《 智慧型資訊處理 》課程設計指導
書指導教師：馮傑、周維達
2023年11月
目錄一、遺傳演算法解決函式優化問題 1
二、模擬退火演算法解決函式優化問題 3
三、神經網路解決優化問題 5
一、實驗目的
1． 掌握遺傳演算法的基本原理和步驟。
2． 複習vb、vc或matlab的基本概念、基本語法和程式設計方法，並熟練使用vb、vc或matlab編寫遺傳演算法程式。
二、實驗裝置
微機 三、實驗原理
遺傳演算法是一類隨機優化演算法，但它不是簡單的隨機比較搜尋，而是通過對染色體的評價和對染色體中基因的作用，有效地利用已有資訊來指導搜尋有希望改善優化質量的狀態。
主要步驟可描述如下：
① 隨機產生一組初始個體構成初始種群。
② 計算每乙個體的適配值（fitness value，也稱為適應度）。適應度值是對染色體(個體)進行評價的一種指標，是ga進行優化所用的主要資訊，它與個體的目標值存在一種對應關係。
③ 判斷演算法收斂準則是否滿足，若滿足，則輸出搜尋結果；否則執行以下步驟。
④ 根據適應度值大小以一定方式執行複製操作（也稱為選擇操作）。
⑤ 按交叉概率pc執行交叉操作。
⑥ 按變異概率pm執行變異操作。
⑦ 返回步驟②。
四、預習要求
1． 認真閱讀教材中遺傳演算法的基本原理與步驟。
2． 複習vb、vc或matlab的基本概念、基本語法和程式設計方法。
五、實驗內容及步驟
1． 上機編寫程式，解決函式優化問題。需優化的函式可自定義，如考慮一元函式求最大值的優化問題，用遺傳演算法解決上述函式的最優化問題。
2． 除錯程式。
3． 根據實驗結果，撰寫實驗報告。
六、實驗報告
1． 對遺傳演算法中變異概率、交叉概率、種群規模等引數的選擇進行分析。
2． 對遺傳演算法的終止準則進行分析。
3． 分析遺傳演算法的優缺點，並提出改進意見。
4． 本實驗的心得體會。
一、實驗目的
1. 掌握模擬退火演算法的基本原理和步驟。
2. 複習vb、vc或matlab的基本概念、基本語法和程式設計方法，並熟練使用vb、vc或matlab編寫模擬退火演算法程式。
二、實驗裝置
微機 三、實驗原理
模擬退火演算法是基於monte carlo迭代求解策略的一種隨機尋優演算法，其出發點是基於物理退火過程與組合優化之間的相似性，模擬退火演算法由某一較高初溫開始，利用具有概率突跳特性的metropolis抽樣策略在解空間中進行隨機搜尋，伴隨溫度的不斷下降重複抽樣過程，最終得到問題的全域性最優解。
標準模擬退火演算法的一般步驟可描述如下：
(1)令m=0，給定初溫tm，隨機產生初始狀態sm；
(2)repeat；
sold=sm；
(2.1)repeat；
(2.1.1)產生新狀態：snew=generate(sold)；
(2.1.2)若min≥random[0, 1]，則sold=snew；
(2.1.3)until抽樣穩定準則滿足；
(2.2)退溫：tm+1=update(tm)，sm+1=sold，m=m+1；
(3)until演算法終止準則滿足；
(4)輸出演算法搜尋結果：sm。
四、預習要求
1. 認真閱讀教材中模擬退火演算法的基本原理與步驟。
2. 複習vb、vc或matlab的基本概念、基本語法和程式設計方法。
五、實驗內容及步驟
1. 上機編寫程式，解決函式優化問題。需優化的函式可自定義，如考慮一元函式求最大值的優化問題，用模擬退火演算法解決上述函式的最優化問題。
2. 除錯程式。
3. 根據實驗結果，寫實驗報告。
六、實驗報告
1. 利用實驗結果，分析模擬退火演算法中初溫、初始狀態對求解結果的影響。
2. 利用實驗結果，分析metropolis抽樣準則在模擬退火演算法中的作用。
3. 分析模擬退火演算法的優缺點，並提出改進意見。
4. 本實驗的心得體會
一、實驗目的
1. 掌握bp網路的基本原理。
2. 複習vb、vc或matlab的基本概念、基本語法和程式設計方法，並熟練使用vb、vc或matlab編寫bp網路程式。
二、實驗裝置
微機 三、實驗原理
考慮hermit多項式的逼近問題，該問題由mackay提出：
式中，xr。
訓練樣本產生方式如下：樣本數n=100，其中樣本輸入xi服從區間[-4, 4]內的均勻分布，樣本輸出為f(xi)+ei， ei為新增的雜訊，服從均值為0，標準差為0.1的正態分佈。
對於該函式逼近問題，可以用乙個單輸入單輸出的3層bp網路對樣本進行擬合，網路的隱節點數選為10。
其它學習引數設定如下：神經網路採用標準sigmoidal啟用函式，輸出層採用線性啟用函式，即：
學習率=0.003，目標誤差=0.5，最大學習次數20000，初始權值和偏移取[-0.1, 0.1]內的隨機數。
四、預習要求
1. 認真閱讀教材中bp網路的基本原理。
2. 複習vb、vc或matlab的基本概念、基本語法和程式設計方法。
五、實驗內容及步驟
1. 自己選擇合適的神經網路演算法，如bp，hopfield等，需解決的優化問題可自定義，如用hopfield網路演算法解決tsp問題（旅行商問題）。
2. 除錯程式。
3. 根據實驗結果，寫實驗報告。
六、實驗報告
1. 分析實驗結果。
2. 分析神經網路演算法的優缺點，並提出改進意見。
3. 本實驗的心得體會。
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