计算智能

计算智能是以生物进化的观点认识和模拟智能。按照这一观点，智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的（头脑）结构被保存下来，智能水平也随之提高。因此说计算智能就是基于结构演化的智能。计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等等。这些方法具有以下共同的要素：自适应的结构、随机产生的或指定的初始状态、适应度的评测函数、修改结构的操作、系统状态存储器、终止计算的条件、指示结果的方法、控制过程的参数。计算智能的这些方法具有自学习、自组织、自适应的特征和简单、通用、鲁棒性强、适于并行处理的优点。在并行搜索、联想记忆、模式识别、知识自动获取等方面得到了广泛的应用。

典型的代表如遗传算法、免疫算法、模拟退火算法、蚁群算法、微粒群算法，都是一种仿生算法，基于“从大自然中获取智慧”的理念，通过人们对自然界独特规律的认知，提取出适合获取知识的一套计算工具。总的来说，通过自适应学习的特性，这些算法达到了全局优化的目的。

图书《计算智能》信息作

者：夏定纯

出版社：科学出版社

出版时间： 2008

ISBN: 9787030223968

开本： 16

定价: 24.50 元

内容简介本书共9章，介绍了传统智能技术的主要原理与技术与方法，主要包括知识的表示、基本推理、不确定推理、搜索原理等，同时，还介绍了现代智能技术的主要研究与发展方向，并从工程应用的角度讨论人工智能的实际问题及其解决方法。

目录第1章绪论

第2章知识表示

第3章基本推理原理

第4章搜索原理

第5章模糊逻辑

第6章神经网络

第7章进化计算

第8章群体智能

第9章数据挖掘

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