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《最优化技术》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教学目标本课程是信息与计算科学专业的专业核心课，是培养数学建模能力的核心理论基础之一。
通过学习，使学生掌握最优化方法的基本概念和基本理论，使学生掌握整体优化的基本思想，培养学生的逻辑思维能力和创新素质，培养应用最优化方法解决实际问题的能力，熟练掌握最优化方法的程序设计方法，培养学生运用模型和算法并借助计算机手段解决实际问题的能力。
1.掌握整体优化的基本思想，具有应用最优化方法解决实际问题的能力；2.掌握最优化方法的程序设计方法；3.掌握建立数学模型的基本方法和应用计算机解决实际问题的能力；三、教学学时分配《最优化技术》课程理论教学学时分配表＊理论学时包括讨论、习题课等学时。
《最优化技术》课程实验内容设置与教学要求一览表四、教学内容和教学要求第一章线性规划（10学时）（一）教学要求通过本章内容的学习，了解线性规划模型的基本特征、基本概念及基本理论；理解单纯形法的基本思想方法；掌握单纯形法的基本步骤，并能利用单纯形法求解线性规划问题；理解人工变量法和两阶段法的基本思想。
（二）教学重点与难点教学重点：单纯形法的基本步骤教学难点：单纯形法的基本思想（三）教学内容第一节线性规划问题及其数学模型1．线性规划问题的数学模型；2．线性规划问题的标准形式。
第二节图解法1．图解法的步骤；2．线性规划问题求解的几种可能结局；3. 由图解法得到的启示。
第三节单纯形法原理1．线性规划问题的解的概念；2．单纯形法的迭代原理。
第四节单纯形法计算步骤1．单纯形法的步骤；2．单纯形法求解举例。
第五节单纯形法的进一步讨论1．人工变量法（大M法）；2．两阶段法。
第六节应用举例1．生产计划问题；2．混合配料问题。
本章习题要点：1. 线性规划化为标准形式；2. 利用图解法求两个变量的线性规划问题；3. 利用单纯形法求解线性规划问题；4. 利用人工变量法或两阶段法求解线性规划问题；5. 建立实际问题的线性规划模型。
人工智能算法运行机制原理及方法谢德刚(上海互教智能科技有限公司 上海 201203)摘要：当前这一时期，在许多领域当中，人们大量地使用人工智能算法进行工作。
人工智能算法分为许多种类，该文从科学的角度，介绍了人工智能算法的原理，并按照一定的规律，分析并论述了部分种类的算法的运行机制原理，发现了其运行机制原理与方法，在一定程度上能够影响其非技术中立性与其价值取向性。
同时，也提出了人工智能算法的常见特征提取及优化方法，旨在为人工智能算法的开发与使用人员提供一些具有价值的参考信息。
关键词：人工智能算法 非技术中立性 算法权力 运行机制中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2022)12(b)-0013-04 The Principle and Method of the Operation Mechanism of ArtificialIntelligence AlgorithmXIE Degang(Shanghai Hujiao Artificial Intelligence Technology Co., Ltd., Shanghai, 201203 China)Abstract:In the current period, in many fields, people use artificial intelligence algorithms extensively. There are many types of artificial intelligence algorithms. This paper introduces the principles of artificial intelligence algo‐rithms from a scientific perspective, analyzes and discusses the operating mechanism principles of some kinds of al‐gorithms according to certain laws, and finds out their operating mechanism principles and methods, which can af‐fect their non-technical neutrality and value orientation to a certain extent. At the same time, the common feature extraction and optimization methods of AI algorithms are also proposed, aiming to provide some valuable reference information for the developers and users of AI algorithms.Key Words: Artificial intelligence algorithm; Nontechnical neutrality; Algorithm power; Operating mechanism人工智能算法建立于20世纪中期，目前人工智能算法已经发展出许多不同的种类，但有些类型的算法在实际的使用过程中还需要调整与改进。
第一章群体智能和进化计算优化问题存在于科学、工程和工业的各个领域。
在许多情况下，此类优化问题，特别是在当前场景中，涉及各种决策变量、复杂的结构化目标和约束。
通常，经典或传统的优化技术在以其原始形式求解此类现实优化问题时都会遇到困难。
由于经典优化算法在求解大规模、高度非线性、通常不可微的问题时存在不足，因此需要开发高效、鲁棒的计算算法，无论问题大小，都可以对其进行求解。
从自然中获得灵感，开发计算效率高的算法是处理现实世界优化问题的一种方法。
从广义上讲，我们可以将这些算法应用于计算科学领域，尤其是计算智能领域。
计算智能(CI)是一组受自然启发的计算方法和途径，用于解决复杂的现实世界问题。
CI主要包括模糊系统（Fuzzy Systems，FS）、神经网络（Neural Networks，NN）、群体智能（Swarm Intelligence，SI）和进化计算（Evolutionary Computation，EC）。
计算智能技术具有强大、高效、灵活、可靠等诸多优点，其中群体智能和进化计算是计算智能的两个非常有用的组成部分，主要用于解决优化问题。
本部分内容主要关注各种群体和进化优化算法。
1.1群体智能单词“Swarm”指的是一群无序移动的个体或对象，如昆虫，鸟，鱼。
更正式地讲，群体可以看作是相互作用的同类代理或个体的集合。
通过建模和模拟这些个体的觅食行为，研究人员已经开发了许多有用的算法。
“群体智能”一词是由Beni和Wang[1]在研究移动机器人系统时提出的。
他们开发了一套控制机器人群的算法，然而，早期的研究或多或少地都利用了鸟类的群居行为。
例如，1987年Reynolds[2]开发了一套程序，使用个体行为来模拟鸟类或其他动物的觅食行为。
群体智能是一门研究自然和人工系统的学科，由许多个体组成，这些个体基于社会实体间分散的、集体的和自组织的的合作行为进行协调，如鸟群、鱼群、蚁群、动物放牧、细菌生长和微生物智能。
H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y智能优化课程设计课程名称：智能优化算法论文题目：混沌优化算法院系：班级：设计者：学号：第一章混沌理论概述引言混沌是指确定动力系统长期行为的初始状态,或系统参数异常敏感, 却又不发散, 而且无法精确重复的现象, 它是非线性系统普遍具有的一种复杂的动力学行为。
混沌变量看似杂乱的变化过程, 其实却含有内在的规律性。
利用混沌变量的随机性、遍历性和规律性可以进行优化搜索, 其基本思想是把混沌变量线性映射到优化变量的取值区间, 然后利用混沌变量进行搜索。
但是, 该算法在大空间、多变量的优化搜索上, 却存在着计算时间长、不能搜索到最优解的问题。
因此, 可利用一类在有限区域内折叠次数无限的混沌自映射来产生混沌变量,并选取优化变量的搜索空间, 不断提高搜索精度等方法来解决此类难题。
混沌是非线性科学的一个重要分支, 它是非线性动力系统的一种奇异稳态演化行为, 它表征了自然界和人类社会中普遍存在的一种复杂现象的本质特征。
因此, 混沌科学倡导者Shlesinger和著名物理学家Ford 等一大批混沌学者认为混沌是20 世纪物理学第三次最大的革命, 前两次是量子力学和相对论, 混沌优化是混沌学科面对工程应用领域的一个重要的研究方向。
它的应用特点在于利用混沌运动的特性, 克服传统优化方法的缺陷, 从而使优化结果达到更优。
1.混沌的特征从现象上看，混沌运动貌似随机过程，而实际上混沌运动与随机过程有着本质的区别。
混沌运动是由确定性的物理规律这个内在特性引起的，是源于内在特性的外在表现，因此又称确定性混沌，而随机过程则是由外部特性的噪声引起的。
混沌有着如下的特性:（1）内在随机性混沌的定常状态不是通常概念下确定运动的三种状态:静止、周期运动和准周期运动，而是一种始终局限于有限区域且轨道永不重复的，形势复杂的运动。
第一，混沌是固有的，系统所表现出来的复杂性是系统自身的，内在因素决定的，并不是在外界干扰下产生的，是系统的内在随机性的表现。
经典算法研究系列：七、深⼊浅出遗传算法，透析GA本质-结构之法算法之道-CSDN博客深⼊浅出遗传算法，透析GA本质收藏经典算法研究系列：七、遗传算法初探透析GA本质---深⼊浅出、深⼊浅出、透析作者:July ⼆零⼀⼀年⼀⽉⼗⼆⽇。
本⽂参考：维基百科华南理⼯⼤学电⼦讲义互联⽹-------------------------------------------------------------------------------⼀、初探遗传算法Ok，先看维基百科对遗传算法所给的解释：遗传算法是计算数学中⽤于解决最优化的搜索算法，是进化算法的⼀种。
进化算法最初是借鉴了进化⽣物学中的⼀些现象⽽发展起来的，这些现象包括遗传、突变、⾃然选择以及杂交等。
遗传算法通常实现⽅式为⼀种计算机模拟。
对于⼀个最优化问题，⼀定数量的候选解（称为个体）的抽象表⽰（称为染⾊体）的种群向更好的解进化。
传统上，解⽤⼆进制表⽰（即0和1的串），但也可以⽤其他表⽰⽅法。
进化从完全随机个体的种群开始，之后⼀代⼀代发⽣。
在每⼀代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过⾃然选择和突变产⽣新的⽣命种群，该种群在算法的下⼀次迭代中成为当前种群。
光看定义，可能思路并不清晰，咱们来⼏个清晰的图解、步骤、公式：基本遗传算法的框图：所以，遗传算法基本步骤是：1）初始化 t←0进化代数计数器；T是最⼤进化代数；随机⽣成M个个体作为初始群体 P（t）；2）个体评价计算P（t）中各个个体的适应度值；3）选择运算将选择算⼦作⽤于群体；4）交叉运算将交叉算⼦作⽤于群体；5）变异运算将变异算⼦作⽤于群体，并通过以上运算得到下⼀代群体P（t + 1）;6）终⽌条件判断 t≦T：t← t+1 转到步骤2；t>T：终⽌输出解。
好的，看下遗传算法的伪代码实现：▲Procedures GA：伪代码begininitialize P(0);t = 0; //t是进化的代数，⼀代、⼆代、三代...while(t <= T) dofor i = 1 to M do //M是初始种群的个体数Evaluate fitness of P(t); //计算P（t）中各个个体的适应度end forfor i = 1 to M doSelect operation to P(t); //将选择算⼦作⽤于群体end forfor i = 1 to M/2 doCrossover operation to P(t); //将交叉算⼦作⽤于群体end forfor i = 1 to M doMutation operation to P(t); //将变异算⼦作⽤于群体end forfor i = 1 to M doP(t+1) = P(t); //得到下⼀代群体P（t + 1）end fort = t + 1; //终⽌条件判断 t≦T：t← t+1 转到步骤2end whileend⼆、深⼊遗传算法1、智能优化算法概述智能优化算法⼜称现代启发式算法，是⼀种具有全局优化性能、通⽤性强且适合于并⾏处理的算法。
