计算智能基础：遗传算法详解

"一般遗传算法的主要步骤包括生成初始种群、计算适应值、应用遗传操作，直至满足停止条件。计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命，是多学科交叉的体现。基本的遗传算法流程图显示了算法的迭代过程。计算智能与人工智能的主要区别在于对知识的依赖程度。" 在计算智能的范畴内，遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法。其主要步骤如下： 1. 初始化种群：随机生成一定数量的个体，每个个体由一组特定长度的字符串（编码）表示，这些字符串代表问题的潜在解决方案。 2. 计算适应值：根据问题的具体目标函数，评估每个个体的适应度，这一步骤决定了个体在进化中的生存概率。适应值越高，个体在下一代中被保留的可能性越大。 3. 遗传操作：包括复制、交叉（也称杂交）和变异。复制是保留优秀个体的过程，交叉是两个个体的部分特征组合生成新个体，变异是在个体的某些特征上引入随机变化，以保持种群多样性，防止早熟。 4. 迭代与更新：重复上述步骤，不断生成新的种群，直到达到预设的停止条件，如达到一定的迭代次数、适应值达到阈值或无明显改进等。 5. 结果获取：最后一代中适应值最高的个体被视为最优解，可以作为问题的解决方案。 计算智能与人工智能的区别在于对知识的依赖。计算智能更侧重于通过数值数据和计算过程来解决问题，而不是依赖于预设的知识库。例如，人工神经网络，尽管常被用于模拟生物神经系统，但在计算智能的框架下，其更强调学习和优化过程，而不是基于规则的推理。 马克斯和贝兹德克的ABC模型解释了人工智能、生物智能和计算智能之间的关系。A（Artificial）代表人造的，B（Biological）代表生物的，C（Computational）代表计算的。这个模型展示了不同复杂度级别的系统，并指出计算智能位于人工智能的底层，依赖于数学和计算机运算，而生物智能则包含了生物系统的复杂性。 通过图4.1，我们可以看出计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）之间的层次结构，以及它们与其他领域如模式识别（PR）、神经网络（NN）的相互关系。计算智能作为一种低层的认知方式，它不完全依赖于人类的知识，而是通过计算和学习过程实现问题的解决。