工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能HFUT12第六章

工業(yè)中的智能優(yōu)化方法

進化算法遺傳算法差分進化算法進化算法概述6.1智能優(yōu)化算法群智能優(yōu)化算法概述群智能優(yōu)化算法蟻群算法仿物理學(xué)優(yōu)化算法概述仿物理學(xué)優(yōu)化算法模擬退火算法仿人智能優(yōu)化算法概述仿人智能優(yōu)化算法頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法3進化算法-進化算法概述進化算法（EvolutionaryAlgorithms,EA）是一類啟發(fā)式優(yōu)化算法，源于對自然進化過程的模擬和借鑒。其核心思想是通過模擬生物群體的演化過程，以達(dá)到解決復(fù)雜優(yōu)化問題的目的。進化算法的設(shè)計靈感源自達(dá)爾文的自然選擇原理以及遺傳學(xué)中的遺傳機制。在進化算法中，問題的解被表示為個體，并通過選擇、交叉和變異等操作來逐代進化，直至找到滿意的解決方案。4進化算法-進化算法概述進化算法包括多種變體，例如遺傳算法（GA）、差分進化算法（DE），免疫算法（IA）等。5遺傳算法（GeneticAlgorithm,GA）起源于20世紀(jì)60年代，由美國科學(xué)家約翰·霍蘭德（JohnHolland）提出。其靈感源自生物進化的過程，尤其是達(dá)爾文的自然選擇理論和遺傳學(xué)的基本原理。在遺傳算法中，問題的解被表示為個體，并通過選擇、交叉和變異等操作來逐代進化，直至找到滿意的解決方案。遺傳算法-遺傳算法概述6遺傳算法-遺傳算法理論7遺傳算法因其理論根基植根于生物學(xué)的遺傳學(xué)原理，遺傳算法中廣泛應(yīng)用了諸如種群、個體、基因等源于自然進化過程的概念。遺傳算法-遺傳算法理論8遺傳算法-遺傳算法基本概念遺傳算法適應(yīng)度評估：根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)評價個體的質(zhì)量，從而指導(dǎo)進化算法選擇優(yōu)秀的個體進行繁殖。遺傳算法三大算子：（1）選擇算子依據(jù)個體在當(dāng)前第t代群體中的適應(yīng)度值，依照某種既定規(guī)則或算法，挑選出一部分表現(xiàn)優(yōu)秀的個體過渡到下一代群體中。（2）交叉算子對選定的每一對個體進行部分染色體信息的交換。（3）變異算子涉及在基因序列的特定位置上引入不同于當(dāng)前的等位基因。9遺傳算法-遺傳算法流程遺傳算法流程如右所示10遺傳算法-遺傳算法特點遺傳算法特點如右所示11遺傳算法-遺傳算法的改進方向遺傳算法作為一種經(jīng)典的優(yōu)化算法，在解決一些實際問題中表現(xiàn)出色，但仍存在一些改進的方向。（1）改進遺傳算法的編碼方式：通過設(shè)計更高效的遺傳編碼策略，能夠更好地表示問題的結(jié)構(gòu)和特征。。（2）改進適應(yīng)度函數(shù)：優(yōu)化適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計，使其能夠更準(zhǔn)確地評估個體的質(zhì)量，能夠加速算法的收斂速度并提高搜索效率。（3）改進三種算子：通過優(yōu)化選擇、交叉和變異等操作，可以設(shè)計更有效的操作，以維持種群的多樣性和增強解空間的探索能力。12差分進化算法-差分進化算法概述差分進化算法（DifferentialEvolution,DE）由Storn等人于1995年首次提出，其原始目的是解決切比雪夫多項式相關(guān)的難題，但很快該算法展現(xiàn)出了在處理復(fù)雜優(yōu)化挑戰(zhàn)方面的巨大潛力。13差分進化算法特點如右所示差分進化算法-差分進化算法特點14遺傳算法-遺傳算法流程遺傳算法流程如右所示15群智能優(yōu)化算法-群智能優(yōu)化算法概述群智能（SwarmIntelligence,SI）是一種模擬自然界中生物群體行為以解決復(fù)雜優(yōu)化問題的方法論。這種智能體現(xiàn)在即使單個個體的行為相對簡單且不具備高級智能，但當(dāng)大量同類個體通過局部互動和遵循簡單規(guī)則時，整體上卻能夠展現(xiàn)出高效、靈活且適應(yīng)性強的智能行為。群智能算法的核心特點是分布式計算、自組織、自適應(yīng)和無需全局信息。16群智能優(yōu)化算法包括多種變體，例如蟻群算法、粒子群算法等。群智能優(yōu)化算法-群智能優(yōu)化算法概述17蟻群算法由意大利學(xué)者MarcoDorigo及其合作者于20世紀(jì)90年代初開創(chuàng)性地提出。在蟻群算法中，每一只虛擬的螞蟻都被編程為在一個問題的解空間中移動，并通過模擬真實的螞蟻釋放和感知信息素的方式來決定移動方向。每一步移動，螞蟻都在先前探索過的路徑上留下信息素痕跡，這些信息素濃度隨著時間的推移會發(fā)生自然衰減。螞蟻在移動決策時會參考路徑上信息素的濃度，選擇信息素濃度較高的路徑的概率較大，這種機制促成了群體的自組織行為。蟻群算法-蟻群算法概述18蟻群算法-蟻群算法理論左圖所示為經(jīng)過8個時間單位時的情形：選擇路徑ABD的螞蟻已成功達(dá)到終點D，完成了整個旅程；與此同時，沿路徑ACD行進的螞蟻則剛好行至中途點C，完成了大約一半的行程。右圖展示了在經(jīng)過16個時間單位后的情境：沿ABD路徑的螞蟻已完成到達(dá)D點取得食物并返回A點的任務(wù)；而沿ACD路徑的螞蟻此時正好到達(dá)目的地D點。19蟻群算法-蟻群算法理論接下來，隨著尋找食物過程的延續(xù)，蟻群遵循信息素濃度的指引，調(diào)整了在兩條路徑上的部署：ABD路徑上的螞蟻數(shù)量增至2只，而ACD路徑上仍保持1只。又經(jīng)過32個時間單位后，ABD路徑各節(jié)點上的信息素積累升至12單位，而ACD路徑上則為4單位，兩者比例變?yōu)?:1。20蟻群算法-蟻群算法理論依此類推，隨著每一次迭代，ABD路徑上的信息素密度將持續(xù)增高，而ACD路徑上的信息素密度相對較低。按照這一趨勢，最終所有螞蟻都將響應(yīng)信息素的強烈導(dǎo)向，逐漸舍棄ACD路線，轉(zhuǎn)而集中于ABD路徑。21蟻群算法-真實螞蟻與人工螞蟻的異同22蟻群算法-蟻群算法特點23蟻群算法-蟻群算法流程蟻群算法流程如右所示24仿物理學(xué)優(yōu)化算法-仿物理學(xué)優(yōu)化算法概述“物理學(xué)啟發(fā)優(yōu)化算法”是指一類從多方位或多個層面對物理過程進行模擬的優(yōu)化技術(shù)，其中包括但不限于模擬金屬冷卻結(jié)晶過程中的退火現(xiàn)象、流體流動中的渦旋形成機制；借鑒宇宙大爆炸原理、萬有引力規(guī)律、熱力學(xué)原理、電磁作用力、光的折射規(guī)律以及量子力學(xué)等物理學(xué)和化學(xué)定律；效仿自然界的風(fēng)、雨、云、閃電以及水循環(huán)等自然現(xiàn)象。25仿物理學(xué)優(yōu)化算法-仿物理學(xué)優(yōu)化算法概述部分仿物理學(xué)優(yōu)化算法如下：26模擬退火算法（SimulatedAnnealing,SA）的概念根基可追溯至1953年Metropolis等人的研究，但直到1983年，Kirkpatrick等人首次將其應(yīng)用于組合優(yōu)化問題的求解，標(biāo)志著該算法實踐應(yīng)用的開端。模擬退火算法-模擬退火算法概述27模擬退火算法-模擬退火算法理論模擬退火算法的構(gòu)建理念基于優(yōu)化問題求解過程與物理退火現(xiàn)象之間的類比聯(lián)系。在這個類比中，優(yōu)化問題追求的最優(yōu)化目標(biāo)，相當(dāng)于在熱處理期間金屬內(nèi)部能量的最小化；而問題中所有可能的解決方案組合，則類比為金屬冷卻時其內(nèi)能狀態(tài)的多樣化分布。算法的核心目標(biāo)，即是在這眾多狀態(tài)中尋找那能使目標(biāo)函數(shù)值降到最低的特定組合。28模擬退火算法-模擬退火算法理論模擬退火算法術(shù)語與實際金屬材料退火術(shù)語之間存在著一種對應(yīng)關(guān)系，如下：29模擬退火算法-模擬退火算法特點模擬退火算法因其應(yīng)用廣泛、求解全局最優(yōu)解的可靠性高、實現(xiàn)簡單等特點備受青睞。其搜索策略特別設(shè)計以克服陷入局部最優(yōu)解的問題，從而增強全局最優(yōu)解的搜索有效性。該算法具有強大的魯棒性，主要體現(xiàn)在以下幾點：30模擬退火算法-模擬退火算法流程模擬退火算法流程如右所示31仿人智能優(yōu)化算法-仿人智能優(yōu)化算法概述“仿人智能優(yōu)化算法”這一術(shù)語涵蓋了那些汲取人類智能特征、生理機制乃至社會行為原理設(shè)計而成的一類創(chuàng)新優(yōu)化技術(shù)。此類算法試圖模仿人腦的認(rèn)知邏輯、人體生理系統(tǒng)的協(xié)調(diào)運作、以及人類社會競爭與協(xié)同演進機制等多元智慧來源。32頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法-頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法理論頭腦風(fēng)暴算法在執(zhí)行時通常嚴(yán)格遵循四項核心原則：（1）所有提議均具有潛在價值，不論優(yōu)劣，在一輪頭腦風(fēng)暴階段結(jié)束之前，不對任何想法進行評價或篩選。（2）小組成員應(yīng)全情投入，毫無保留地分享自己腦海中閃現(xiàn)的任何創(chuàng)意，認(rèn)為所有想法