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RSS订阅原创 智能优化算法新书推荐——《智能优化算法及其MATLAB实例(第3版)》
近年来，随着计算机技术的快速发展，为了在一定程度上解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题，不少智能优化方法不断涌现，例如：进化类算法、群智能算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法等。因其独特的优点和机制，这些算法得到了国内外学者的广泛关注，掀起了研究热潮，在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了8种经典智能优化算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体MATLAB仿真实例，包括：遗传算法、差分进化算法、免疫算.
2020-12-26 15:43:39
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原创 人工智能：差分进化算法概述
差分进化算法在遗传、选择和变异的作用下，自然界生物体优胜劣汰，不断由低级向高级进化和发展。人们注意到，适者生存的进化规律可以模式化，从而构成一些优化算法；近年来发展的进化计算类算法受到了广泛的关注。差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种新兴的进化计算技术。它是由Storn等人于1995年提出的，其最初的设想是用于解决切比雪夫多项式问题，后来发现它也是解决复杂优化问题的有效技术。差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法，是通过群体内个体间的合作与竞争而产生的智能优化搜索
2020-07-11 19:19:17
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原创 人工智能：免疫算法概述
免疫算法Immune（免疫）是从拉丁文衍生而来的。很早以前，人们就注意到传染病患者痊愈后，对该病会有不同程度的免疫力。在医学上，免疫是指机体接触抗原性异物的一种生理反应。1958年澳大利亚学者Burnet率先提出了与免疫算法（Immune Algorithm，IA）相关的理论——克隆选择原理。1973年Jerne提出免疫系统的模型，他基于Burnet的克隆选择学说，开创了独特型网络理论，给出了免疫系统的数学框架，并采用微分方程建模来仿真淋巴细胞的动态变化。1986年Farmal等人基于免疫网络学说理论构
2020-07-11 19:16:38
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原创 人工智能：蚁群算法概述
蚁群算法在自然界中各种生物群体显现出来的智能近几十年来得到了学者们的广泛关注，学者们通过对简单生物体的群体行为进行模拟，进而提出了群智能算法。其中，模拟蚁群觅食过程的蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，ACO）和模拟鸟群运动方式的粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是两种最主要的群智能算法。蚁群算法是一种源于大自然生物世界的新的仿生进化算法，由意大利学者M. Dorigo，V. Maniezzo和A. Colorni等人于20世纪90年代
2020-07-11 19:13:29
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原创 人工智能：粒子群算法概述
粒子群算法自然界中的鸟群和鱼群的群体行为一直是科学家的研究兴趣所在。生物学家Craig Reynolds在1987年提出了一个非常有影响的鸟群聚集模型，在他的仿真中，每一个个体都遵循：避免与邻域个体相冲撞；匹配邻域个体的速度；飞向鸟群中心，且整个群体飞向目标。仿真中仅利用上面三条简单的规则，就可以非常接近地模拟出鸟群飞行的现象。1990年，生物学家Frank Heppner也提出了鸟类模型，它的不同之处在于：鸟类被吸引飞到栖息地。在仿真中，一开始每一只鸟都没有特定的飞行目标，只是使用简单的规则确定自己的飞
2020-07-11 19:10:42
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原创 人工智能：禁忌搜索算法概述
禁忌搜索算法一个问题的求解过程就是搜索，它是人工智能的一个基本问题，而人工智能在各应用领域中被广泛地使用。现在搜索技术渗透在各种人工智能系统中，可以说没有哪一种人工智能的应用不用搜索方法。禁忌搜索算法（Tabu Search or Taboo Search，TS）的思想最早由美国工程院院士Glover教授于1986年提出，并在1989年和1990年对该方法做出了进一步的定义和发展。在自然计算的研究领域中，禁忌搜索算法以其灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索，在智能算法中独树一帜，成为一个研究热点
2020-07-11 19:07:15
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原创 人工智能：模拟退火算法概述
模拟退火算法概述模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）的思想最早由Metropolis等人于1953年提出；Kirkpatrick于1983年第一次使用模拟退火算法求解组合最优化问题。模拟退火算法是一种基于Monte Carlo迭代求解策略的随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。其目的在于为具有NP（Non-deterministic Polynomial）复杂性的问题提供有效的近似求解算法，它克服了其他优化过程容易陷入局部极小的缺陷和对
2020-07-11 19:03:37
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原创 人工智能：遗传算法概述
遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是模拟生物在自然环境中的遗传和进化的过程而形成的自适应全局优化搜索算法。它借用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传和变异等作用机制，实现各个个体适应性的提高。遗传算法最早由美国的J. H. Holland教授提出，起源于20世纪60年代对自然和人工自适应系统的研究；70年代，K. A. De Jong基于遗传算法的思想，在计算机上进行了大量的纯数值函数优化计算试验；80年代，遗传算法由D. E. Goldberg在一系列研究工作的基础上归纳总结
2020-07-11 18:59:48
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原创 人工智能：神经网络概述
神经网络概述神经网络（Neural Network，NN）或人工神经网络（Artificial Neural Network， ANN），是指用大量的简单计算单元（即神经元）构成的非线性系统，它在一定程度上模仿了人脑神经系统的信息处理、存储和检索功能，是对人脑神经网络的某种简化、抽象和模拟。早在1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts就合作提出了神经元的数学模型M-P神经元模型，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从此开创了神经科学理论研究的时代。1957年Rosenblatt提出了感知机模
2020-07-09 21:49:32
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原创 人工智能：循环神经网络概述
循环神经网络循环神经网络（recurrent neural network，RNN）源自于1982年由John Hopfield提出的霍普菲尔德网络。霍普菲尔德网络因为实现困难，在其提出的时候并且没有被合适地应用。该网络结构也于1986年后被全连接神经网络以及一些传统的机器学习算法所取代。传统的机器学习算法非常依赖于人工提取的特征，使得基于传统机器学习的图像识别、语音识别以及自然语言处理等问题存在特征提取的瓶颈。而基于全连接神经网络的方法也存在参数太多、无法利用数据中时间序列信息等问题。随着更加有效的循
2020-07-08 22:15:45
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原创 人工智能：卷积神经网络概述
卷积神经网络1962年，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时，发现其独特的局部互连网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）。1980年，Fukushima基于神经元间的局部连通性和图像的层次组织转换，为解决模式识别问题，提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随着1986年BP算法以及权值共享和池化的提出，LeCun和其合作者遵循这一想法，使用误差梯度设计和训练卷积神
2020-07-08 22:14:25
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原创 人工智能：遗传算法稀布阵列天线
**人工智能：遗传算法稀布阵列天线****1 遗传算法**自然界的生物体在遗传、选择和变异等一系列作用下，优胜劣汰，不断地由低级向高级进化和发展，人们将这种“适者生存”的进化规律的实质加以模式化而构成一种优化算法，即进化计算。进化计算是一系列的搜索技术，包括遗传算法、进化规划、进化策略等。它们在函数优化、信号处理、模式识别、机器学习、作业调度、智能控制等众多领域都有着广泛的应用。其中，遗传算法是进化计算中具有普遍影响的模拟进化优化算法。遗传算法是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优
2020-06-30 09:37:11
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原创 人工智能：智能优化算法
**人工智能：智能优化算法优化问题是指在满足一定条件下，在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值，以使得某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。优化问题广泛地存在于信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域。优化方法是一种以数学为基础，用于求解各种优化问题的应用技术。各种优化方法在上述领域得到了广泛应用，并且已经产生了巨大的经济效益和社会效益。实践证明，通过优化方法，能够提高系统效率，降低能耗，合理地利用资源，并且随着处理对象规模的增加
2020-06-30 09:05:25
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原创 人工智能：神经网络与深度学习
1 人工智能1956年夏季，在美国的达特茅斯学院中， John McCarthy、Marvin Minsky、Claude Shannon、Allen Newel、Herbert Simon等科学家聚在一起，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，
2020-06-30 08:39:21
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空空如也
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