计算智能简介：遗传算法与进化计算探索

"计算智能是跨学科交叉的产物，借鉴生物智能机制，通过数值计算来模拟和实现人类智能。主要研究领域包括神经计算、进化计算、模糊计算和粗糙集。计算智能系统处理低层数值数据，包含模式识别，无需人工智能意义上的知识，并具有计算适应性、容错力、接近人的计算速度和误差率。神经网络是对生物神经系统的模拟，进化计算模仿生物进化，模糊计算则是对人类处理模糊现象的逻辑模拟。1992年计算智能概念由J.C.Bezdek提出，1994年在IEEE会议上进一步讨论和发展。" 在【计算智能简介PPT】中，我们了解到计算智能是多个科学领域的交汇点，涉及信息科学、生命科学和认知科学。它主要借鉴了仿生学原理，利用数值计算技术来模拟生物智能。计算智能的主要研究方向包括： 1. 神经计算：神经网络是其核心组成部分，它试图通过大量人工神经元的并行连接来复制生物神经系统的功能，以理解和模拟智能行为。 2. 进化计算：基于生物的遗传和进化过程，通过进化算法来探索解决问题的策略，以模拟生物智能的进化规律。在示例中，种群交叉是进化计算的一种表现，用于避免早熟现象，即过早达到局部最优解。 3. 模糊计算：它关注的是人类处理模糊信息的能力，通过模糊逻辑来模拟不确定性和模糊性，以更贴近实际的人类决策过程。 计算智能的定义尚未统一，但普遍认为它是指那些处理低层次数值数据、具有模式识别能力、不需要传统人工智能中的知识表示，并表现出计算适应性、容错性和人类相似的计算效率和误差率的系统。计算智能起源于1992年J.C.Bezdek提出的概念，并在之后的学术会议中得到了进一步发展和应用。 在【描述】中，我们看到了遗传算法的具体应用，这是一个基于进化计算的优化方法。在第1代种群的交叉过程中，通过特定的交叉位点生成了新个体，这些新个体可能具有更好的适应值，从而逐步向全局最优解靠近。例如，个体S'11和S'12在第3位进行交叉，产生了适应值更高的个体。 计算智能是一个包含多种模拟生物智能机制的领域，旨在通过数值计算方法逼近人类智能的表现，而遗传算法是其实践中常用的一种工具，用于解决优化问题并避免早熟陷阱。