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2025-05-03 19:04 本頁面
【正文】 這幾種智能算法有別于一般的按照圖靈機進行精確計算的程序，尤其是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是對計算機模型的一種新的詮釋，跳出了馮總結(jié)模擬退火，遺傳算法，禁忌搜索，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決全局最優(yōu)解的問題上有著獨到的優(yōu)點，并且，它們有一個共同的 特點：都是模擬了自然過程。這個思想和模擬退火差不多。當前向網(wǎng)絡(luò)采用模擬退火算法作為學(xué)習(xí)方法的時候，一般成為 波爾茲曼網(wǎng)絡(luò) ，屬于隨機性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。學(xué)習(xí)樣本中的任何樣品的信息都包含在網(wǎng)絡(luò)的每個權(quán)值之中。而解決的辦法就是 多層前向網(wǎng)路 。歷史上第一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型稱作 MP模型，非常簡單：其中，表示神經(jīng)元 i在 t時刻的狀態(tài)，為 1 表示激發(fā)態(tài)，為 0表示抑制態(tài)；是神經(jīng)元 i和 j之間的連接強度；表示神經(jīng)元 i的閾值，超過這個值神經(jīng)元 才能激發(fā)。諾依曼機不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算非數(shù)字，非精確，高度并行，并且有自學(xué)習(xí)功能。 (4)終止準則：和模擬退火，遺傳算法差不多，常用的有：給定一個迭代步數(shù)；設(shè)定與估計的最優(yōu)解的距離小于某個范圍時，就終止搜索；當與最優(yōu)解的距離連續(xù)若干步保持不變時，終止搜索；禁忌搜索是對人類思維過程本身的一種模擬，它通過對一些局部最優(yōu)解的禁忌 (也可以說是記憶 )達到接納一部分較差解，從而跳出局部搜索的目的。這三個概念是禁忌搜索和一般搜索準則最不同的地方，算法的優(yōu)化也關(guān)鍵在這里。就這樣，一大圈后，把找到的幾個山峰一比較，珠穆朗瑪峰脫穎而出。禁忌搜索算法 (Tabu Search， TS)為了找到 全局最優(yōu)解 ，就不應(yīng)該執(zhí)著于某一個特定的區(qū)域。變異可以防止有效基因的缺損造成的進化停滯。 (5)變異：按照變異概率 (pm)進行變異。通過雜交操作可以得到新一代個體，新個體組合了其 父輩個體的特性。遺傳算法通過選擇過程體現(xiàn)這一思想，進行選擇的原則是適應(yīng)性強的個體為下一代貢獻一個或多個后代的概率大。 (3)適應(yīng)性值評估檢測和選擇：適應(yīng)性函數(shù)表明個體或解的優(yōu)劣性，在程序的開始也應(yīng)該評價適應(yīng)性，以便和以后的做比較。編碼方式依賴于問題怎樣描述比較好解決。遺傳算法的偽碼： procedure geic algorithm begin initialize agroup and evaluate the fitness value； (1)while not convergent(2)begin select； (3)if random[0,1]pc then crossover； (4)if random(0,1)pm then mutation； (5)end； end 上述程序中有五個重要的環(huán)節(jié)：(1)編碼和初始群體的生成： GA 在進行搜索之前先將解空間的解數(shù)據(jù)表示成遺傳空間的基因型串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，這些串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的不 同組合便構(gòu)成了不同的點。遺傳算法可以很好地用于優(yōu)化問題，若把它看作對自然過程高度理想化的模擬，更 能顯出它本身的優(yōu)雅 雖然生存競爭是殘酷的。 (5)退火結(jié)束準則：一般有：設(shè)置終止溫度；設(shè)置迭代次數(shù)；搜索到的最優(yōu)值連續(xù)多次保持不變；檢驗系統(tǒng)熵是否穩(wěn)定。 (2)狀態(tài)接受函數(shù)：這個環(huán)節(jié)最關(guān)鍵，但是，實驗表明，何種接受函數(shù)對于最后結(jié)果影響不大。模擬退火的偽碼 表達： procedure simulated annealing begin t： =0； initialize temperature Tselect acurrent string vc at random；evaluate vc； repeat repeat select anew string vn in the neighborhood of vc； (1)if f(vc)f(vn)then
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