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4.4 群智能进化计算在生物界，蚂蚁、蜜蜂等社会昆虫和鸟群、鱼群等动物呈现出有趣的现象：单个的个体智能并不高，但依靠群体的能力，却发挥出超出个体的智能。
这种现象揭示了简单智能的主体通过合作可以表现出复杂智能行为的特性。
通过对这种集体行为的人工模拟，用于解决组合优化问题和其它一些实际应用问题的新方法相继产生。
对这些新方法的研究可将其称之为群智能（Swarm intelligence ）的研究。
1999年Bonabeau 、Dorigo 等人给出群智能的定义：群智能是指任何受到社会昆虫群体和其它动物群体的集体行为的启发而设计的算法和分布式问题解决装置。
很多实际问题可以转化为最优化问题来解决。
按计算的复杂度来划分，这些问题可分为P 问题和NP 问题。
目前对于NP 完全问题的解决尚没有很好的方法。
启发于蚁群、鸟群和鱼群的蚁群优化（Ant Colony Optimization ，ACO ）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization ，PSO ）和鱼群优化（Fish Swarm Optimization ，FSO ）等方法对这类问题的解决提供了全新的途径，它们是计算智能领域中三种典型的群智能算法。
因此，研究群智能具有十分重要的理论和实践意义。
本节主要介绍三种典型群智能算法，以及其改进形式。
4.4.1 粒子群优化算法1、基本原理与算法粒子群优化算法（PSO ）最早是由Eberhart 和Kennedy 于1995年提出的，它的基本概念源于对人工生命和鸟群捕食行为的研究。
设想这样一个场景：一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在那里，但是它们知道当前的位置离食物还有多远。
那么找到食物的最优策略是什么呢？最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。
PSO 算法就是从这种生物种群行为特性中得到启发并用于求解优化问题。
在PSO 算法中，每个优化问题的潜在解都可以想象成d 维搜索空间的一个点，我们称之为“粒子”。
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。
进化算法在人工智能中的应用进化算法是一种受到自然选择和遗传机制启发的优化算法，在人工智能领域有着广泛的应用。
本文将介绍进化算法的基本原理和几个典型的人工智能领域中的应用案例。
1. 进化算法的基本原理：进化算法是一种群体搜索算法，它模拟了生物进化的过程。
在进化算法中，解决方案被表示成一个个体，称为染色体。
每个染色体都有一组基因，而每个基因则代表了一个解决问题的一部分。
进化算法通过不断迭代的方式，通过交叉、变异等操作，对染色体进行进化，找到最优的解。
2. ：2.1. 优化问题：进化算法具有全局搜索的能力，因此在优化问题中具有广泛的应用。
如在机器学习中，可以使用进化算法来优化神经网络的结构和权重，提高模型的性能。
此外，进化算法还可用于解决布置问题、路径规划、资源分配等优化问题。
2.2. 机器学习：进化算法可以作为一个优化工具，用于改进机器学习中的模型和算法。
例如，可以利用进化算法来优化神经网络的结构和参数，以提高预测精度。
此外，还可以使用进化算法来选择更好的特征子集，减少特征维度，提高学习效率。
2.3. 数据挖掘：进化算法在数据挖掘中也有着重要的应用。
例如，在关联规则挖掘中，可以使用进化算法来搜索最佳的规则，从而发现数据中隐藏的关联关系。
此外，进化算法还可用于聚类分析、分类、回归等数据挖掘任务。
2.4. 图像处理：进化算法在图像处理中也具有广泛的应用。
例如，在图像分割任务中，可以使用进化算法来分割图像中的目标物体，以便更好地进行图像识别和分析。
此外，进化算法还可用于图像压缩、边缘检测等图像处理任务。
2.5. 人工生命：进化算法不仅可以用于解决人工智能问题，还可以用于研究人工生命领域的模拟和仿真。
例如，可以使用进化算法来模拟和演化生物体在不同环境条件下的适应性和行为。
通过观察进化算法在人工生命模型中的应用，可以更好地理解生物进化的原理和机制。
3. 进化算法的优势和局限性：3.1. 优势：进化算法具有全局搜索能力，适用于复杂的优化问题。
计算智能主要算法概述摘要：本文主要介绍计算智能中的几种算法：模糊计算、遗传算法、蚂蚁算法、微粒群优化算法（pso），详细描述了这几种算法的发展历史、研究内容及在本研究方向最近几年的应用。
关键字：计算智能模糊计算遗传算法蚂蚁算法 pso计算智能是在神经网络、模糊系统、进化计算三大智能算法分支发展相对成熟的基础上，通过各算法之间的有机融合而形成的新的科学算法，是智能理论和技术发展的一个新阶段，广泛应用于工程优化、模式识别、智能控制、网络智能自动化等领域[1]。
本文主要介绍模糊逻辑、遗传算法、蚂蚁算法、微粒群优化算法（pso）。
1 、模糊计算美国系统工程教授扎德于1965年发表的论文《fuzzy sets》首次提出模糊逻辑概念，并引入隶属度和隶属函数来刻画元素与模糊集合之间的关系，标志着模糊数学的诞生。
模糊计算将自然语言通过模糊计算转变为计算机能理解的数学语言，然后用计算机分析、解决问题。
在古典集合中，对于任意一个集合a，论域中的任何一个x，或者属于a，或者不属于a；而在模糊集合中，论域上的元素可以”部分地属于”集合a，并用隶属函数来表示元素属于集合的程度，它的值越大，表明元素属于集合的程度越高，反之，则表明元素属于集合的程度越低。
与经典逻辑中变元”非真即假”不同，模糊逻辑中变元的值可以是[0，1]区间上的任意实数。
要实现模糊计算还必须引入模糊语言及其算子，把含有模糊概念的语言称为模糊语言，模糊语言算子有语气算子、模糊化算子和判定化算子三类，语言算子用于对模糊集合进行修饰。
模糊逻辑是用if-then规则进行模糊逻辑推理，将输入的模糊集通过一定运算对应到特定输出模糊集，模糊推理的结论是通过将实施与规则进行合成运算后得到的。
模糊逻辑能够很好地处理生活中的模糊概念，具有很强的推理能力，在很多领域得以广泛应用研究，如工业控制、模式识别、故障诊断等领域。
但是大多数模糊系统都是利用已有的专家知识，缺乏学习能力，无法自动提取模糊规则和生成隶属度函数，需要与神经网络算法、遗传算法等学习能力强的算法融合来解决。
一．人工智能（AI,artificial intelligence）人工智能，作为一门新兴的学科，基本上起步于上世纪的70年代。
到目前为止仍然是一门发展中的学科。
完整系统的理论体系尚未完全定型，新理论、新技术和新方法都在不断的变化之中。
人工智能涉及到很多的学科及相互间的交叉。
至少可以包括：数学、心理学、逻辑学、信息学、认知科学和计算机科学等。
它的应用领域也十分广泛。
人工智能的主体内容：知识与推理，问题的求解，合乎逻辑的行为（行动），不确定知识与推理和学习，信息的获得、感知与行动……。
要把这些内容组织起来，并形成一个相互联系的整体，显然是一件非常困难的事情。
人们甚至提出十分敏感并富有争议的问题：机器能够思考吗？人工智能是否可以真正实现？人工智能的研究，对科学技术发展的最大推动应该是人们对方法论的研究。
二．问题的求解层次1．初中等教育层次：代数的运算与方程的求解。
2．高等教育层次：微积分、矩阵等运算与方程的求解---确定性的解析方法。
3．科学研究层次：对问题的描述和求解都发生了困难---确定性和不确定性数值方法。
三．传统的最优化算法1．基本概念2．算法简介3．问题与缺陷四．遗传算法(Genetic Algorithms)1．基本背景遗传算法是一种新的最优化算法，它是基于自然界生物进化理论而演变出来的进化计算方法(Evolutionary Computing Method)。
该方法是在60年代由美国和德国的一些科学家所提出的。
但是，由于该方法所需要的计算量较大，而当时的计算机发展水平较低，加之其本身理论工作等方面的一些问题，使得这种方法未能得到人们的重视。
到了70年代后期，在美国Michigan大学的JohnHolland教授和他的同事及学生们对遗传算法进行了一系列的理论研究工作之后，这种方法才逐渐成熟并被人们所接受。
在1975年，John H.Holland的专著《Adaptation in Natural and ArtificialSystems》通常被认为是遗传算法的经典之作。
1. 什么是计算智能，它的特征、组成部分？计算智能：它依靠生产者提供的数字、数据材料进行加工处理，而不是依赖知识。
特征：自学习、自组织、自适应。
组成部分：进化计算、人工神经网络、模糊系统。
2. 什么是Hebb 规则？Hebb 规则：网络中若第i 和第j 个神经元同时处于兴奋状态，则它们之间的连接权值应当加强。
3. 遗传算法的基本原理和具体步骤？基本原理：遗传算法是一类通过模拟生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。
它模拟的是由称为染色体的二进制位串组成的种群的进化过程，通过有组织地然而是随机地信息交换来重新组合那些适应性好的串。
使适应性好的染色体比适应性差的染色体得到更多的繁殖机会。
具体步骤：1、初始化种群，随机产生。
2、利用适应值函数对每个染色体进行评价。
3、遗传操作：选择、交叉、变异。
4、得到新的一代，重新评价染色体。
5、判断是否满足结束条件，满足，则结束；不满足，则返回3。
4. 基于树结构的进化算法的基本原理？GP ：⑴随机产生一个适用于给定问题的初始种群，即搜索空间，种群中的每个个体为树形结构；计算每个个体的适应度值；选择遗传操作对种群不断进行迭代优化，直到找到最优解或近似最优解。
⑵和GA 比较GP 的最大特点是它的种群中的每个个体是有结构的（分层的树状结构）。
⑶树结构个体的遗传操作也是有三种：复制、交叉和突变。
⑷和线性染色体相比，树性染色体的宽度和深度是可以变化的。
PIPE ：概率增强式程序进化，首先要有一个等概率的完全概率原型树，然后依据这个概率原型树去生成初始种群，并计算每个个体的适应值，利用这个适应值和每个节点处的内容去修改概率原型树，直到概率原型树满足设定的终止条件为止。
GEP ：⑴按照GA 的方式生成初始种群，依据表达式能构成树的规则检查种群中的那些个体能构成树型结构，并计算它们的适应值，最后依据适应值的大小通过改变表达式的形式来改变树形结构，直到找到满足终止条件的个体为止。
