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生物启发式优化方法 及其在管理中的应用 牛 奔 Email: drniuben@gmail.com
报告内容 ◆启发式优化方法研究背景 令生物启发式优化方法 ◇群体智能优化方法(SⅠ) S算法在管理中的应用 ◆实例研究
2 报告内容 ❖启发式优化方法研究背景 ❖生物启发式优化方法 ❖群体智能优化方法（SI） ❖SI算法在管理中的应用 ❖实例研究
报告内容 c1启发式计算方法研究背景 2生物启发式计算方法 3群体智能优化方法(Sl) 4|S算法在管理中的应用 实例研究
3 报告内容 1 启发式计算方法研究背景 2 生物启发式计算方法 3 群体智能优化方法（SI） 4 SI算法在管理中的应用 5 实例研究
启发式计算方法背景 实际生活中的优化问题 ◆最优化问题模型 minf(x)x∈ScR s!g;(x)=0 h(x)0 ◆全局最优与局部最优
4 ❖最优化问题模型 启发式计算方法背景 min ( ) f x . ( ) 0 ( ) 0 >0 i i s t g x h x = 或 ❖全局最优与局部最优 D x S R ❖实际生活中的优化问题
经典的计算方法 ◆17世纪 Newtown微积分 1847年 Cauchy最速下降法 今1939年 Kantorovich下料问题和运输问题 问题求解 1947年 Dantzig单纯形方法
5 经典的计算方法 ❖17世纪Newtown 微积分 ❖1847年 Cauchy 最速下降法 ❖1947年 Dantzig 单纯形方法 ❖1939年 Kantorovich下料问题和运输问题 问题求解
启发式计算方法 定义1-1】启发式算法是一种基于直观或经验构造的算 法,在可接受的耗费(指计算时间、占用空间等)下给出待 解决优化问题毎一实例的一个可行解,该可行解与最优解的 偏离程度未必可事先估计。 【定义1-2】启发式算法是一种技术,该技术使得能在可 接受的计算费用内去寻找尽可能好的解,但不一定能保证所 得解的可行性和最优性,甚至在多数情况下,无法描述所得 解与最优解的近似程度。 经典的启发式方法基本原理根据问题的部分已知信息来启发式 地探索该问题的解决方案,在探索解决方案的过程中将发现的有 关信息记录下来,不断积累和分析,并根据越来越丰富的已知信 息来指导下一步的动作并修正以前的步骤,从而获得在整体上较 好的解决方案
6 启发式计算方法 【定义1-1】 启发式算法是一种基于直观或经验构造的算 法，在可接受的耗费（指计算时间、占用空间等）下给出待 解决优化问题每一实例的一个可行解，该可行解与最优解的 偏离程度未必可事先估计。 【定义1-2】 启发式算法是一种技术，该技术使得能在可 接受的计算费用内去寻找尽可能好的解，但不一定能保证所 得解的可行性和最优性，甚至在多数情况下，无法描述所得 解与最优解的近似程度。 经典的启发式方法基本原理:根据问题的部分已知信息来启发式 地探索该问题的解决方案，在探索解决方案的过程中将发现的有 关信息记录下来，不断积累和分析，并根据越来越丰富的已知信 息来指导下一步的动作并修正以前的步骤，从而获得在整体上较 好的解决方案
启发式计算方法分类 令物理启发式 模拟退火算法(模拟固体熔化状态下由逐渐冷 却至最终达到结晶状态的物理过程) 量子计算(模拟量子态的叠加性和相干性以及 量子比特之间的纠缠性) 社会与文化启发 文化算法(模拟人类社会的演化过程) 人口迁移算法(模拟人口流动与人口迁移)
7 启发式计算方法分类 ❖物理启发式 模拟退火算法 （模拟固体熔化状态下由逐渐冷 却至最终达到结晶状 态的物理过程） 量子计算 （模拟量子态的叠加性和相 干性 以及 量子 比特之间的纠缠性） ❖社会与文化启发 文化算法 （模拟人类社会的演化过程） 人口迁移算法（模拟人口流动与人口迁移）
报告内容 1启发式计算方法研究背景 2生物启发式计算方法 3群体智能优化方法(Sl) 4|S算法在管理中的应用 5实例研究
8 报告内容 1 启发式计算方法研究背景 2 生物启发式计算方法 3 群体智能优化方法（SI） 4 SI算法在管理中的应用 5 实例研究
生物启发式优化方法 生物启发式计算是指以生物界的各种自然现象或过程 为灵感,而提出的一系列启发式智能计算方法。 ◆遗传算法 Charles darwin The Origin of species Wha甲 ecal trados by RILIAN HLXLEY ◇神经网络 ◇模糊逻辑
生物启发式优化方法 ❖遗传算法 ❖神经网络 ❖模糊逻辑 ❖。。。。。 生物启发式计算是指以生物界的各种自然现象或过程 为灵感，而提出的一系列启发式智能计算方法
遗传算法 生物进化过程是一个自然 并行,稳健的优化过程,这 一优化过程的目的在于使生 命体达到适应坏境的最结| 构与敌果,而生物种群通过” “优胜劣汰”及遗传变异来 达到进化(优化)目的的。 进化过程 优化过程
10 遗传算法 进化过程 优化过程 生物进化过程是一个自然， 并行，稳健的优化过程，这 一优化过程的目的在于使生 命体达到适应环境的最佳结 构与效果，而生物种群通过” “优胜劣汰”及遗传变异来 达到进化（优化）目的的
