第十章 智能优化计算 简介
第 十 章 智能优化计算 简介
第十章智能优化计算简介 本章对目前常用的几种智能优化计算 算法作简单介绍,以使读者对它们有个基本 认 内容包括神经网络、遗传算法、模拟 退火算法和神经网络混合优化学习策略
第十章 智能优化计算简介 本章对目前常用的几种智能优化计算 算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本 认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟 退火算法和神经网络混合优化学习策略
10.1人工神经网络与神经网络优化算法 ■人工神经网络是近年来得到迅速发展的 个前沿课题。神经网络由于其大规模并行 处理、容错性、自组织和自适应能力和联 想功能强等特点,已成为解决很多问题的 有力工具。本节首先对神经网络作简单介 绍,然后介绍几种常用的神经网络,包括 前向神经网络、 Hopfield网络
10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 ◼ 人工神经网络是近年来得到迅速发展的一 个前沿课题。神经网络由于其大规模并行 处理、容错性、自组织和自适应能力和联 想功能强等特点，已成为解决很多问题的 有力工具。本节首先对神经网络作简单介 绍，然后介绍几种常用的神经网络，包括 前向神经网络、Hopfield网络
10.1人工神经网络与神经网络优化算法 10.1.1人工神经网络发展简史 ■最早的研究可以追溯到20世纪40年代。1943年, 心理学家 McCulloch和数学家 Pitts合作提出了形 式神经元的数学模型。这一模型一般被简称M-P 神经网络模型,至今仍在应用,可以说,人工神 经网络的研究时代,就由此开始 ■1949年,心理学家Hebb提出神经系统的学习规 则,为神经网络的学习算法奠定了基础。现在, 这个规则被称为Hebb规则,许多人工神经网络 的学习还遵循这一规则
10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.1.1 人工神经网络发展简史 ◼ 最早的研究可以追溯到20世纪40年代。1943年， 心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形 式神经元的数学模型。这一模型一般被简称M-P 神经网络模型，至今仍在应用，可以说，人工神 经网络的研究时代，就由此开始了。 ◼ 1949年，心理学家Hebb提出神经系统的学习规 则，为神经网络的学习算法奠定了基础。现在， 这个规则被称为Hebb规则，许多人工神经网络 的学习还遵循这一规则
10.1人工神经网络与神经网络优化算法 ■1957年, F Rosenblatt提出“感知 器”( Perceptron)模型,第一次把神经网络的研 究从纯理论的探讨付诸工程实践,掀起了人工神 经网络研究的第一次高潮 ■20世纪60年代以后,数字计算机的发展达到全 盛时期,人们误以为数字计算机可以解决人工智 能、专家系统、模式识别问题,而放松了对“感 知器”的研究。于是,从20世纪60年代末期起 人工神经网络的研究进入了低潮
10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 ◼ 1957 年 ， F.Rosenblatt 提 出 “ 感 知 器”(Perceptron)模型，第一次把神经网络的研 究从纯理论的探讨付诸工程实践，掀起了人工神 经网络研究的第一次高潮。 ◼ 20世纪60年代以后，数字计算机的发展达到全 盛时期，人们误以为数字计算机可以解决人工智 能、专家系统、模式识别问题，而放松了对“感 知器”的研究。于是，从20世纪60年代末期起， 人工神经网络的研究进入了低潮