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 PAGE \* MERGEFORMAT 4 我对智能优化算法的认识 班级：智能1004班 姓名：陆凤岭 学号 2012.3.17 智能优化算法又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强、并且适合于并行处理的算法。这种算法一般具有严密的理论依据，而不是单纯凭借专家经验，理论上可以在一定时间内找到最优解或近似最优解。 常用的智能优化算法有遗传算法、进化算法、蚁群算法、粒子群算法等。 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一类借鉴生物界的进化规律演化而来的随机化有哪些信誉好的足球投注网站方法。它是由美国的J. Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的有哪些信誉好的足球投注网站空间，自适应地调整有哪些信誉好的足球投注网站方向，不需要确定的规则。遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异. 但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验。 进化算法 (Evolutionary Algorithms, EA)是一个“算法簇”，尽管它有很多的变化，有不同的遗传基因表达方式，不同的交叉和变异算子，特殊算子的引用，以及不同的再生和选择方法，但它们产生的灵感都来自于大自然的生物进化。与传统的基于微积分的方法和穷举法等优化算法相比，进化计算是一种成熟的具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法，具有自组织、自适应、自学习的特性，能够不受问题性质的限制，有效地处理传统优化算法难以解决的复杂问题。进化算法包括遗传算法、进化程序设计、进化规划和进化策略等等，进化算法的基本框架还是简单遗传算法所描述的框架，但在进化的方式上有较大的差异，选择、交叉、变异、种群控制等有很多变化，同遗传算法一样，进化算法的收敛性也有一些结果，但进化算法的很多结果是从遗传算法推过去的。 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。 粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）， 是近年来发展起来的一种新的进化算法（Evolu2tionary Algorithm, EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前有哪些信誉好的足球投注网站到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。下面将重点介绍粒子群算法。 群体智能（Swarm Intelligence, SI）的概念最早是在分子自动机系统由Hackwod . Beni和Wang提出的。群体中的个体只能做些简单的事情，能力有限，但是个体组成的群体却能够完成单个个体完成不了的任务，这种由群体所表现出来的智能行为叫做群体智能。受到群体智能的启发，通过研究群体生物间的互相配合和相互通信等一系列行为，来实际求解问题的算法叫做群体智能优化算法。基本群里子优化算法是通过对鸟群觅食的过程的观察，模拟这一过程来求解优化问题的算法。设想这样一个场景：一群鸟在一个有限的区域内随机地有哪些信誉好的足球投注网站食物，但是在这个有限的区域内只有一块食物，食物的精确位置对于所有的鸟都是未知数，但是这些鸟都知道自己的位置和自己与食物之间的距离，这些鸟就会朝着距离食物最近的鸟飞去，并在其周围的区域寻找食物。基本PSO算法就是受到这样的启示来解决问题的。优化问题的解是有哪些信誉好的足球投注网站空间中的一只鸟，称之为“粒子”，所有粒子都被优化问题的适应度函数决定其优劣，粒子的飞行方向和距离决定于其飞行速度。所有粒子都追随那个距离食物最近的粒子，并在其附近空间内进行有哪些信誉好的足球投注网站。PSO算法的社会协作策略，也就是个体根据种群中最优的历史位置来调整自身的移动轨迹，可数学化描述为： αt=[Pg ,1 ,c2r2(Pgt-Xi(t)) ,Pg] 其中，Pg表示群体在t时刻时得到的历史最优位置