1、狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法及其在工業(yè)過程建模與控制中的應(yīng)用，信息科學(xué)與工程學(xué)院，周曉君，Part 0引子Part 1建模中的優(yōu)化問題part 2控制中的優(yōu)化問題part 3智能優(yōu)化算法與狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法part 4未來研究方向，Outline B 2； C -1； D-3分析：選擇d，7 9=16； 9-1=8； -1 5=4； 形成5-3=2，16，8，4，2等比數(shù)列(2) 1，2，5，29，() A 34。 B 841； C 866； D 37分析：選擇c，5=12 22； 29=22 52； (=52 292=866，第0個(gè)引子，(3) 2，12，30，() A 56。 B 65 C 75； 選擇D 56

2、分析： d，12=2。 34=12； 56=30； 78=56(4)4)四、二、二、三、六、() A 6。 B 8； C 10； D 15分析：選擇d，2/4=0.5。 2/2=1； 3/2=1.5； 6/3=2； 以0.5、1、1.5、2成等差，后項(xiàng)為2.56=15(5)1、7、8、57、() A 123。 B 122； C 121； D 120分析：選擇c，12 7=8； 72 8=57； 8257=121(6)95、88、71、61、50、() A 40。 B 39； C 38； D 37分析：選擇a，95-9-5=81； 88-8-8=72； 71-7-1=63； 61-1-6=54；

3、 50-5-0=45； 40-4-0=36，構(gòu)成等差數(shù)列，Part 0引子，解答：多練習(xí)，哪一個(gè)好，能明確出題者的想法。 那么，出題者的想法是什么呢？經(jīng)過分析，可以看出出題者的出題想法千變?nèi)f化。 這就像出題者自己掌握了一系列的密碼(規(guī)則)，讓回答者推測(cè)密碼。 這是什么邏輯？ 答案：不合邏輯。 制作這樣的主題的方法是什么？ 如何以最快的速度解決這樣的問題呢？ 既然沒有邏輯，數(shù)字推斷問題就沒有答案，什么答案都合理嗎？答案：是。 Part 0引子，因?yàn)橛蟹蠢妥銐蛄?，所以證明結(jié)論的錯(cuò)誤比證明正確要簡(jiǎn)單的多，(1) 7，9，- 1，5，() A 4； B 2； C -1； D-3分析：選擇d，7 9=

4、16； 9-1=8； -1 5=4； 5-3=2、16、8、4、2形成等比數(shù)列、Part 1建模中的最優(yōu)化問題、最優(yōu)化視點(diǎn)下的建模問題非線性系統(tǒng)識(shí)別問題應(yīng)用例、Part 1建模中的最優(yōu)化問題、總結(jié)：引子中所述的數(shù)字估計(jì)問題和我們平時(shí)接觸的引子要直接依賴數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)建模，必須確定模型結(jié)構(gòu)，優(yōu)化模型殘奧儀表。 由于模型結(jié)構(gòu)的不確定性，通常采用機(jī)構(gòu)分析或間接方法。 從某種意義上說，機(jī)理模型是完美的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?螺旋分級(jí)機(jī))。 另外，優(yōu)化算法通常用于模型殘奧儀表的優(yōu)化，但是也存在諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(層數(shù)和隱式層節(jié)點(diǎn)數(shù))的優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，這在理論上和實(shí)踐上都是可能的，但在邏輯上不通。 另外，部分2控制中的優(yōu)化問

5、題、魯棒控制問題PID控制問題、總結(jié)：控制中的一些優(yōu)化問題是存在于控制中的優(yōu)化問題，例如LMI問題。 可以將部件2控制中的優(yōu)化問題、部件2控制中的優(yōu)化問題、部件2控制中的優(yōu)化問題以及其它控制問題變換為優(yōu)化問題的形式。 例如，在諸如PID控制的問題中，一般控制器配置已經(jīng)確定并且需要優(yōu)化控制器配置殘奧儀表。 例如，如果采用模糊控制器，則可以通過采用能夠優(yōu)化成員函數(shù)的滑動(dòng)模式控制器來優(yōu)化切換函數(shù)系數(shù)。 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，可以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、權(quán)重系數(shù)等。 Part 3智能優(yōu)化算法和狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法，常用的智能優(yōu)化算法遺傳算法(1975 )模擬退火算法(1987 )粒子群算法(1995 )差分進(jìn)化算法(19

6、95 )人工免疫系統(tǒng)(1996 )蟻群根據(jù)“沒有免費(fèi)午餐”的理論，所有的優(yōu)化問題都沒有有效的優(yōu)化算法。 這是由于： (1)優(yōu)化問題本身的復(fù)雜性：不可微、高維、多模式等。 (2)優(yōu)化算法的局限性(認(rèn)識(shí)上的不足)。中學(xué)(處方)、第3部分智能優(yōu)化算法和狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法、高中(求導(dǎo)、特殊函數(shù))、大學(xué)(多變量函數(shù)極值)、第3部分智能優(yōu)化算法和狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法、第3部分智能優(yōu)化算法和狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法、研究生(函數(shù)的復(fù)及最速下降法遺傳算法粒子群算法，總結(jié)：基于梯度的優(yōu)化算法的收斂性只證明算法實(shí)際上沒有什么意義，由于該條件是迭代算法的終止條件，因此從費(fèi)馬引理來看，函數(shù)在極值點(diǎn)的導(dǎo)數(shù)為0 也就是說，對(duì)于凸優(yōu)化問題，這一點(diǎn)永

7、遠(yuǎn)存在，只是迭代時(shí)間的長(zhǎng)度。 Part 3智能優(yōu)化算法和狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法以及其他智能優(yōu)化算法的收斂性證明算法僅證明在某一點(diǎn)上可以全局收斂，但這是否是全局收斂和向全局最優(yōu)解的在一般的智能優(yōu)化算法中，通過使用“貪婪標(biāo)準(zhǔn)”(精英選擇)來選擇個(gè)體，保證后代優(yōu)于父代，保證算法不發(fā)散。 實(shí)際上，第一個(gè)隨機(jī)搜索算法證明了全局收斂性。 Random optimization(1965 )、第3部分智能優(yōu)化算法和狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法、第3部分智能優(yōu)化算法和狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法， 第一個(gè)版本的狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法具有新的算子狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法引入交流機(jī)制的狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法，基于Part 4未來研究方向狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的殘奧儀表學(xué)習(xí)(研究中)狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法進(jìn)行約束優(yōu)化(研究中) 基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的多目標(biāo)優(yōu)化(等待檢查)狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的其他應(yīng)用(等待檢查)選擇狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的原因： (1)物理幾何意義是明確的。 (2)全局檢索能力好。 (3)遵循