计算智能：进化编程与人工神经网络

"进化编程-计算智能ppt" 进化编程（Evolutionary Programming, EP）是计算智能的一个重要分支，由福格尔（Fogel）在1962年提出，旨在模仿生物进化过程来解决复杂问题。EP的核心思想是通过遗传算法的原理，即选择、变异和交叉操作，来优化问题的解决方案。这种方法特别适用于那些传统优化方法难以处理的非线性、多模态和高维度问题。 在进化编程中，个体通常代表可能的解决方案，而群体则代表解决方案的集合。每个个体由一组参数（基因）组成，这些参数经过随机变异来生成新的解（子代）。适应度函数用于评估个体的优劣，通常基于问题的特定目标来计算。适应度高的个体更有可能被选择为父代，从而在下一代中保留其优良特性。这个过程不断迭代，直到达到预设的停止条件，如达到一定的代数或找到满意的解决方案。 计算智能是一个广泛的领域，涵盖了多种不同的技术，包括神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命。与传统的人工智能（AI）相比，计算智能更侧重于数据驱动和学习能力，而不是依赖于预先编程的规则和知识。计算智能的出现，反映了科学和技术多学科交叉与集成的趋势。 贝兹德克（Bezdek）在1992年给出了计算智能的定义，强调其依赖于数值数据而非知识。同时，马克斯（Marks）在1993年进一步探讨了计算智能与人工智能的差异。贝兹德克通过ABC模型（Artificial, Biological, Computational）清晰地展示了这些概念之间的关系，指出它们分别代表不同级别的系统复杂性，并通过模式识别、神经网络和智能等多个领域的交互来阐述这些概念的关联。 计算智能的低层认知体现在其能够处理复杂的优化问题，如进化编程中的适应度驱动的搜索。与人工智能中的高层认知（如推理和理解）相比，计算智能更专注于从大量数据中学习和提取规律，以实现问题的自动解决。 通过以上分析，我们可以看到进化编程作为计算智能的一部分，如何利用生物进化的机制来解决复杂计算任务，以及计算智能领域内各种技术之间的关联和区分。这种技术在工程优化、机器学习、信号处理等多个领域有着广泛的应用。