2、智能算法与问题求解：概念、领域与优化策略

智能算法与问题求解：概念、领域与优化策略

1. 智能算法概述

智能算法涵盖了众多来自人工智能子领域的方法，包括生物启发计算、计算智能和元启发式算法等。这些算法旨在解决传统方法难以应对的复杂问题。元启发式算法可利用特定领域知识，通过高层策略控制启发式方法，而现代更先进的元启发式算法则借助搜索经验（以某种记忆形式体现）来引导搜索。超启发式算法进一步扩展，专注于调整参数（在线或离线）以提高解决方案的有效性或计算效率，还可运用机器学习并调整子过程的应用。

2. 问题困难的原因

Michalewicz和Fogel提出了问题困难的五个原因：
- 搜索空间中可能的解决方案数量极多，无法进行穷举搜索以找到最佳答案。
- 问题过于复杂，为了得到任何答案而使用的简化模型使结果基本无用。
- 描述解决方案质量的评估函数存在噪声或随时间变化，需要一系列解决方案而非单一方案。
- 可能的解决方案受到严格约束，构建一个可行答案都很困难，更不用说寻找最优解。
- 解决问题的人准备不足或存在心理障碍，阻碍了解决方案的发现。

3. 问题领域

为了应对这些困难问题，有两种主要的问题形式：函数优化和函数逼近。

3.1 函数优化

函数优化在科学、工程和信息技术等领域广泛存在，在人工智能领域推动了新问题解决技术的基础研究。

• 问题描述 ：数学上，优化是在一组约束条件下，寻找决策变量的组合，以最小化或最大化目标函数或成本函数分配的序数数量。例如，一般的最小化情况为$f(x′) ≤ f(x), ∀xi ∈ x$。约束