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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)布時間：2023-04-14 15:11:41 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 86

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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，但是整個求解過程非常復(fù)雜或者漫長，此時次優(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，但是在資本和社會期望的驅(qū)動下，我國人工智能發(fā)展的速度也是非?？斓?。初步估計2020年我國的人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到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產(chǎn)業(yè)從而規(guī)模為38521.5億元，初步估計2020年達到5725.7億元，同比增長高達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，倉儲物流、智能機器人等;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)。

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）

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營(公安、交警、司法、城市運營、政務(wù)、交運管理、國土資源、監(jiān)所、環(huán)保等)，應(yīng)用占比達到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)濟效益的各個環(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;人機對話提升了拜訪登記、服務(wù)響應(yīng)中的用戶體驗。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，實現(xiàn)社會生產(chǎn)力的整體躍升，推動社會進入智能經(jīng)濟時代。

前瞻估算，目前中國大型企業(yè)基本都已在持續(xù)規(guī)劃投入實施人工智能項目，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棲息地（Habitat）上，每個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，則該棲息地上的物種會趨于滅絕，或?qū)ふ伊硗獾臈⒌?，也就是突變。遷移和突變是BBO算法的兩個重要操作。棲息地之間通過遷移和突變操作，增強物種間信息的交換與共享，提高物種的多樣性。

BBO算法具有一般進化算法簡單有效的特性，與其他進化算法具有類似特點。

（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制提供了解集中信息交換機制。高 HSI的解以一定的遷出率將信息共享給低HSI的解。

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

BBO算法的具體流程為：

步驟1 初始化BBO算法參數(shù)，包括棲息地數(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，對每個棲息地及物種進行隨機或者啟發(fā)式初始化。

步驟3 計算每個棲息地的適宜指數(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，對每個棲息地計算其遷入率和遷出率，對SIV進行修改，重新計算適宜指數(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，重新計算適宜指數(shù)HSI。

步驟6 轉(zhuǎn)到步驟3進行下一次迭代。

1.1 遷移操作

如圖2所示，該模型為單個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，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)量達到 S max 時，種群的遷入率 λ(s)為0，種群遷出率 u(s) 達到最大。當(dāng)種群數(shù)量為 S 0 時，遷出率和遷入率相等，此時達到動態(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）之間的均勻隨機數(shù)小于 then

Step7：從中隨機選取一個變量SIV

Step8：用SIV替換中的一個隨機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：計算突變概率

Step3：用突變概率選取一個變量

Step4： if （0，1）之間的均勻隨機數(shù)小于 then

Step5：隨機一個變量代替中的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].計算機工程與應(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。每個階段描述如下:

對 ABC 算法的參數(shù)進行初始化，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)生某個蜜源的公式為:

其中: 代表第個蜜源的第維度值，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蜜源的所有維度通過以上公式賦一個在取值范圍內(nèi)的隨機值，從而隨機生成個最初蜜源。

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，為 0;反之，加 1。從而能統(tǒng)計出一個蜜源沒有被更新的次數(shù)。

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