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智能優(yōu)化算法的應(yīng)用領(lǐng)域（智能優(yōu)化算法的應(yīng)用領(lǐng)域包括）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-14 15:11:41 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 86

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于智能優(yōu)化算法的應(yīng)用領(lǐng)域的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、智能優(yōu)化算法解決了哪些問題
2、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？
3、智能優(yōu)化算法：生物地理學(xué)優(yōu)化算法
4、智能優(yōu)化算法：人工蜂群算法

智能優(yōu)化算法的應(yīng)用領(lǐng)域（智能優(yōu)化算法的應(yīng)用領(lǐng)域包括）

一、智能優(yōu)化算法解決了哪些問題

主要解決了np難問題。即通過一般方法可以得到最優(yōu)解，但是整個(gè)求解過程非常復(fù)雜或者漫長，此時(shí)次優(yōu)解可以通過一些智能優(yōu)化方法簡單得出，雖不是最優(yōu)解，但是我們對所求結(jié)果還是很滿意的，智能優(yōu)化算法就是解決這類問題的。

二、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？

人工智能行業(yè)主要上市公司：目前國內(nèi)人工智能行業(yè)的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、騰訊(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大訊飛(002230)等。

本文核心數(shù)據(jù)：中國人工智能產(chǎn)業(yè)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模,人工智能產(chǎn)業(yè)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模,人工智能產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用層,中國人工智能市場應(yīng)用份額,人工智能在各行業(yè)中的應(yīng)用情況

1、核心產(chǎn)業(yè)和帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)雙雙高速增長

相比于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，我國人工智能發(fā)展期與成熟期迎來的較晚，但是在資本和社會(huì)期望的驅(qū)動(dòng)下，我國人工智能發(fā)展的速度也是非?？斓摹３醪焦烙?jì)2020年我國的人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到1512.5億元，增長率為38.94%。

智能優(yōu)化算法的應(yīng)用領(lǐng)域（智能優(yōu)化算法的應(yīng)用領(lǐng)域包括）

除了核心產(chǎn)業(yè)的增長外，人工智能帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)而規(guī)模也呈現(xiàn)出快速增長區(qū)趨勢。2019年我國人工智能帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)從而規(guī)模為38521.5億元，初步估計(jì)2020年達(dá)到5725.7億元，同比增長高達(dá)49.83%。

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2、人工智能發(fā)展快速主要由于應(yīng)用產(chǎn)業(yè)廣泛

人工智能發(fā)展快速主要由于應(yīng)用產(chǎn)業(yè)廣泛。從產(chǎn)業(yè)鏈的結(jié)構(gòu)來看，在人工智能應(yīng)用層設(shè)計(jì)的行業(yè)非常的多。軟件方面的涉及主要有客服、金融、教育;硬件類主要包含無人機(jī)，倉儲(chǔ)物流、智能機(jī)器人等;還有軟硬件均為核心技術(shù)的無人駕駛和醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)。

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從客戶來看，中國人工智能市場主要客戶來自政府城市治理和運(yùn)營(公安、交警、司法、城市運(yùn)營、政務(wù)、交運(yùn)管理、國土資源、監(jiān)所、環(huán)保等)，應(yīng)用占比達(dá)到49%，互聯(lián)網(wǎng)與金融行業(yè)緊隨其后，占比分別為18%和12%。

智能優(yōu)化算法的應(yīng)用領(lǐng)域（智能優(yōu)化算法的應(yīng)用領(lǐng)域包括）

企業(yè)和政府對人工智能的應(yīng)用逐漸升溫。在決定企業(yè)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益的各個(gè)環(huán)節(jié)，都已能夠看到人工智能的身影：AI 核身幫助人們安全生活、遠(yuǎn)程交易、便捷通行;深度學(xué)習(xí)和知識圖譜幫助企業(yè)在生產(chǎn)過程中分析預(yù)測、科學(xué)決策;人機(jī)對話提升了拜訪登記、服務(wù)響應(yīng)中的用戶體驗(yàn)。人工智能將催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，實(shí)現(xiàn)社會(huì)生產(chǎn)力的整體躍升，推動(dòng)社會(huì)進(jìn)入智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代。

前瞻估算，目前中國大型企業(yè)基本都已在持續(xù)規(guī)劃投入實(shí)施人工智能項(xiàng)目，而全部規(guī)上企業(yè)中約有超過10%的企業(yè)已將人工智能與其主營業(yè)務(wù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)地位提高或經(jīng)營效益優(yōu)化。

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三、智能優(yōu)化算法：生物地理學(xué)優(yōu)化算法

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摘要：Alfred Wallace和Charles Darwin在19世紀(jì)提出了生物地理學(xué)理論，研究生物物種棲息地的分布、遷移和滅絕規(guī)律。Simon受到生物地理學(xué)理論的啟發(fā)，在對生物物種遷移數(shù)學(xué)模型的研究基礎(chǔ)上，于 2008年提出了一種新的智能優(yōu)化算法 — 生物地理學(xué)優(yōu)化算法（Biogeography-Based Optimization，BBO）。BBO算法是一種基于生物地理學(xué)理論的新型算法，具有良好的收斂性和穩(wěn)定性，受到越來越多學(xué)者的關(guān)注。

BO算法的基本思想來源于生物地理學(xué)理論。如圖1所示，生物物種生活在多個(gè)棲息地（Habitat）上，每個(gè)棲息地用棲息適宜指數(shù)（Habitat Suitability Index，HSI）表示，與HSI相關(guān)的因素有降雨量、植被多樣性、地貌特征、土地面積、溫度和濕度等，將其稱為適宜指數(shù)變量（Suitability Index Variables，SIV）。

HSI是影響棲息地上物種分布和遷移的重要因素之一。較高 HSI的棲息地物種種類多；反之，較低 HSI的棲息地物種種類少?？梢?，棲息地的HSI與生物多樣性成正比。高 HSI的棲息地由于生存空間趨于飽和等

問題會(huì)有大量物種遷出到相鄰棲息地，并伴有少量物種遷入；而低 HSI的棲息地其物種數(shù)量較少，會(huì)有較多物種的遷入和較少物種的遷出。但是，當(dāng)某一棲息地HSI一直保持較低水平時(shí)，則該棲息地上的物種會(huì)趨于滅絕，或?qū)ふ伊硗獾臈⒌?，也就是突變。遷移和突變是BBO算法的兩個(gè)重要操作。棲息地之間通過遷移和突變操作，增強(qiáng)物種間信息的交換與共享，提高物種的多樣性。

BBO算法具有一般進(jìn)化算法簡單有效的特性，與其他進(jìn)化算法具有類似特點(diǎn)。

（1）棲息適宜指數(shù)HSI表示優(yōu)化問題的適應(yīng)度函數(shù)值，類似于遺傳算法中的適應(yīng)度函數(shù)。HSI是評價(jià)解集好壞的標(biāo)準(zhǔn)。

（2）棲息地表示候選解，適宜指數(shù)變量 SIV 表示解的特征，類似于遺傳算法中的“基因”。

（3）棲息地的遷入和遷出機(jī)制提供了解集中信息交換機(jī)制。高 HSI的解以一定的遷出率將信息共享給低HSI的解。

（4）棲息地會(huì)根據(jù)物種數(shù)量進(jìn)行突變操作，提高種群多樣性，使得算法具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力。

BBO算法的具體流程為：

步驟1 初始化BBO算法參數(shù)，包括棲息地?cái)?shù)量、遷入率最大值和遷出率最大值、最大突變率等參數(shù)。

步驟2 初始化棲息地，對每個(gè)棲息地及物種進(jìn)行隨機(jī)或者啟發(fā)式初始化。

步驟3 計(jì)算每個(gè)棲息地的適宜指數(shù)HSI；判斷是否滿足停止準(zhǔn)則，如果滿足就停止，輸出最優(yōu)解；否則轉(zhuǎn)步驟4。

步驟4 執(zhí)行遷移操作，對每個(gè)棲息地計(jì)算其遷入率和遷出率，對SIV進(jìn)行修改，重新計(jì)算適宜指數(shù)HSI。

步驟5 執(zhí)行突變操作，根據(jù)突變算子更新棲息地物種，重新計(jì)算適宜指數(shù)HSI。

步驟6 轉(zhuǎn)到步驟3進(jìn)行下一次迭代。

1.1 遷移操作

如圖2所示，該模型為單個(gè)棲息地的物種遷移模型。

橫坐標(biāo)為棲息地種群數(shù)量 S ，縱坐標(biāo)為遷移比率 η，λ(s) 和 μ(s) 分別為種群數(shù)量的遷入率和遷出率。當(dāng)種群數(shù)量為 0 時(shí)，種群的遷出率 μ(s) 為 0，種群的遷入率λ(s) 最大；當(dāng)種群數(shù)量達(dá)到 S max 時(shí)，種群的遷入率 λ(s)為0，種群遷出率 u(s) 達(dá)到最大。當(dāng)種群數(shù)量為 S 0 時(shí)，遷出率和遷入率相等，此時(shí)達(dá)到動(dòng)態(tài)平衡狀態(tài)。根據(jù)圖2，得出遷入率和遷出率為：

遷移操作的步驟可以描述為：

Step1：for i= 1 to N do

Step2：用遷入率選取

Step3： if （0，1）之間的均勻隨機(jī)數(shù)小于 then

Step4： for j= 1 to N do

Step5：用遷出率選取

Step6： if （0，1）之間的均勻隨機(jī)數(shù)小于 then

Step7：從中隨機(jī)選取一個(gè)變量SIV

Step8：用SIV替換中的一個(gè)隨機(jī)SIV

Step9： end if

Step10： end for

Step11： end if

Step12：end for

1.2 突變（Mutation）操作

突變操作是模擬棲息地生態(tài)環(huán)境的突變，改變棲息地物種的數(shù)量，為棲息地提供物種的多樣性，為算法提供更多的搜索目標(biāo)。棲息地的突變概率與其物種數(shù)量概率成反比。即

其中：為最大突變率；為棲息地中物種數(shù)量為對應(yīng)的概率；為的最大值；是棲息地中物種數(shù)量為對應(yīng)的突變概率。

突變操作的步驟可以描述為：

Step1：for i= 1 to N do

Step2：計(jì)算突變概率

Step3：用突變概率選取一個(gè)變量

Step4： if （0，1）之間的均勻隨機(jī)數(shù)小于 then

Step5：隨機(jī)一個(gè)變量代替中的SIV

Step6： end if

Step7：end for

[1] Simon D.Biogeography-based optimization[J].IEEE Trans-

actions on Evolutionary Computation，2008（6）：702-713.

[2]張國輝,聶黎,張利平.生物地理學(xué)優(yōu)化算法理論及其應(yīng)用研究綜述[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2015,51(03):12-17.

https://mianbaoduo.com/o/bread/aJqZmZ8=

https://mianbaoduo.com/o/bread/YZaXmJpq

四、智能優(yōu)化算法：人工蜂群算法

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摘要：人工蜂群算法(artificial bee colony，ABC)是由土耳其學(xué)者Karaboga 于 2005 年提出，它是模擬蜜蜂的采蜜行為來解決生活中一些多維和多模的優(yōu)化問題，它最初應(yīng)用于數(shù)值優(yōu)化問題，自提出以來受到了眾多學(xué)者極大的關(guān)注，并廣泛應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、工程應(yīng)用、圖像識別等多個(gè)領(lǐng)域。

在 ABC 算法里，用蜜源的位置來表示解，用蜜源的花粉數(shù)量表示解的適應(yīng)值。所有的蜜蜂劃分為雇傭蜂、跟隨蜂、探索蜂三組。雇傭蜂和跟隨蜂各占蜂群總數(shù)的一半。雇傭蜂負(fù)責(zé)最初的尋找蜜源并采蜜分享信息，跟隨蜂負(fù)責(zé)呆在蜂巢里根據(jù)雇傭蜂提供的信息去采蜜，探索蜂在原有蜜源被拋棄后負(fù)責(zé)隨機(jī)尋找新的蜜源來替換原有的蜜源。與其他群智能算法一樣，ABC 算法是迭代的。對蜂群和蜜源的初始化后，反復(fù)執(zhí)行三個(gè)過程，即雇傭蜂、跟隨蜂、探索蜂階段，來尋找問題的最優(yōu)解。每個(gè)階段描述如下:

對 ABC 算法的參數(shù)進(jìn)行初始化，這些參數(shù)有蜜源數(shù) 、蜜源確定被拋棄的次數(shù) 、迭代終止次數(shù)。在標(biāo)準(zhǔn) ABC 算法里，蜜源的數(shù)目與雇傭蜂數(shù)相等，也與跟隨蜂數(shù)相等。產(chǎn)生某個(gè)蜜源的公式為:

其中: 代表第個(gè)蜜源的第維度值，取值于，取值于 ; 和分別代表第維的最小值和最大值。初始化蜜源就是對每個(gè)蜜源的所有維度通過以上公式賦一個(gè)在取值范圍內(nèi)的隨機(jī)值，從而隨機(jī)生成個(gè)最初蜜源。

在雇傭蜂階段，雇傭蜂用以下公式來尋找新蜜源:

其中: 代表鄰域蜜源，取值于，且不等于 ; 是取值在[-1,1]的隨機(jī)數(shù)，通過式(2)得到新蜜源后，利用貪婪算法，比較新舊蜜源適應(yīng)值，選擇優(yōu)者。

雇傭蜂階段結(jié)束，跟隨蜂階段開始。在該階段，雇傭蜂在舞蹈區(qū)分享蜜源信息。跟隨蜂分析這些信息，采用輪盤賭策略來選擇蜜源跟蹤開采，以保證適應(yīng)值更高的蜜源開采的概率更大。跟隨蜂開采過程與雇傭蜂一樣，利用式(2)找尋新蜜源，并留下更優(yōu)適應(yīng)者。

蜜源擁有參數(shù) ，當(dāng)蜜源更新被保留時(shí)，為 0;反之，加 1。從而能統(tǒng)計(jì)出一個(gè)蜜源沒有被更新的次數(shù)。

如果一個(gè)蜜源經(jīng)過多次開采沒被更新，也就是值過高，超過了預(yù)定閾值，那么需拋棄這個(gè)蜜源，啟動(dòng)探索蜂階段。這體現(xiàn)了 ABC 里自組織的負(fù)反饋和波動(dòng)屬性。在該階段里，探索蜂利用式(3)隨機(jī)尋找新的蜜源來代替被拋棄蜜源。

人工蜂群算法流程

step1.初始化算法參數(shù)，生成蜜蜂初始位置

step2.雇傭蜂計(jì)算適應(yīng)度值，比較并保存最優(yōu)值

step3.跟隨蜂選擇雇傭蜂更新蜜源位置，計(jì)算適應(yīng)度值，保存最佳值

step4.若有偵察蜂出現(xiàn)，則重新生成初始位置并執(zhí)行更新選優(yōu)，否則繼續(xù)執(zhí)行step5

step5.若迭代次數(shù)小于預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)，則轉(zhuǎn)到step2；否則輸出最優(yōu)解