常见智能优化方法模拟退火算法·在求解函数最优化的过程中，设定迭代点的行为模仿退火的过程中固体粒子的行为，把求解最优化的问题转化为求解寻找低势能点位的问题：一边通过迭代寻找附近的低势能位置，一边随机的跳向附近的高势能点位，这个随机行为受到温度的调控。随着温度的降低，算法逐步收敛到函数的最优解。遗传算法·利用计算机仿真运算，遗传算法将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。其基本思想是从初始种群出发，采用优胜劣汰、适者生存的自然法则选择个体，通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群更适合环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域，这样不断繁衍进化，最后收敛到一群最适应环境的个体，从而求得问题的优质解
模拟退火算法 常见智能优化方法 • 在求解函数最优化的过程中，设定迭代点的行为模仿退火的过程中固体粒子的行为， 把求解最优化的问题转化为求解寻找低势能点位的问题：一边通过迭代寻找附近的低 势能位置，一边随机的跳向附近的高势能点位，这个随机行为受到温度的调控。随着 温度的降低，算法逐步收敛到函数的最优解。 遗传算法 • 利用计算机仿真运算，遗传算法将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基 因的交叉、变异等过程。其基本思想是从初始种群出发，采用优胜劣汰、适者生存的 自然法则选择个体，通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群更适合环境的个体， 使群体进化到搜索空间中越来越好的区域，这样不断繁衍进化，最后收敛到一群最适 应环境的个体，从而求得问题的优质解
常见智能优化方法蚁群算法：设计一群人工蚁，用于模拟蚂蚁寻找连接起点（蚁穴）和终点（食物源）的最短路径（最小代价）的过程。每只蚂蚁会随机的探索，但更倾向于信息素多的方向。每次寻路成功，算法都会更新信息素的信息，让找到更短路径的蚂蚁的排放的信息素量更大。配合信息素的蒸发设定，原先路径的信息素就会逐步的让位给最短路径的信息素，进而引导蚁群走向更为简短的路径。粒子群算法：粒子群算法是将某粒子视为一个潜在解，把鸟群寻找食物的过程与求解最优化问题的过程类比起来：每只鸟儿都会在搜索空间中以一定的速度飞行，并用叫声报告自己搜寻食物的结果。算法每次选代的时候根据粒子飞行的方向和速度计算下一个位置。速度在每次选代的时候也会有修正一一对应的加速度向量，指向个体到过的最好的位置以及群体到过的最好位置的平均值。在多次迭代后，粒子群就会收敛到最优解附近
蚁群算法 常见智能优化方法 • 设计一群人工蚁，用于模拟蚂蚁寻找连接起点（蚁穴）和终点（食物源）的最短路径 （最小代价）的过程。每只蚂蚁会随机的探索，但更倾向于信息素多的方向。每次寻 路成功，算法都会更新信息素的信息，让找到更短路径的蚂蚁的排放的信息素量更大。 配合信息素的蒸发设定，原先路径的信息素就会逐步的让位给最短路径的信息素，进 而引导蚁群走向更为简短的路径。 粒子群算法 • 粒子群算法是将某粒子视为一个潜在解，把鸟群寻找食物的过程与求解最优化问题的 过程类比起来：每只鸟儿都会在搜索空间中以一定的速度飞行，并用叫声报告自己搜 寻食物的结果。算法每次迭代的时候根据粒子飞行的方向和速度计算下一个位置。速 度在每次迭代的时候也会有修正——对应的加速度向量，指向个体到过的最好的位置 以及群体到过的最好位置的平均值。在多次迭代后，粒子群就会收敛到最优解附近
常见智能优化方法免疫算法·免疫算法和遗传算法比较相似，用二进制串表示那些描述了抗体决定簇和抗原决定基性质的氨基酸序列，然后假设每个抗原和每个抗体分别只有一个抗原决定簇。麻雀算法。受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发：发现者通常拥有较高的能源储备并且在整个种群中负责搜索到具有丰富食物的区域，为所有的加入者提供觅食的区域和方向。在模型建立中能量储备的高低取决于麻雀个体所对应的适应度值（FitnessValue)的好坏
免疫算法 常见智能优化方法 • 免疫算法和遗传算法比较相似，用二进制串表示那些描述了抗体决定簇和抗原决定基 性质的氨基酸序列，然后假设每个抗原和每个抗体分别只有一个抗原决定簇。 麻雀算法 • 受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发：发现者通常拥有较高的能源储备并且在整个 种群中负责搜索到具有丰富食物的区域，为所有的加入者提供觅食的区域和方向。在 模型建立中能量储备的高低取决于麻雀个体所对应的适应度值(Fitness Value)的好坏
遗传算法
二、 遗传算法
遗传算法简介遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，是一种随机全局搜索优化方法，最早于20世纪70年代由美国的JohnHolland提出，该算法模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理，通过模拟自然进化过程搜索全局最优解。遗传算法以数学为底层逻辑，利用计算机仿真运算，将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。其基本思想是从初始种群出发，采用优胜劣汰、适者生存的自然法则选择个体，通过随机选择、交叉和变异操作产生一群更适合环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域，这样不断繁衍进化，最后收敛到一群最适应环境的个体，从而求得问题的优质解
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究， 是一种随机全局搜索优化方法，最早于20世纪70年代由美国的 John Holland提出， 该算法模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理，通过模拟自然进化过程 搜索全局最优解。 遗传算法简介 遗传算法以数学为底层逻辑,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似 生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。其基本思想是从初始种群出发， 采用优胜劣汰、适者生存的自然法则选择个体，通过随机选择、交叉和变异操作， 产生一群更适合环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域，这样不 断繁衍进化，最后收敛到一群最适应环境的个体，从而求得问题的优质解