遗传算法7-3-2

习题7一、名词解释1、智能制造所谓智能制造，是指将信息物理系统用于企业生产、加工的各个环节，以传感器抓取企业生产加工中的数据，通过物联网技术将数据上传至云计算平台，在云平台上对生产流动实行智能检测和智能控制，从而实现制造业生产最优化。

2、智能制造系统智能制造系统是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能以一种高度柔性与集成不高的方式，借助计算机模拟人类专家的智能活动进行分析、推理、判断、构思和决策等，从而取代或者延伸制造环境中人的部分脑力劳动。

同时，收集、存贮、完善、共享、集成和发展人类专家的智能。

3、工业机器人所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人，是工业生产用自动化装置，能够在工业生产线中自动完成点焊、弧焊、喷漆、切割、装配、搬运、包装、码垛等作业，广泛应用于机械加工、汽车制造、家用电器生产以及钢铁、化工等行业。

4、机器人执行机构执行机构即机器人本体，其臂部一般采用空间开链连杆机构，其中的运动副（转动副或移动副）常称为关节，关节个数通常即为机器人的自由度数。

5、机器人驱动装置驱动装置是驱使执行机构运动的机构，按照控制系统发出的指令信号，借助于动力元件使机器人进行动作。

它输入的是电信号，输出的是线、角位移量。

机器人使用的驱动装置主要是电力驱动装置，如步进电机、伺服电机等，此外也有采用液压、气动等驱动装置。

6、机器人检测装置检测装置是实时检测机器人的运动及工作情况，根据需要反馈给控制系统，与设定信息进行比较后，对执行机构进行调整，以保证机器人的动作符合预定的要求。

7.机器人机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。

它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。

它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。

二、填空题1、机器人控制系统有两种方式，一种是集中式控制，另一种是（分散式）控制。

第三章黄酒发酵过程中酒精度和总酸的近红外光谱快速检测研究黄酒又称老酒，酿造历史久远，是中华民族的国粹与珍贵遗产，与啤酒、葡萄酒并称为世界三大发酵古酒，其以稻米、黍米等为主要原料，经加曲、酵母等糖化发酵剂酿制而成[1]。

总酸和酒精度是影响黄酒质量的两个重要指标[2]。

在黄酒生产过程中，总酸对黄酒的呈香呈味和协调风味有很重要的作用。

酒精度关系到企业产品质量稳定性[3-4]，这两项指标对限制黄酒质量具有重要的现实意义。

在生产标准中，黄酒中总酸和酒精度分别采用滴定法和液相色谱法。

尽管这些常规理化分析方法精确、可靠，但同时也存在诸多缺点：滴定法需要配置溶液，操作繁琐，而液相色谱法则需要过滤、超声脱气、稀释等冗杂的预处理过程。

这两种常规方法均耗时耗力，发酵参数的获得存在延迟，使得发酵过程不能得到及时的调整，从而经常导致发酵失败。

因此，急需一种快速、及时、准确的分析方法来保证黄酒生产的稳定性和连续性，从而降低成本、提高效率。

有着“分析巨人”美称的近红外光谱技术，因其具有快速、无损、绿色等优点，逐渐引起人们的关注和重视，广泛应用于农业、石油、医药、食品和环境等诸多领域[5-9]。

随着化学计量学的发展，近红外技术结合化学计量学方法的应用也越来越广泛。

目前，大多研究采用经典的偏最小二乘（PLS）[10]以及区间偏最小二乘（iPLS）[11]，联合区间偏最小二乘（siPLS）[12-13]建立模型。

但是PLS建模利用了全光谱变量，而大部分变量与总酸和酒精度的相关基团（例如C-H，O-H，N-H）的近红外吸收光谱并不相关，严重影响了建模效果。

iPLS算法选出与基团最相关的一组连续变量，却忽略了其它相关变量的影响，siPLS算法在保留有用变量的同时，减少了不相关变量的干扰。

本文提出的siPLS-GA算法基于siPLS算法，用GA算法对siPLS算法选出的波长进一步提取，减少了变量之间的共线性现象，同时降低了模型的复杂度，提高了建模效果。

遗传算法Java实现以及TSP问题遗传算法求解在以前的⽂章（）中已经介绍过，遗传算法是⼀种基于达尔⽂⽣物进化论的启发式算法，它的核⼼思想就是优胜劣汰，适应性好的个体将在⽣存竞争中获得更⼤的⽣存机会，⽽适应差的将更有可能在竞争中失败，从⽽遭到淘汰。

1. ⽣物进化图1⽤了⼀个⾮常形象的实例，来表现进化机制对⽣物繁衍的作⽤。

可以设想，曾有⼀个时期动物就根本没有眼睛。

那时，动物在它们的环境中航⾏完全是靠嗅觉和触觉来躲避掠⾷它们的动物。

他们也相当擅长于这样做，因为他们靠这样已经历了成千上万个世代。

在那个时候，⿐⼦⼤和⼿脚长的男性是受⼥孩⼦们欢迎的。

然⽽，突然有⼀天，当两个动物配对时，⼀个基因突变发⽣在为⽪肤细胞提供的蓝图上。

这⼀突变使其后代在他们的头上发育出了⼀个具有相当光敏效应的细胞，使其后代能⾜够识别周围环境是亮的还是暗的。

这样就给他带来了⼀个微⼩的优点，因为，如果⼀种⾷⾁动物，⽐如⼀只鹰，来到了某个范围以内，则它将阻挡了光线，这时，该动物就会感觉得到，就可迅速跑到隐蔽的地⽅去躲藏起来。

另外，这种⽪肤细胞还能指⽰现在是晚上或⽩天，或告诉他现在是在地⾯之上或地⾯之下，这些信息在捕⾷和吸取营养时都能为它提供⽅便。

你能看到这⼀新型⽪肤细胞将使这⼀动物与群体中其余的动物相⽐，具备了稍多的优点，从⽽更容易获得异性的青睐，因此也就有更多的⽣存和繁殖的机会。

过了⼀段时间，由于进化机制的作⽤，许多动物的染⾊体中都会出现具有光敏⽪肤细胞的基因。

现在，如果你再作⼀些外推，想象这⼀光敏细胞基因得到了进⼀步的有利突变，则你能看到，经过许多许多世代后，光敏细胞经过分化形成为⼀个区域；这个区域不断变⼤，产⽣出⼀些更为确定的特征，例如形成⼀个晶体，或产⽣能区别颜⾊的视觉细胞；还可以想象，⼀个突变使某个动物由⼀个光敏区域改变为两个光敏区域，由此就使那个动物有了⽴体视觉。

⽴体视觉对⼀个⽣物体来说是⼀个巨⼤的进步，因为这能精确告诉他⽬标离开他有多远。

第五章机器学习7-1 什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习?按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。

机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，是机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。

这里所说的“机器”，指的就是计算机。

现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。

7-2 试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。

环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。

影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。

更具体地说是信息的质量。

7-3 试解释机械学习的模式。

机械学习有哪些重要问题需要加以研究?机械学习是最简单的机器学习方法。

机械学习就是记忆，即把新的知识存储起来，供需要时检索调用，而不需要计算和推理。

是最基本的学习过程。

任何学习系统都必须记住它们获取的知识。

在机械学习系统中，知识的获取是以较为稳定和直接的方式进行的，不需要系统进行过多的加工。

要研究的问题：(1) 存储组织信息只有当检索一个项目的时间比重新计算一个项目的时间短时，机械学习才有意义，检索的越快，其意义也就越大。

因此，采用适当的存储方式，使检索速度尽可能地快，是机械学习中的重要问题。

(2) 环境的稳定性与存储信息的适用性问题机械学习基础的一个重要假定是在某一时刻存储的信息必须适用于后来的情况(3) 存储与计算之间的权衡如果检索一个数据比重新计算一个数据所花的时间还要多，那么机械学习就失去了意义。

7-4 试说明归纳学习的模式和学习方法。

归纳是一种从个别到一般，从部分到整体的推理行为。

归纳学习的一般模式为：给定：观察陈述(事实)F，假定的初始归纳断言(可能为空)，及背景知识求：归纳断言(假设)H，能重言蕴涵或弱蕴涵观察陈述，并满足背景知识。

遗传算法的公式
遗传算法的公式可以按照以下方式表示：
1. 初始化种群：
- 使用随机方法初始化一组候选解，即种群；
- 每个候选解可以用一个长度为N的二进制编码来表示，其中N是问题的解空间的维度。

2. 适应度评价：
- 对种群中的每个候选解，计算其适应度值；
- 适应度函数根据问题的特定要求来定义，用于度量候选解的质量。

3. 选择操作：
- 根据适应度值，选择一定数量的个体作为父代；
- 常见的选择方法包括轮盘赌选择、锦标赛选择等。

4. 交叉操作：
- 从父代中选择两个个体，进行交叉操作，生成新的后代个体；
- 交叉操作可以采用单点交叉、多点交叉等方式。

5. 变异操作：
- 对后代个体进行变异操作，引入新的基因信息；
- 变异操作可以随机改变一个或多个基因的值。

6. 更新种群：
- 将父代和后代个体合并，更新种群，生成新一代。

7. 终止条件判断：
- 根据预设条件（如达到最大迭代次数、适应度足够高等），判断是否满足终止条件；
- 如果满足，停止算法；否则，返回第2步。

最终，遗传算法通过不断地迭代、选择、交叉和变异操作，在搜索空间中寻找到最优解或近似最优解。

基因遗传算法（Genetic Algorithms，GA）是一种启发式搜索算法，常用于优化和搜索问题。

它模拟自然选择和遗传机制来找到问题的解。

基因遗传算法的主要组成部分包括：1. 个体（Individuals）：- 个体是基因遗传算法中的潜在解决方案。

在优化问题中，每个个体通常代表一个候选解。

2. 染色体（Chromosomes）：- 染色体是个体的编码，它包含了解决方案的基因。

基因可以是二进制、整数、浮点数等形式。

3. 基因（Genes）：- 基因是染色体的基本单元，它是编码问题解决方案的一部分。

基因的形式取决于问题的性质。

4. 适应度函数（Fitness Function）：- 适应度函数用于评估每个个体的质量。

它根据问题的特定目标为每个个体分配一个适应度值，该值越高表示个体越优秀。

5. 选择（Selection）：- 选择操作模拟自然选择的过程，优秀的个体有更大的概率被选择为父代，从而传递其优秀的特征。

6. 交叉（Crossover）：- 交叉操作模拟基因的交换。

它将两个父代染色体的一部分基因互换，产生新的个体。

7. 变异（Mutation）：- 变异操作引入随机性，通过随机改变染色体中的一些基因值，以便引入新的特征。

8. 种群（Population）：- 种群是所有个体的集合。

每一代，新的个体通过选择、交叉和变异产生，并替代上一代。

9. 终止条件（Termination Condition）：- 终止条件是算法停止迭代的条件，可以是达到特定的适应度阈值、达到最大迭代次数等。

10. 遗传算法参数（GA Parameters）：- 这包括种群大小、交叉率、变异率等，这些参数对算法的性能和效率产生重要影响。

基因遗传算法的性能取决于这些组成部分的合理配置和调整。

根据不同问题的性质，可以对这些组成部分进行适当的定制。

遗传算法的基本流程遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它借鉴了达尔文的进化论思想，通过模拟基因的遗传和变异来寻找问题的最优解。

遗传算法的基本流程包括问题建模、初始化种群、适应度评估、选择操作、交叉操作、变异操作和终止条件等步骤。

1. 问题建模在使用遗传算法解决问题之前，首先需要将问题转化为适合遗传算法求解的形式。

这包括定义问题的目标函数、约束条件以及可行解的表示方法等。

2. 初始化种群在遗传算法中，种群是由一组个体组成的，每个个体代表一个可能的解。

初始化种群是指随机生成一定数量的个体作为初始解集合，这些个体的基因组合形成了种群的初始基因型。

3. 适应度评估适应度评估是为了衡量每个个体的适应度，即它们相对于解决问题的能力。

根据问题的定义，可以计算每个个体的适应度值。

4. 选择操作选择操作是为了从当前种群中选择出适应度较高的个体，使其有更大的概率被选入下一代种群。

常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。

5. 交叉操作交叉操作是为了模拟生物个体的基因交换过程，通过将两个个体的基因染色体进行交叉，产生新的个体。

交叉操作可以增加种群的多样性，有助于发现更好的解。

6. 变异操作变异操作是为了模拟基因的突变现象，通过对个体的基因进行随机变动，引入新的基因信息。

变异操作可以增加解的搜索空间，避免算法陷入局部最优解。

7. 终止条件终止条件是指遗传算法的终止条件，即算法何时停止迭代。

可以根据问题的要求设定终止条件，如达到一定的迭代次数、找到满足要求的解等。

通过上述步骤的迭代，遗传算法可以逐步优化种群，使其逐渐接近问题的最优解。

遗传算法的优点是可以在搜索空间较大、问题复杂的情况下找到较好的解，但也存在着收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。

值得注意的是，遗传算法并非适用于所有问题，对于某些问题可能存在更有效的求解方法。

在使用遗传算法解决问题时，需要根据问题的特点和要求合理选择算法参数、运算规模等，以达到较好的求解效果。

遗传算法及几个例子遗传算法(Genetic Algorithms)是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机、高度并行、自适应搜索算法。

遗传算法是多学科相互结合与渗透的产物。

目前它已发展成一种自组织、自适应的多学科技术。

针对各种不同类型的问题，借鉴自然界中生物遗传与进化的机理，学者们设计了不同的编码方法来表示问题的可行解，开发出了许多不同环境下的生物遗传特征。

这样由不同的编码方法和不同的遗传操作方法就构成了各种不同的遗传算法。

但这些遗传算法有共同的特点，即通过对生物的遗传和进化过程中的选择、交叉、变异机理的模仿来完成对最优解的自适应搜索过程。

基于此共同点，人们总结出了最基本的遗传算法——基本遗传算法。

基本遗传算法只使用选择、交叉、变异三种基本遗传操作。

遗传操作的过程也比较简单、容易理解。

同时，基本遗传算法也是其他一些遗传算法的基础与雏形。

1．1．1 编码方法用遗传算法求解问题时，不是对所求解问题的实际决策变量直接进行操作，而是对表示可行解的个体编码的操作，不断搜索出适应度较高的个体，并在群体中增加其数量，最终寻找到问题的最优解或近似最优解。

因此，必须建立问题的可行解的实际表示和遗传算法的染色体位串结构之间的联系。

在遗传算法中，把一个问题的可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间的转换方法称之为编码。

反之，个体从搜索空间的基因型变换到解空间的表现型的方法称之为解码方法。

编码是应用遗传算法是需要解决的首要问题，也是一个关键步骤。

迄今为止人们已经设计出了许多种不同的编码方法。

基本遗传算法使用的是二进制符号0和1所组成的二进制符号集｛0，1｝，也就是说，把问题空间的参数表示为基于字符集｛0，1｝构成的染色体位串。

每个个体的染色体中所包含的数字的个数L 称为染色体的长度或称为符号串的长度。

一般染色体的长度L 为一固定的数，如X=10011100100011010100表示一个个体，该个体的染色体长度L=20。