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文档简介

1、几种智能算法概述及其应用汇报内容几种智能算法概述遗传算法 粒子群算法模拟退火算法 蚁群算法智能算法概述1、遗传算法遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。智能算法概述染色体：生物遗传物质主要载体。基因：扩展生物性状的遗传物质的功能单元和结构单位。基因座：染色体中基因的位置。等位基因：基因所取的值。生物遗传概念遗产算法中的应用适者生存目标值比较大的解被选择的可能性大个体可能

2、解染色体解的编码（字符串、向量等）基因解中每一分量的特征适应性适应函数值群体根据适应函数值选定的一组解（解的个数为群体的规模）婚配交叉选择两个染色体进行交叉产生一组新的染色体的过程变异编码的某一分量发生变化的过程1、遗传算法智能算法概述遗传算法流程遗传算法改进方向1、遗传算法与非线性规划结合 2、与BP神经网络结合 3、基于量子遗传算法寻优 4、多种群遗传算法 5、多层编码遗传算法1、遗传算法智能算法概述TSP（旅行商问题）问题描述与结果：已知n个城市互相之间距离，某人从某城市出发访问每个城市且仅一次，如何安排才能使其所走路线最短1、遗传算法智能算法概述制孔路径优化在飞机装配线上用机器人带动末

3、端执行器进行制孔，执行器由初始位置依次移动到每一孔位，最后返回初始位置，目标为所走路径最短，时间最少产品生产安排一个周期内生产n种产品，开销包括制造成本以及产品转换开支，因此生产成本与生产顺序有关，目标为使转换成本最低1、遗传算法智能算法概述2、粒子群算法基本模型设群体规模为N，目标搜索空间为D维。表示第 个粒子的位置。表示i的飞翔速度表示i自身搜索到的最优点智能算法概述2、粒子群算法基本模型学习因子c1：c1= 0，则只有社会，没有自我学习因子c2：c2= 0，则只有自我，没有社会智能算法概述2、粒子群算法改进加入惯性权重由基本粒子群算法模型中粒子位置进化方程可看出，不同时刻位置由飞行速度决定，因此飞行速度大小直接影响算法的全局收敛性。惯性权重分类：固定权重，种群规模越大，所需权重越小时变权重随机权重智能算法概述4、蚁群算法背景单个的蚂蚁为了避免自己迷路，它在爬行时，同时也会释放一种特殊的分泌物信息素，信息素浓度越高，表示对应路径越短。当一条路上的信息素越来越多，后来的蚂蚁选择这条路径的概率也就越来越大，从而进一步增加了该路径的信息素浓度。智能算法概述4、蚁群算法模型蚁群转移概率公式信息更新公式Ant cycle systemAnt quantity systemAnt density system智能算法概述4、蚁群算法

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