仿生智能算法 机器学习技术 遗传算法 进化算法及其在数值计算中的应用 优质详细的课件 共34页.ppt

数学规划：在一些等式或不等式约束条件下，求一个目标函 数的极大（或极小）的优化模型称为数学规划。根据有、无 约束条件可以分为约束数学规划和无约束数学规划；根据目 标函数 和约束函数 是否为线性函数，分为 线性规划和非线性规划；根据问题中是否只有一个目标函数， 分为单目标规划和多目标规划。 很多非常重要的问题是线性的（或者用线性函数能够很好地 近似表示），因此线性规划的研究具有重要意义。与非线性 规划相比，线性规划的研究更加成熟。 进化计算（Evolutionary Computation，EC）受生物进化论 和遗传学等理论的启发，是一类模拟生物进化过程与机制，自 组织、自适应的对问题进行求解的人工智能技术。进化计算的 具体实现方法与形式称为进化算法（Evolutionary Algorithm， EA）。 进化算法是一种具有“生成+检测”（generate-and-test）迭代过程的搜索算法，算法体现群体搜索和群体中个体之间信息交换两大策略，为每个个体提供了优化的机会，使得整个群体在优胜劣汰（survival of the fittest）的选择机制下保证进化的趋势。