遗传算法：计算智能驱动的优化利器

人工智能-遗传算法(PPT 72页)是一份深入探讨计算智能领域的重要文档，特别关注了进化计算中的一种核心方法——遗传算法。计算智能作为信息科学和生命科学交叉的前沿，展示了多学科融合在现代科技发展中的关键作用，其中神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等技术构成了这一领域的基础。 在A、B、C智能模型中，A代表人工和符号的，B代表生物的，C代表计算的。计算智能强调的是底层认知，它区别于人工智能在于认知层次较低，没有中层知识体系。一个系统如果仅处理数值数据，包含模式识别功能但不依赖于人工智能的知识库，并且具备计算适应性、容错性、接近人类的速度和误差率，那么这个系统就可以被归类为计算智能系统。而当系统结合非数值处理和知识应用时，便进入了人工智能范畴。 麦卡洛奇和皮茨在1943年的神经网络模型，以及威德罗和霍夫的自适应线性元件，都是神经计算研究的重要里程碑。然而，直到80年代，随着遗传算法的提出，这一领域迎来了新的发展。由J.Holland教授在1975年开发的遗传算法，模拟了生物遗传学和进化论，是一种并行随机搜索的优化技术，尤其适用于解决组合优化问题、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。 遗传算法的特点包括：直接针对结构对象操作，无需依赖于梯度或连续性；具有天然的并行性和强大的全局优化能力；采用概率化策略进行搜索，能自动调整优化路径，无需预设规则。这些特性使得遗传算法成为计算智能技术中的核心工具，对于复杂问题的求解和优化具有显著优势。 这份PPT详细介绍了遗传算法的工作原理、应用背景和实际案例，对于理解人工智能的进化计算分支以及其实现策略具有很高的参考价值。无论是对学术研究者还是工程实践者来说，掌握遗传算法的理论和应用都极为重要，它在当前和未来科技发展中将持续发挥重要作用。