

西电计算智能导论课后答案

西电计算智能导论课后答案

西电计算智能导论课后答案1、在机器学习中，机器可以自行通过样本总结规律，不需要人工干预，就可以总结规律的方向以及参数的维度。

[判断题] *对错(正确答案)2、知识图谱已经成为推动人工智能发展的唯一核心驱动力。

[判断题] *对错(正确答案)3. 快递无人车配送主要是根据雷达控制、GPS定位、图像识别、路径规划、道路监控来实现快递车的运行及环境感知。

[判断题] *对(正确答案)错4. 无人机航拍主要利用遥感操控平台。

[判断题] *对(正确答案)错5. 惯性导航系统测量运动载体的线加速度和角速率数据，再对这些数据对距离进行微分运算。

[判断题] *对错(正确答案)6. 全局路径规划的主要规划内容是避免碰撞和保持安全距离。

[判断题] *对错(正确答案)7. 2010年美国颁布了以IEEE802.11P作为底层通信协议和以IEEE1609系列规范作为高层通信协议的V2X网联通通信标准。

[判断题] *对(正确答案)错8. 无人车自主避障的第一阶段是规划合理路线。

[判断题] *对错(正确答案)9. 三维自动目标识别（ATR）是指从三维成像的传感器数据中自动检测并识别目标。

[判断题] *对(正确答案)错10. 无人船分为自主无人船、非自主无人船两种。

[判断题] *对错(正确答案)1、现阶段的机器感知是计算机通过（）来辨别周围世界。

*A. 图像(正确答案)B. 声音(正确答案)C. 感觉D. 信息2、图像识别经历的阶段有（） [单选题] *A. 文字识别B. 数字图像处理C. 识别、物体识别D. 以上都是(正确答案)3、机器学习包括（） *A. 监督学习(正确答案)B. 无监督学习(正确答案)C. 半监督学习(正确答案)D. 强化学习(正确答案)4、模式识别的主要目标就是（） [单选题] *用计算机来模拟人的各种识别能力(正确答案)用语言来模拟人的各种识别能力用机器来模拟人的各种识别能力用感觉来模拟人的各种识别能力5、图像识别是指利用计算机对图像进行（） [单选题] *分析、解决、感受处理、分析、理解(正确答案)认知、感受、分析6、( )是以数字图像处理与识别为基础并结合人工智能、系统学等学科的研究,其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。

第16讲 智能计算原理

第16讲 智能计算原理

– 例如， IF 动物会飞 & 会下蛋 THEN 该动物是鸟
• 产生式系统中知识库中的知识是产生式，可以用4元组的形 式来表示。例如， （ID，P，Q，（λ，µ）） 其中，ID是知识的编号或者标识符号。 • 产生式系统的推理机是一组程序，控制协调知识库与综合 数据库的运行，包含了推理方式与控制策略。 • 推理方式包括正向推理、反向推理、混合推理和双向推理 四种。控制策略有搜索策略、冲突消解策略、求解策略及 限制策略等。
• 推理机
– 推理机是推理系统的核心。推理机的功能包括：
• • • • • • 匹配事实与知识，确定可选用的知识集合； 解决知识匹配冲突，确定使用的知识； 运用知识获得新事实或新结论； 修改综合数据库； 判定综合数据库的状态，适时终止推理过程。 回溯推理过程，解释推理结果。
产生式系统
• 产生式系统是以产生式作为知识表示的推理系统。 • 产生式通常用于表示具有因果关系的知识，基本形式是： P→Q 或者 IF P THEN Q
16 智能计算原理
• 智能计算是通过计算机或智能系统来模拟 人类的智能活动。关于人类智能的研究主 要有3个方面：
– 思维理论认为，人类的一切智能来自于大脑的 思维活动。 – 知识阈值理论认为，人的智能取决于可以应用 的知识的数量和质量。 – 进化理论认为，人类智能及智能行为是长期进 化的结果。
思维的计算机模拟
• 系统集成方法
– 系统集成方法是模拟智能的第3种方法。将符号处理方 法与网络连接方法有机地结合起来才能真正模拟人类的 思维过程，系统集成的方法便由此而产生。
思维的计算机模拟
人 类 思 维
思维
计算 算 机 思 维
计
思维
思维
计算机思维
推理系统的结构
计算智能绪论PPT课件

计算智能绪论PPT课件


P类问 题
NP类问题 NP完全问题
NP难问题
14
1.3 计算智能方法
. Logo
❖ 代计表算，智又能称算为法仿是生人学工派智或人能生工的理智一学能个派分。支，是联结主义的典型
逻辑主义
又称为符号主义 (Symbolicism)、心理 学派(Psychlogism)或 计算机学派 (Computerism)，其原 理主要为物理符号系 统假设和有限理性原
P类问 题
NP类问题 NP完全问题
NP难问题
12
1.2.2 NP理论
. Logo
❖ NP完全问题（NP Complete Problem） 我们称一个判定问题D是NP完全问题，条件是： （1）D属于NP类； （2）NP中的任何问题都能够在多项式时间内转化为D。
P类问 题
NP类问题 NP完全问题
NP难问题
8
1.2.1 计算复杂性
. Logo
❖ 计算复杂性（Computational Complexity）描述 求解问题的难易程度或者算法的执行效率
❖ 对于算法的计算复杂性，我们一般很容易进行判断，例如 使用蛮力法去枚举旅行商问题或者0-1背包问题的算法， 就是具有指数计算复杂性的算法
❖ 对于某问题的计算复杂性进行判断却不是一件简单的事情
计算智能有关理论基础
数学基础 生物学基础 群体智能
•马尔可夫过程 •统计学习过程 •随机过程 •模式定理 •稳定性 •收敛性
•……
•优胜劣汰 •适者生存 •自然选择 •生物进化 •遗传规律 •人脑模拟 •生物觅食
•……
•个体认识 •群体智慧 •个体竞争 •群体协作
•……
20
1.3.2 计算智能的研究与发展
第一讲计算智能导论

第一讲计算智能导论


图灵测试
❖ 从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问 题似乎没有什么困难，可以通过编制特殊的程序 来实现。然而，如果提问者并不遵循常规标准， 编制回答的程序是极其困难的事情。例如，提问 与回答呈现出下列状况：
图灵试验
❖ 问：你会下国际象棋吗？ ❖ 答：是的。 ❖ 问：你会下国际象棋吗？ ❖ 答：是的。 ❖ 问：请再次回答，你会下国际象棋吗？ ❖ 答：是的。 你多半会想到，面前的这位是一部笨机器。
然而，这种状况也没能维持几年，勤奋好学
的中学生很快又超过了大学教授，他居然把学习 的触角伸进了当时最新数学分支——集合论和泛 函分析，同时还阅读了大量历史和文学方面的书 籍，并且学会了七种外语。毕业前夕，冯·诺依曼 与数学教授联名发表了他第一篇数学论文，那一 年，他还不到17岁。
考大学前夕，匈牙利政局动荡，冯·诺依曼 便浪迹欧洲各地，在柏林和瑞士一些著名的大学 听课。22岁时，他获瑞士苏黎士联邦工业大学化 学工程师文凭。一年之后，轻而易举摘取布达佩 斯大学数学博士学位。在柏林当了几年无薪讲师 后，他转而攻向物理学，为量子力学研究数学模 型，又使自己在理论物理学领域占据了突出的地 位。风华正茂的冯·诺依曼，靠着顽强的学习毅力， 在科学殿堂里“横扫千军如卷席”，成为横跨 “数、理、化”各门学科的超级全才。
系詞有两种：「是」或「不是」；量词亦有兩种：「所有」 (all)或「有」(some)。
亚里斯多德与逻辑、推理
(A) 所有S是P (或 凡S是P)，例如「凡人是動物」； (B) 凡S不是P，例如「凡貓不是狗」； (C) 有S是P，例如「有花是白的」； (D) 有S不是P，如有花不是白的。
所谓「逻辑推論」，即指由前提推导出结论的正 确(valid)的方法，在这种正确推论中，若前提为 真，則结论亦必然为真。
《计算思维与人工智能导论》记录

《计算思维与人工智能导论》记录

《计算思维与人工智能导论》读书札记目录一、计算思维 (2)1.1 计算思维的定义 (3)1.2 计算思维的特点 (4)1.3 计算思维与其他思维方式的比较 (6)二、人工智能概述 (7)2.1 人工智能的定义 (8)2.2 人工智能的发展历程 (9)2.3 人工智能的分类 (11)三、人工智能的基本技术 (12)3.1 机器学习 (14)3.1.1 监督学习 (15)3.1.2 无监督学习 (17)3.1.3 强化学习 (18)3.2 深度学习 (20)3.2.1 神经网络 (21)3.2.2 卷积神经网络 (22)3.2.3 循环神经网络 (23)3.3 自然语言处理 (24)3.4 计算机视觉 (25)四、人工智能的应用领域 (26)4.1 医疗健康 (28)4.2 交通运输 (29)4.3 金融服务 (30)五、人工智能的伦理和社会影响 (32)5.1 人工智能的伦理问题 (34)5.1.1 数据隐私 (35)5.1.2 算法歧视 (36)5.1.3 人工智能的责任归属 (38)5.2 人工智能的社会影响 (39)5.2.1 对就业市场的影响 (40)5.2.2 对教育的影响 (42)5.2.3 对文化和社会价值观的影响 (43)六、《计算思维与人工智能导论》课程的学习体会 (44)6.1 课程内容总结 (45)6.2 学习方法分享 (47)6.3 对未来人工智能发展的展望 (48)一、计算思维计算思维是一种解决问题的思维方式，它强调通过计算机程序来模拟和实现人类解决问题的过程。

计算思维的核心观念包括抽象、模块化、分解与合成、算法设计和评估等。

在《计算思维与人工智能导论》作者从多个角度阐述了计算思维的概念、原则和方法，为我们提供了一种全新的思考问题的方式。

抽象：计算思维强调将复杂的问题抽象为简单的模型，以便于理解和解决。

在实际应用中，我们可以将一个大型系统拆分成若干个子系统，然后分别研究这些子系统的功能和性能。

智能计算导论

智能计算导论


1.2 最优化问题及其分类
1.2.3 函数优化之常见的Benchmark问题 （1）Sphere Model (unimodal)
f ( X ) xi ,
2 i 1 n
| xi | 100
其最优状态和最优值为
min( f ( X * )) f (0,0,,0) 0
9
智能优化计算
4
智能优化计算
智能计算绪论
1.1 引言
1.1.3 现代优化方法 待解决的问题 离散性、不确定性、大规模 现代的优化方法 启发式算法（heuristic algorithm） 追求满意（近似解） 实用性强（解决实际工程问题） 现代的评价方法 算法复杂性
5
智能优化计算
智能计算绪论
1.2 最优化问题及其分类（函数优化和组合优化）
1.2.1 函数优化问题 数学表述
令S为R n 上的有界子集（即变量 的定义域）， f : S R为n维实值函数，所谓函数f在S域上 全局最小化就是寻求点X min S使得f ( X min )在 S域上全局最小，即X S : f ( X min ) f ( X )。
难点 高维
多峰值
| xi | 5.12
其最优状态和最优值为
min( f ( X * )) f (0,0,,0) 0
19
智能优化计算
智能计算绪论
1.2 最优化问题及其分类
1.2.3 函数优化之常见的Benchmark问题 测试函数 （10）Ackley’s Function
f ( X ) 20 exp( 0.2 | xi | 32
智能优化计算 1.1 引言 1.1.1 优化问题 1.1.2 传统优化方法
智能计算绪论
人工智能计算导论

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。

《计算智能导论》教学大纲

《计算智能导论》教学大纲

《计算智能导论》教学大纲课程编号：课程名称：计算智能导论英文名称：Introduction of Computational Intelligence 学分：3 学时：48课程类型：必修课程性质：专业基础课适用专业：智能科学与技术专业先修课程：离散数学、高等数学、算法设计与分析开设学期：第6学期开课院系：电子工程学院一、课程的教学目标与任务计算智能是模拟自然以实现对复杂问题求解的科学，是生物学、神经科学、认知科学、计算机科学、免疫学、哲学、社会学、数学、信息科学、非线性科学、工程学、音乐、物理学等众多学科相互交叉融合的结果，是人们对自然智能认识和模拟的最新成果。

目前计算智能已经成为智能与信息科学中最活跃的研究领域之一，它的深入发展将极大地改变人们认识自然，求解现实问题的能力和水平。

计算智能导论这门课程主要介绍了计算智能的3个典型范例：人工神经网络、进化计算、模糊系统，它们分别建模了以下自然系统：生物神经网络、进化、和人类思维过程。

通过本课程的学习，要求学生了解并掌握人工神经网络、进化计算、和模糊系统等计算智能模型。

二、课程具体内容及基本要求（一）计算智能简介（4学时）内容：计算智能的基本概念，计算智能的典型方法和计算智能的发展历史。

1. 基本要求（1）了解人计算智能的发展历史、研究现状及发展过程中的几个研究途径；（2）掌握最计算智能的基本概念；2. 重点、难点重点：计算智能概念难点：计算智能的认知观3. 作业及课外学习要求（二）人工神经网络基础（6学时）内容：人工神经元与神经网络模型，人工神经网络结构及工作方式和人工神经网络的学习。

1. 基本要求（1）理解人工神经元与神经网络模型；（2）掌握人工神经网络结构及工作方式和人工神经网络的学习。

2. 重点、难点重点：工神经网络结构及工作方式难点：人工神经网络的学习3. 作业及课外学习要求（三）常用的学习神经网络（6学时）内容：监督学习神经网络（包括神经网络的类型，监督学习规则，隐层单元的功能和集成神经网络）和非监督学习神经网络（包括非监督学习，Hebb学习规则）1. 基本要求（1）掌握监督学习神经网络（2）理解相非监督学习神经网络的思想与算法。

智能信息技术导论 派生类

智能信息技术导论智能信息技术导论的定义和意义智能信息技术导论是一门研究智能信息技术基本概念、原理、方法和发展趋势的课程。

它主要涉及人工智能、机器学习、大数据、云计算等领域的知识，通过对智能信息技术的科学研究和理论探讨，提供了解智能信息技术发展方向、应用领域以及其对社会、经济和人类生活的影响的基础。

智能信息技术的出现和发展，为现代社会带来了巨大的改变和进步。

它不仅可以提高工作效率、优化资源配置，还可以改善生活质量、推动社会进步。

通过研究和应用智能信息技术，可以实现从繁重的重复劳动中解放出来，使人们更多地投入到创造性的工作中，从而提高人类创造力和创新能力。

智能信息技术的基本原理和方法1. 人工智能人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是智能信息技术的核心内容之一，它研究如何构造能够像人一样思考、学习和解决问题的智能系统。

人工智能通过模拟和实现人类的智能行为和思维过程，使计算机能够具备自主学习、推理和判断的能力。

2. 机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个重要分支，它研究如何设计和开发能够从数据中学习和改进的算法和模型。

机器学习通过分析大量的数据，发现数据中的模式和规律，并将其应用于未知数据的预测和决策中。

3. 大数据大数据（Big Data）是指规模大、类型多样、处理复杂的数据集合。

大数据的出现，主要是由于互联网、移动通信等技术的快速发展，使得信息的获取、存储和处理变得更加容易和快速。

通过对大数据的挖掘和分析，可以发现隐藏在数据中的有价值的信息，为决策和创新提供数据支持。

4. 云计算云计算（Cloud Computing）是一种基于互联网的计算模式，它提供基于网络的共享资源和服务，包括计算、存储、网络和软件等。

云计算通过虚拟化技术将计算资源集中管理和调度，提供按需获取和按量付费的方式，为用户提供高效、灵活和经济的计算服务。

智能信息技术的应用领域1. 人工智能在医疗领域的应用人工智能技术在医疗领域的应用已经取得了很大的进展。

920087-人工智能导论(第4版)-第6章 智能计算及其应用(导论)


二进制串 12...n
Gray 1 2... n
二进制编码 Gray编码
k
k
1
1
k
k k
1 1
Gray编码 二进制编码
k
k i (mod 2) i 1
17
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。
Introduction of Artificial Intelligence
第 6 章 智能计算及其应用
教材：
王万良《人工智能导论》（第4版） 高等教育出版社，2017.7
第6章 智能计算及其应用
受自然界和生物界规律的启迪，人们根据其原理模 仿设计了许多求解问题的算法，包括人工神经网络、 模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、 禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒 子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼 群算法以及细菌群体优化算法等，这些算法称为智 能 计 算 也 称 为 计 算 智 能 (computational intelligence, CI)。
（4）稳定性原则： 指算法对其控制参数及问题的数 据的敏感度。
（5）生物类比原则：在生物界被认为是有效的方法
及操作可以通过类比的方法引入到算法中，有时会带
来较好的结果。
9
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
19
6.2.4 群体设定
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

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，人工智能已经成为了一个热门话题，并且正在深刻地改变着我们的生活和社会。

然而，要真正理解人工智能，我们首先需要深入探究其核心组成部分——人工智能计算。

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进行学习、推理和决策的一系列技术和方法。

它涉及到数学、统计学、计算机科学等多个学科领域的知识和技术的融合。

想象一下，当我们看到一只猫时，我们能够立刻认出它是一只猫，这对于我们人类来说似乎是轻而易举的事情。

但对于计算机来说，要实现这个看似简单的任务却并非易事。

人工智能计算就是要让计算机通过处理大量的数据和信息，学习到识别猫的特征和模式，从而能够像我们一样准确地识别出猫。

为了实现这一目标，人工智能计算依赖于强大的硬件和软件支持。

在硬件方面，高性能的处理器、图形处理单元（GPU）以及专用的人工智能芯片等发挥着关键作用。

这些硬件能够快速地处理大量的数据和复杂的计算任务，为人工智能的训练和运行提供了强大的动力。

软件方面，各种算法和模型则是核心。

比如，神经网络就是一种常见的人工智能模型。

它就像是一个错综复杂的网络，由大量的节点（也称为神经元）组成。

通过调整这些节点之间的连接权重，神经网络可以学习到不同的模式和规律。

在人工智能计算中，数据起着至关重要的作用。

可以说，数据是人工智能的“燃料”。

大量的、高质量的数据能够帮助人工智能模型更好地学习和理解世界。

例如，要训练一个能够识别图像中物体的人工智能模型，就需要提供大量的带有标注的图像数据，告诉模型哪些是猫、哪些是狗、哪些是汽车等等。

然而，获取和处理这些数据并不是一件容易的事情。

首先，数据的收集需要耗费大量的时间和精力。

而且，数据的质量也至关重要，如果数据存在偏差或错误，那么训练出来的人工智能模型可能会不准确甚至产生错误的结果。

此外，数据的隐私和安全也是一个重要的问题，我们需要确保在使用数据的过程中不侵犯个人的隐私权。

人工智能计算的应用领域非常广泛。

第6章 智能计算及其应用(导论5)


满足
f f ,
avg
avg
f m ax Cmult f avg
a (Cmult 1) 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 max Cmult f avg ) f avg f max f avg
b f min f avg f avg f min
7
6.1.2 进化算法的生物学背景
适者生存：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：
染色体(chromosome)：生物 的遗传物质的主要载体。
基因(gene)：扩展生物性状 的遗传物质的功能单元和结 构单位。
基 因 座 （ locus ） ： 染 色 体 中基因的位置。
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
5
6.1 进化算法的产生与发展
6.1.1 进化算法的概念 6.1.2 进化算法的生物学背景 6.1.3 进化算法的设计原则
6
6.1.1 进化算法的概念
进化算法(evolutionary algorithms，EA)是基于自然 选择和自然遗传等生物进化机制的一种搜索算法。
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

4智能计算导论_进化计算3

4智能计算导论_进化计算34智能计算导论_进化计算3智能计算导论-进化计算进化计算是一种基于生物进化原理的智能计算方法，鹅卵石著名的进化计算方法包括遗传算法、进化策略、进化规划等。

进化计算的核心思想是通过模拟生物遗传和进化过程，以求解复杂的优化问题。

遗传算法是进化计算中最经典的方法之一，它模拟了生物遗传和进化的过程。

遗传算法中的个体通过染色体的编码表示，每个个体都有一定的适应度函数评估其优劣。

遗传算法通过选择、交叉和变异等操作，不断演化种群中的个体，使种群中的平均适应度提高，最终找到最优解。

遗传算法具有较强的全局能力，能够在复杂的空间中找到较好的解。

同时，遗传算法还具有并行计算能力，适合用于解决大规模优化问题。

进化策略是另一种进化计算方法，它与遗传算法有一定的相似之处。

进化策略同样利用选择、交叉和变异等操作，演化种群中的个体。

但与遗传算法不同的是，进化策略中个体的编码方式更灵活，常用的编码方式包括实数编码和二进制编码。

此外，进化策略强调通过选择操作适应度高的个体，同时进行变异操作以增加种群的多样性，从而更好地探索空间。

进化策略在实数优化问题上展现出较好的效果，尤其是对于连续、非线性、多模态等复杂问题。

进化规划是一种将进化计算引入规划领域的方法，主要用于解决优化的规划问题。

进化规划结合了进化计算和数学规划的方法，可以广泛应用于领域内的复杂问题。

进化规划的基本思想是将问题转化为遗传算法或进化策略所能处理的优化问题，通过优化求解来找到最优的规划方案。

进化计算作为一种智能计算方法，不仅可以解决传统计算无法解决的问题，也能应用于现实生活中的复杂问题。

例如，在工程设计中，可以利用进化计算方法对设计参数进行优化，以达到最佳的设计效果。

在博弈论中，进化计算方法可以用于模拟智能体之间的决策与进化，研究其稳定性和均衡性。

此外，进化计算还可以应用于生物学、经济学、交通学等领域，提供了一种新的解决问题的思路。

进化计算是一门前沿的智能计算领域，其方法和技术正不断发展和演化。

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a(0)
递归网络（Recurrent Network）
初始条件 递归层
p
S×1
W1
S×S
+
n(t+1)
S×1
a(t+1)
S×1
D
a(t)
S× 1
1
b1
S×1
a 1 = satlins Wa 0 + b = satlins Wp + b
a 2 = satlins Wa 1 + b
建立ANN稳定性的判别依据 阐明了ANN与动力学的关系 用非线性动力学的方法来研究ANN的特性 指出信息被存放在网络中神经元的联接上
人工神经网络的历史
第二高潮期（1983~1990）
1984年， J. Hopfield设计研制了后来被人们称为
Hopfield网的电路。较好地解决了著名的TSP问 题，找到了最佳解的近似解，引起了较大的轰动。 1985年，圣地牙哥加州大学的Hinton、 Rumelhart等人所在的并行分布处理（PDP）小 组的研究者在Hopfield网络中引入了随机机制， 提出所谓的Boltzmann机。
人工神经网络的历史
第一高潮期（1950~1968）
以Marvin Minsky，Frank Rosenblatt，Bernard
Widrow 等为代表人物 ，代表作是单级感知器 （Perceptron）。 可用电子线路模拟。 人们乐观地认为几乎已经找到了智能的关键。 许多部门都开始大批地投入此项研究，希望尽 快占领制高点。
人工神经网络的别名
人工神经系统（ANS）
神经网络（NN） 自适应网（Adaptive Networks） 联接主义（Connectionism） 神经计算机（Neurocomputer）
人工神经网络的历史
萌芽期（20世纪40年代）
人工神经网络的研究最早可以追溯到人类开始
研究自己的智能的时期。 1943年，心理学家 McCulloch和数学家 Pitts 建立 了著名的阈值加权和模型，简称为M-P模型。发 表 于 数 学 生 物 物 理 学 会 刊 《Bulletin of Methematical Biophysics》 1949年，心理学家D. O. Hebb提出神经元之间突 触联系是可变的假说——Hebb学习律。
Linear Transfer Function
a 1 n 0 -1
a b p -b/w 0
f（n）= k×n + c
传输函数(对数-S型函数)
Log-Sigmoid Transfer Function
a 1 n 0
-b/w 0 a 1 p
传输函数(对数-S型函数)
Log-Sigmoid Transfer Function
逻辑斯特函数（Logistic Function）
f(n)= 1/(1+exp(-d×n)) 函数的饱和值为0和1 压缩函数（Squashing Function） f(n)=g+h/(1+exp(-d×n)) g，h，d为常数，函数的饱和值为g和g+h S形函数有较好的增益控制
传输函数总结
a 1 max( n) a 0 其它
Poslin
竞争函数
C
Compet
多输入神经元
输入 p1 p2 pR w1,1 多输入神经元
输入 p
多输入神经元

w1,R b 1
n
f
a
R×1
W
+ n
1×1
a
1
b
1×1
f
1×1
简化符号
a = f (Wp + b)
传输函数作用的实例
P=[1,2]T
名称 输入/输出关系
a 0 n 0 a 1 n 0
图标
Matlab函数 Hardlim Hardlims Pureline Satlin
硬极限函数 对称极限函数 线性函数 饱和线性函数
a 1 n 0 a 1 n 0
an
n0 a 0 a n 0 n 1 a 1 n 1
激活函数(传递函数)
激活函数 —— 执行对该神经元所获得的网
络输入的变换，也可以称为激励函数、活 化函数，传递函数等：
O=f(net)
单输入人工神经元
输入 通用神经元
p
w

b 1
n
f
a
净输入
a = f (w p + b)
神经元输出 传输函数 权值 输入 偏置(值)
传输函数(硬极限传输函数)
橘子=[黄色,扁球]＝[1，0.5]
橘子
0
y=kx+b
外形 y=-0.25x+0.75 y=kx+b -1<x’<1, 0.5<y<1
一个说明性实例
a p1 w1,1 1 a n b 0 1
2+b>0 n=Wp+b -2<b<0.5 -0.5+b<0

p2 w1,2
n
W＝[－1，1] p＝[－1，1] p＝[1，0.5]
输入
p1 p2 p3 w1,1
S个神经元的层

b1 1
n1
f
a1

b2 1
n2
f
a2
pR
wS,R

bS 1
nS
f
aS
神经元的层简化模型
输入
S× R
S个神经元的层 p
R×1
W
+ n
S×1
a
1
b
S×1

f
S
S×1
w1,1 w 2,1 W wS ,1
w1, 2 w2, 2 wS , 2
n1 S
f
1
a1S w2S2,S1

b2S2 1
n2S2
f
2 2 2 aS

w3S3,S2 b3S3 1
n3S3
f
3 3 3 aS
p
a1=f 1(W1p+b1)
a2=f 2(W2p+b2)
a3=f 3(W3p+b3)
多层神经网络（3层）简化表示
输入 第1层 第2层
第3层
p
R×1
W1
S1×R
a1
S1×1
W2
S2×S1
a2
S2×1
W3
S3×S2
a3
S3×1
+
n1
S1×1
f1
+
n2
S2×1
f2
+
n3
S3×1
f3
1
b1
S1×1
b2
S2×1
b3
S3×1
隐含层
输出层
a3=f 3(W 3f 2(W2f 1(W 1p+b1) +b2) +b3)
多层神经网络讨论
多层网络的功能强于单层网络 网络结构的确定：
输入个数
输出个数 隐含神经元数
传输(节点)函数
网络层数：2－3层 神经网络权值
递归网络－构造块
•延时模块(Delays)
u(t)
D
a(0)
a(t)
a(t)=u(t-1)
•积分模块( Integrators)
u(t) a(0) a(t)
a(t )
t u ( ) d 0
多层神经网络（3层）
输入
1 p1 w 1,1
第1层
第2层
第3层

b1 1 1
n1 1
f1
a11 w21,1

b21 1
n21
f
2
a21 w31,1

b31 1
n31
f
3
a31
p2 p3

b1 2 1
n12
f
1
a12

b22 1
n22f2源自a22b32 1
n32
f
3
a32
pR
w1S1,R

b1S1 1
人工神经网络的历史
第二高潮期（1983~1990）
1986 年，并行分布处理小组的 Rumelhart 等研究
者重新独立地提出多层网络的学习算法 —BP 算 法，较好地解决了多层网络的学习问题。 1988年，RBF神经网络 90年代早期，vapnik提出SVM 国内首届神经网络大会是1990年12月在北京举行 的
（构件）。 人工神经元模型应该具有生物神经元的 基本特性。
人工神经元模型
人工神经元的基本构成
x1 w1 x2 w2 … xn wn
∑
net=XW
人工神经元模拟生物神经元的一阶特性
输入：X=（x1，x2，…，xn） 联接权：W=（w1，w2，…，wn）T 网络输入： net=∑xiwi 向量形式： net=XW
生物神经系统
生物神经系统
生物神经系统
生物神经元

生物神经元组成：神经细胞被称为生物神 经元。神经元主要由三个部分组成：细胞 体、轴突。 细胞体：由细胞核、细胞质与细胞膜等组 成。它是神经元的新陈代谢中心，同时还 用于接收并处理对其它神经元传递过来的 信息。 轴突：由细胞体向外伸出的最长的一条分
一个说明性实例
p2
W
cos 1 k1k 2
2 1 k12 1 k 2
b=-1 1 n<0
k1=-1 k2=1
n>0