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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级1智能优化算法 智能优化算法又称为现代启发式算法是一种具有全局优化性能通用性强且适合于并行处理的算法这种算法一般具有严密的理论依据而不是单纯凭借专家经验理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解 常用的智能优化算法 (1)遗传算法 (Genetic Algorithm 简称GA) (2)模拟退火算

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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级智能优化算法 随着仿生学遗传学和人工智能科学的发展从20世纪70年代以来研究人员相继将遗传学神经网络科学的原理和方法应用到最优化领域形成了一系列新的最优化方法如：人工神经网络算法遗传算法蚁群算法等这些算法不需要构造精确的数学搜索方向不需要进行繁杂的一维搜索而是通过大量简单的信息传播和演变方法来得到问题的最优

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级现代智能优化算法—遗传算法华北电力大学输配电技术研究所刘自发2008年2月简 介1995 毕业于东北电力学院获学士学位2000年毕业于东北电力学院获硕士学位2005年毕业于天津大学获博士学位2007年Univeristy of Strathclyde 博士后现代智能优化算法遗传算法禁忌算法蚁群算法粒子群算法细菌算法混沌

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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级智能优化算法之三:差分进化算法 (或差异演化算法)太原科技大学张学良 在科学和工程领域中经常会遇到连续空间中的数值优化问题它们的目标函数通常是非线性甚至是不可微的这时传统的优化方法便很难获得成功 20世纪50年代中期创立了仿生学自然界的生物体通过自然选择和自然遗传机制就能自组织自适应地使问题得到完

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