计算智能研究综述

对计算智能的综述，人工神经网络技术的介绍，进化计算方法的介绍，模糊技术的介绍，计算智能技术的发展方向的介绍

涵盖了《神经计算智能基础（靳蕃）》神经网络部分的基本知识，并整理了很多扩展知识；结尾附录了一些有用的链接。知识包括：神经元、多层感知机、BP算法、卷积神经网络、RBF神经网络、Kohonen自组织网络、Hopfield网络、深度置信网络等。

Computational Intelligence Concepts to Implementations by Russell C. Eberhart

计算智能计算智能的发展历史以及在其研究领域的应用

2018 CCF大数据与计算智能大赛自动驾驶三维点云分割复赛第四方案

计算智能课程：Python遗传算法和蚁群算法。。

禁忌搜索(Tabu Search, TS)是属于模拟人类智能的一种优化算法。 基本流程：禁忌搜索算法在初始化的时候，在搜索空间随机生成一个初始解 i，禁忌表H置空，当前解i记为历史最优解 s，然后进入迭代的搜索过程。在每一次迭代中，都从当前的解i出发，在当前禁忌表H的限制下，构造出解i的邻域A，然后从A中选出适应值最好的解 j 来替换解 i，同时更新禁忌表H。在解 j 替换解 i 之后，如果解 i 的质量得到改善，那么历史最优的解 s 将被解 i 替换；否则，s 保持不变，即使解 i 虽然暂时变差了，但是由于扩大了搜索空间，仍有利于跳出局部最优。得到了新的当前解 i 之后，算法返回迭代的开始继续进行，直到找到最优解或者运行了一定的迭代次数等终止条件的时候结束算法。 ———————————————— 介绍链接：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109270374

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是进化计算的一个分支，是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法。 PSO模拟了自然界鸟群捕食和鱼群捕食的过程。通过群体中的协作寻找到问题的全局最优解。它是1995年由美国学者Eberhart和Kennedy提出的，现在已经广泛应用于各种工程领域的优化问题之中。 ———————————————— 介绍链接：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109212631

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一个分支，是一种模拟自然界生物进化过程的随机搜索算法。 介绍链接：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109197192