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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
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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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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。

智能计算概述

智能计算概述智能计算概述1、引言智能计算是指利用计算机和相关技术实现智能化的计算过程。

随着的发展和应用的广泛普及，智能计算越来越成为人们关注的热点话题。

本文将对智能计算进行概述，介绍其相关技术、应用领域和未来发展趋势。

2、智能计算技术2.1 机器学习2.1.1 监督学习2.1.2 无监督学习2.1.3 强化学习2.2 深度学习2.2.1 神经网络2.2.2 卷积神经网络2.2.3 循环神经网络2.3 自然语言处理2.3.1 词法分析2.3.2 语法分析2.3.3 语义分析2.4 计算机视觉2.4.1 图像识别2.4.2 目标检测2.4.3 图像3、智能计算应用领域3.1 金融3.2 医疗3.3 教育3.4 媒体与娱乐4、智能计算的未来发展趋势4.1 大数据和智能计算的结合4.2 云计算与边缘计算4.3 自动驾驶技术与智能计算的融合4.4 智能物联网的兴起5、结论本文对智能计算进行了概述，介绍了智能计算的技术、应用领域和未来发展趋势。

随着技术的发展和应用的推广，智能计算将在各个领域起到重要的作用，推动社会发展进步。

本文档涉及附件：- 附件一、智能计算技术应用案例集锦- 附件二、智能计算行业数据统计表格本文所涉及的法律名词及注释：- 监督学习：一种机器学习算法，通过从有标签的训练数据中学习出一个函数，使得对新数据的预测尽可能准确。

- 无监督学习：一种机器学习算法，通过从无标签的训练数据中学习出数据的结构和分布模式。

- 强化学习：一种机器学习算法，通过与环境的交互学习出一种最优策略，以获得最大的累积奖励。

计算智能第1章 绪论


1.1.2 组合优化问题
组合优化问题的决策变量是离散取值的
例如整数规划问题，0-1规划问题等等
很多离散组合优化问题都是从运筹学（Operations Research，OR）中演化出来的 组合优化其所研究的问题涉及到信息技术、经济管理、 工业工程、交通运输、通信网络等众多领域，在科学研 究和生产实践中都起着重要的作用
1.1.2 组合优化问题
经典组合优化问题：
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP） 0-1背包问题（Zero/one Knapsack Problem，ZKP/0-1KP/KP） ……
当问题规模n比较大时，用枚举方法所需时间太大，我们 借助智能优化计算方法，可以在合理的时间内求解得到 令人满意的解，从而满足实践的需要
1.3 计算智能方法
随着技术的进步、工程实践问题变得 越来越复杂，传统的计算方法面临着 计算复杂度高、计算时间长等问题 计算智能方法采用启发式的随机搜索 策略，在问题的全局空间中进行搜索 寻优，能在可接受的时间内找到全局 最优解或者可接受解 计算智能算法在处理优化问题的时候， 对求解问题不需要严格的数学推导，而 且有很好的全局搜索能力，具有普遍的 适应性和求解的鲁棒性
NP类问题 P类问 题 NP完全问题 NP难问题
1.3 计算智能方法
计算智能算法是人工智能的一个分支，是联结主义的典型 人工智能 代表，又称为仿生学派或生理学派。
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 理。
1.3.1 计算智能的分类与理论

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。

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x
i 1
n
2 i
/ n ) exp( cos(2xi ) / n) 20 e,
i 1
n
其最优状态和最优值为
min( f ( X * )) f (0,0,,0) 0
20
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
| xi | 30
其最优状态和最优值为
min( f ( X * )) f (1,1,,1) 0
13
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 （6）Step Function
f ( X ) ( xi 0.5) 2 ,
其最优状态和最优值为
min( f ( X * )) f (0,0,,0) 0
22
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 （11）Generalized Griewank Function
23
智能优化计算
智能计算绪论
28
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 （15）Kowalik’s Function
i 1
| xi | 50, u ()同上
26
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 （14）Shekel’s Foxholes Function
25 1 1 , f (X ) 2 500 j 1 j ( x a ) 6 i ij i 1
1
智能优化计算 智能计算绪论
1.1 引言
1.1.1 优化问题 优化技术？ 以数学为基础，解决各种工程问题优化解 优化技术的用途 系统控制
人工智能
模式识别 生产调度
……
2
智能优化计算
智能计算绪论
1.1 引言
1.1.1 优化问题 最优化问题的描述 最优化问题的数学模型的一般描述：
min f ( x) s.t. g ( x) 0, xD
1.2.3 函数优化之常见的Benchmark问题 测试函数 （7）Quartic Function i.e. Niose
f ( X ) ixi random 0,1), [
4 i 1 n
| xi | 1.28
其最优状态和最优值为
min( f ( X * )) f (0,0,,0) 0
n
i 1

u ( xi ,10,100 ,4),
i 1
n
| xi | 50
其最优状态和最优值为
min( f ( X * )) f (1,1,,1) 0
24
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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 其中，
10
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 （3）Schwefel’s Problem 1.2
f ( X ) ( x j ) ,
i 1 j 1 n i 2
| xi | 100
其最优状态和最优值为
min( f ( X * )) f (0,0,,0) 0
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 （2）Schwefel’s Problem 2.22 (unimodal)
f ( X ) | xi | | xi |,
i 1 i 1 n n
| xi | 10
其最优状态和最优值为
min( f ( X * )) f (0,0,,0) 0
3
智能优化计算
智能计算绪论
1.1 引言
1.1.2 传统优化方法 待解决的问题 连续性问题，以微积分为基础，规模较小、多峰多谷 传统的优化方法 理论上的准确与完美，主要方法：线性与非线性规划、动 态规划、多目标规划、整数规划等；排队论、库存论、对 策论、决策论等。 传统的评价方法 算法收敛性、收敛速度
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
n 1 2 f ( X ) 0.1sin (3x1 ) ( xi 1) 2 [1 sin 2 (3xi 1 )] ( xn 1) 2 i 1
u ( xi ,5,100 ,4),
n
其最优状态和最优值为
min( f ( X * )) f (1,1,,1) 0
6
智能计算绪论
1.2.2 常见求解方法 1.一维函数优化 优选法：黄金分割法、分数法、正交实验设计 特点：只能解决单峰函数的最优值问题 搜索法： 按照某种方向（如最速下降方向、梯度方 向）选取步长搜索（是一种迭代技术） 2.多维函数优化 特点：迭代+搜索 选取初始点、按照某个方向（如最速下降方向、梯度方 向）选取步长搜索 最速下降法、梯度与共轭梯度法、Newton法（拟Newton 法）等等 一般只能解决单峰函数的最优化问题（why?)
7
智能计算绪论
测试函数
（8）Generalized Schwefel’s Problem 2.26
f ( X ) ( xi sin( xi )),
i 1
n
| xi | 500
(multimodal)
典型的多峰、多谷 函数，确定性算法求 解很可能导致局部最 优
8
智能优化计算
智能计算绪论
11
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 （4）Schwefel’s Problem 2.21
f ( X ) max{| xi |},
i 1 n
| xi | 100
其最优状态和最优值为
min( f ( X * )) f (0,0,,0) 0
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
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 （12）Generalized Penalized Function n 1 2 f ( X ) 10 sin (y1 ) ( yi 1) 2 [1 10 sin 2 (yi 1 )] ( yn 1) 2
1
| xi | 65 .56
其最优状态和最优值为
min( f ( X * )) f (32,32) 1
27
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
其中，
32, 16, 0, 16, 32, 32, 16, 0, 16, 32, (aij ) 32, 32, 32, 32, 32, 16, 16, 16, 16, 16, 32, 16, 0,16, 32, 32, 16, 0, 16, 32, 32, 16, 0, 16, 32 0, 0, 0, 0, 0, 16, 16, 16,16, 16, 32, 32, 32, 32, 32
| 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
min( f ( X * )) f (420 .9687 ,420 .9687 ,,420 .9687 ) 418 .9829 n
17
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 （8）Generalized Schwefel’s Problem 2.26
(multimodal)
18
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 （9）Generalized Rastrigin’s Function
f ( X ) [ xi2 10 cos(2xi ) 10],
i 1 n
n
其最优状态和最优值为
min( f ( X * )) f (0,0,,0) 0
i 1