计算智能：简单遗传算法解析

"该资源是一份关于计算智能的研究生教材内容，主要讲解了简单遗传算法的求解步骤，并探讨了计算智能与人工智能的区别。" 在计算智能领域，遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，常用于解决复杂问题。如标题所示，简单遗传算法的求解过程可以概括为以下几个步骤： 1. **初始化种群**：这是遗传算法的起点，随机生成一组解决方案（称为个体），构成初始种群。每个个体通常由二进制编码表示，对应于问题的可能解。 2. **计算适应度值**：根据问题的目标函数，计算每个个体的适应度值，这个值反映了个体解决方案的质量。适应度函数是评估个体优劣的关键。 3. **选择操作**：基于适应度值，采用选择策略（如轮盘赌选择、锦标赛选择等）保留一部分个体，作为繁殖下一代的基础。这模拟了自然选择的过程，优秀个体更有可能被保留下来。 4. **交叉操作**（Crossover）：按照一定的概率Pc，选取两个父代个体进行基因交换，生成新的子代个体。交叉操作保持了种群的多样性，促进新解的出现。 5. **变异操作**：在每个子代个体中，根据变异概率Pm随机改变某些基因位，以避免算法陷入局部最优。变异提供了跳出当前解空间的机会，引入新的遗传信息。 6. **终止条件判断**：如果设定的终止条件未满足（例如达到最大迭代次数、适应度阈值等），则返回步骤2，继续下一轮迭代。否则，算法结束，最优解通常在最后的种群中。 计算智能与人工智能的主要区别在于，计算智能更注重数值数据的处理和学习，而不是依赖于人类预先定义的知识。如马克斯和贝兹德克的观点所示，计算智能涵盖的范围包括神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等，强调的是通过模拟生物系统的计算方法来解决问题。 在图4.1中，ABC的交互关系清晰地展示了人工智能、生物系统和计算系统之间的层次结构。A（Artificial）代表人工系统，B（Biological）代表生物系统，C（Computational）代表计算系统，它们之间的关系体现了系统复杂性的逐渐增加。计算智能（CI）是人工智能（AI）的一个子集，同时它又借鉴了生物系统（BI）的一些原理，尤其是生物神经网络（BNN）和人工神经网络（ANN）的概念。 表4.1进一步阐述了这些领域及其定义，强调计算智能作为低层认知方式，区别于依赖于知识的人工智能。通过这样的理论框架，我们可以更好地理解计算智能如何在不依赖大量先验知识的情况下，利用模拟生物进化和学习的机制来解决实际问题。