现代智能优化算法学习教案

1、会计学1第一页，共71页。这些算法同人工智能、计算机科学和运筹学迅速融合，促进了复杂(fz)优化问题的分析和解决。下面我们就简要介绍这些算法的基本理论以及MATLAB实现。第1页/共70页第二页，共71页。n遗传算法具有较高的可扩充性。它易于与其它领域的知识或算法相结合来求解特定问题；n遗传算法的基本思想简单，具有良好的可操作性和简单性；n遗传算法具有较强的智能性，可以用来解决复杂的非结构化问题。第2页/共70页第三页，共71页。第3页/共70页第四页，共71页。第4页/共70页第五页，共71页。第5页/共70页第六页，共71页。法可以使遗传算法较快地达到最优解。初始群体也称做进化的初始代，即

2、第一代（first generation）。第6页/共70页第七页，共71页。第7页/共70页第八页，共71页。第8页/共70页第九页，共71页。第9页/共70页第十页，共71页。第10页/共70页第十一页，共71页。第11页/共70页第十二页，共71页。第12页/共70页第十三页，共71页。第13页/共70页第十四页，共71页。常见的变异算子包括位点变异、插入变异、对换变异、边界变异、非均匀变异和高斯变异等形式。n变异操作就是改变染色体某个（些）位上的基因。例如，设染色体，将其第三位上的0变为1，即。也可以看做是原染色体的子代染色体。第14页/共70页第十五页，共71页。第15页/共70页第

3、十六页，共71页。第16页/共70页第十七页，共71页。第17页/共70页第十八页，共71页。第18页/共70页第十九页，共71页。第19页/共70页第二十页，共71页。第20页/共70页第二十一页，共71页。第21页/共70页第二十二页，共71页。第22页/共70页第二十三页，共71页。第23页/共70页第二十四页，共71页。第24页/共70页第二十五页，共71页。第25页/共70页第二十六页，共71页。第26页/共70页第二十七页，共71页。nx,fval = ga(.)nx,fval,exitflag = ga(.)第27页/共70页第二十八页，共71页。第28页/共70页第二十九页，共

4、71页。第29页/共70页第三十页，共71页。第30页/共70页第三十一页，共71页。第31页/共70页第三十二页，共71页。第32页/共70页第三十三页，共71页。第33页/共70页第三十四页，共71页。第34页/共70页第三十五页，共71页。第35页/共70页第三十六页，共71页。第36页/共70页第三十七页，共71页。第37页/共70页第三十八页，共71页。第38页/共70页第三十九页，共71页。第39页/共70页第四十页，共71页。第40页/共70页第四十一页，共71页。第41页/共70页第四十二页，共71页。第42页/共70页第四十三页，共71页。第43页/共70页第四十四页，共71

5、页。第44页/共70页第四十五页，共71页。第45页/共70页第四十六页，共71页。第46页/共70页第四十七页，共71页。第47页/共70页第四十八页，共71页。第48页/共70页第四十九页，共71页。第49页/共70页第五十页，共71页。第50页/共70页第五十一页，共71页。第51页/共70页第五十二页，共71页。第52页/共70页第五十三页，共71页。第53页/共70页第五十四页，共71页。第54页/共70页第五十五页，共71页。第55页/共70页第五十六页，共71页。第56页/共70页第五十七页，共71页。第57页/共70页第五十八页，共71页。第58页/共70页第五十九页，共71页

6、。第59页/共70页第六十页，共71页。索算法是种人工智能算法。第60页/共70页第六十一页，共71页。第61页/共70页第六十二页，共71页。第62页/共70页第六十三页，共71页。优解，下面我们讲解禁忌搜索算法如何避开和记忆这些点。第63页/共70页第六十四页，共71页。第64页/共70页第六十五页，共71页。第65页/共70页第六十六页，共71页。第66页/共70页第六十七页，共71页。第67页/共70页第六十八页，共71页。第68页/共70页第六十九页，共71页。第69页/共70页第七十页，共71页。NoImage内容(nirng)总结会计学。遗传算法是群体型操作，这样必须为遗传操作准备一个由若干初始解组成的初始群体。初始群体也称做进化的初始代，即第一代（first generation）。沿着两个个体（字符串）随机的取一个位置，二者互换从该位置起的末尾部分。变异算子