智能优化算法神经计算：模拟人脑的生理结构和信息处理过程，模拟人类智慧人工神经网络（NeutralNetwork）模糊计算：模仿人类语言和思维中的模糊性概念，模拟人类智慧模糊逻辑(FuzzyLogic);进化计算：模仿生物进化过程和群体智能过程，模仿大自然智慧遗传算法（GeneticAlgorithm）：蚁群优化算法（AntColonyOptimization）；粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization）：免疫算法（lmmuneAlgorithm）；分布估计算法（EstimationofDistributionAlgorithm）：Memetic算法（MemeticAlgorithm）：单点搜索：模拟退火（SimulatedAnnealing）禁忌搜索（TabuSearch)；
7 ⚫ 神经计算：模拟人脑的生理结构和信息处理过程，模拟人类智慧 ⚫ 人工神经网络（Neutral Network）; ⚫ 模糊计算：模仿人类语言和思维中的模糊性概念，模拟人类智慧 ⚫ 模糊逻辑 (Fuzzy Logic); ⚫ 进化计算：模仿生物进化过程和群体智能过程，模仿大自然智慧 ⚫ 遗传算法 (Genetic Algorithm); ⚫ 蚁群优化算法 (Ant Colony Optimization); ⚫ 粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimization); ⚫ 免疫算法 (Immune Algorithm); ⚫ 分布估计算法 (Estimation of Distribution Algorithm); ⚫ Memetic算法 (Memetic Algorithm); ⚫ 单点搜索： ⚫ 模拟退火 (Simulated Annealing); ⚫ 禁忌搜索 (Tabu Search); 智能优化算法
遗传优化算法12
12 遗传优化算法
遗传算法概述遗传算法（GA：GeneticAlgorithm）是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。它最早由美国密执安大学的Holland教授提出起源于60年代对自然和人工自适应系统的研究目前在机器学习、模式识别、图像处理、组合优化、VLSI设计等领域得到了成功的应用，已成为国际上研究的热点。13
13 遗传算法概述 遗传算法（GA：Genetic Algorithm）是模拟 生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的 一种自适应全局优化概率搜索算法。 它最早由美国密执安大学的Holland教授提出， 起源于60年代对自然和人工自适应系统的研究。 目前在机器学习、模式识别、图像处理、组合 优化、VLSI设计等领域得到了成功的应用，已 成为国际上研究的热点
遗传算法基本原理模拟自然界优胜劣汰的进化现象，把搜索空间映射为遗传空间，把可能的解编码成一个向量一染色体，向量的每个元素称为基因。通过选择（Selection）、交叉Crossover)与变异（Mutation）等操作机制，使种群中个体（染色体）的适应性（Fitness）不断提高，获得最优解14
14 模拟自然界优胜劣汰的进化现象，把搜索空 间映射为遗传空间，把可能的解编码成一个向 量——染色体，向量的每个元素称为基因。 通过选择（Selection）、交叉Crossover） 与变异（Mutation）等操作机制，使种群中 个体（染色体）的适应性（Fitness）不断提 高，获得最优解。 遗传算法基本原理
遗传学相关概念遗传学数学遗传算法个体1要处理的基本对象、结构也就是可行解2群体个体的集合被选定的一组可行解3染色体可行解的编码个体的表现形式4基因染色体中的元素编码中的元素5基因位某一基因在染色体中的位置元素在编码中的位置6适应值个体对于环境的适应程度，可行解所对应的适应函数值或在环境压力下的生存能力7种群被选定的一组染色体或个体根据入选概率定出的一组可行解15
15 遗传学相关概念 遗传学 遗传算法 数学 1 个体 要处理的基本对象、结构 也就是可行解 2 群体 个体的集合 被选定的一组可行解 3 染色体 个体的表现形式 可行解的编码 4 基因 染色体中的元素 编码中的元素 5 基因位 某一基因在染色体中的位置 元素在编码中的位置 6 适应值 个体对于环境的适应程度， 或在环境压力下的生存能力 可行解所对应的适应 函数值 7 种群 被选定的一组染色体或个体 根据入选概率定出的 一组可行解