计算智能在控制、优化和决策中的应用研究

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1、篇一章绪论既嚣整令70年代中,{孛经掰络懿簪}究骜获续续嚣避行篱。1972年秘奉学者中断馨[167]提出了联想机(Associatron)记忆模型。同年芬兰的tKohonen[138]发表了自组织映射理论。1975年另~位日本学者福岛邦彦[107]提出认知机(Cognitron)模黧。神经网络的第二次研究熟潮是伴随着Hopfield惩络模溅的诞生丽到来酾。进入80年代,经过十几年发展超来的以逻辑符号处理为主的人工智能理论和冯.诺依曼("ConNeumann)计冀机在一些信息处理阎题上遇到了挫折,而同薅势纷分毒楚莲模式戆{枣经瓣终本身夔磅突成莱,筵久裁转嚣蓑爨了勰涎蘑望。19

2、82年美国加州理工学院的J.J.Hopfieldr120]提出了以缎名字命名酌神经网络模烈,首次引入了网络能量酌数概念,使网络稳定性研究有了明确的削据。特别怒Hopfield嬲络成功的解决了N.P类型的旅行商问题(TravelingSalesmanProblem。TSP)嚣,该阚终葶l超≯学术赛瓣广+泛重褪。Hopfield辜孛经瓣缀筷壁对于优化领域的研究衡有着特别熏疆的意义在于,一方面模激的诞生就是和求解优化命题紧密相关的,另一方面Hopfield网络可以用电子线路近似的实现,可以方便戆进行莠行诗黪。1985年D,嚣.Rumelhart霸3。L。McCelland[183

3、]及其磺究小组撬鹚的并行分籀憝理(ParallelDistributedProcessing,PDp)静嬲络愚想,更是增强了人们对具有并行计算能力的电子神经计算机的信心。1983年G.E.Hinton和T_J。seinowskj[118]提出了波尔豫曼机(BoltzmmmMachine,BM)模型借助统毒}甥壤学瓣粳念来改造毒枣经建终,其愚想与模羧逗火算法蠢鞠戳之楚,瓣器来一黧计算智能算法的提出具有深刻静启发箨髑。1985年WO.Hillisfll7j发布了名为联结机(ConnectionMachine)的超级并行计算机,突破了冯·诺依照计算机的格局。1986年豳D.E.R

4、umelhart和G.E.Hinton[1821提出的误差反向传播神经溅络(ErrorBackPropagationNeuralNetwork,BP),藏为至今影响最大戆一种嘲络学习方法。神经两络作为~种成熟的弊法,已经成功的被运用剿模式识别、网像处理、语街处理。自然语言理解、机器人、专家系统以及最优化计算等各个领域,取褥了令人瞩目的成就。神经蹲络发激瓣跌宕起茯,楚符合入稍瓣事物由浚入深静获识筑律,氇符合研究论证中“否定之否定”的哲学精神。从80年代初神缀网络的研究稀次复苏并形成热点以来,发展非常迅速,从理论上对它的计算熊力、对任意腆射的逶邋躯力、学习联论l美及动态瘸终鳇稳

5、定经分瓣上郡取褥了事硕成果。掰鸯鳇一切笼凝都在路示这一领域广黼静前景和无穷瓣潜力。神经网络在诞篓E之初和优化理论就有着不解之缘。任何机器学习问题最终2第~章绪论零瑶溢薅绩筠夔援翔联,嵇:较鬻露瓣燕麓谈差平方鹈痒鸯嚣黪薅羧,霉量霞浚差平方和礅小。神缀附络的稳定特性和收敛速度,和它在连接极值计算过程中误熬麴瑟瓣瞧覆(缀毽蕊、搽凌等)、聚崩憨搜索箨法、穆始点静设置帮袁漱秘瓣美系。逡筹学纛钱鼗蠖论,特裂怒菲线性霞俊遴淦夔发爨,蹩襻经嬲终秘究董终繇潋版囊逃行戆祷撬秘镰证。褥舅一方瑟,襻淹第二次鞠经鬻终熬濑黪领热羊,Hopfield尉络模溅为代表的~大批葳馈网络,又使得神缀网络反过来为

6、优饿计算服务,解决了⋯些优化领域的经典难题。缀合优化闽磁触求解就是⋯剿。毽食倦晓遮嚣,蹶皂恿义,宅醑襄鼹对象霹黻餐薅是奁毒隧集套上定义憨函数在各种条件下豁掇德问题。从璃论上说,这类闻题如存解,总怒可以碍梭举瓣方法撬弼。这意踩麓戳分支定群法(Branch&BoundMethod,B&B)传绒优他算法暴霄普遍遗用健。但是实黪上对大规模阀趱分支定界竣通常是不能实嚣蘸震熬;该方法熬诗箨懿勰~簸鸯臻天羧器羹(长)鼢搔数藏羧,嚣算辩阕会迅速增加剐现代计算正其难以承受的地步。根据计算复杂性的理论,一个好静冀法,蒸谤算时闺裕魏竣入数据爨(长)的透数艨该有一个多瑗姣上赛,逡襻懿算法被称失多颁

7、箴孵阁算法,麓辕存效舞法;程缀合後纯巾,堑今还没蠢连酝乎苓可貔发瑰饕遮逶震熬多璞式黠阏冀法。Hopfield弼络巍求煞聚龚缀合优化雉遥驹TSP问题中,巧妙的把掰络髓量溺数和优他命题的檄小淼建立了映射关系,从丽另辟躞经,始出了求解缀合优化问磁愈新的思路。与常规方法比较,穆经爨终繁毒藏戳镟亵襄羡算法瓣黪餐,嚣藏黎鼹速瘦弱凝霾都辖迁入滚意。与神经阚络相比,避毹许葬(EvolutionaryComputation,EC)的发展似乎要黢裂褥多。上世纪6晦戴裙,桕捧工业大学褥£.Rechcnberg巍鞭。疑Schwefel£

8、

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