本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略

将语义Web技术引入发布/订阅系统中,结合领域本体,提出一种智能匹配算法.以双索引哈希邻接表,结合谓词表、变量约束表和变量类型表作为订阅条件RDF图模式的数据结构,采用元语句级匹配计数方法,使原子订阅条件仅匹配一次,原子订阅条件间\与关系\的顺序匹配.定量和定性分析了算法的时间和空间复杂度.实验结果比较表明,所设计的智能匹配算法具有较高的订阅匹配效率,适合于大规模发布/订阅系统

以滚轴支座基础隔震结构作为受控结构研究对象, 在该隔震结构的隔震层施加主动控制装置, 形成智能隔震体系, 以控制隔震层的位移, 提高结构的安全性. 在智能隔震结构中引入非光滑控制算法, 基于隔震层位移和速度反馈, 提出了智能隔震结构的非光滑控制算法, 进一步根据Lyapunov稳定理论, 推导了在非光滑控制下智能控制闭环系统的全局有限时间稳定性. 结合一栋六层滚轴支座基础隔震结构, 进行了非光滑主动控制算法下和LQG主动控制算法下的地震响应控制仿真分析. 结果表明, 智能隔震结构可有效控制结构的位移, 与被动隔震结构相比较上部结构的地震响应有一定程度的减小, 同时提出的非光滑控制算法与LQG控制算法相比较具有更好的控制效果, 相比LQG控制算法通过较少的反馈量即可实现反馈控制, 且非光滑控制算法具有良好的稳定性

提出基于免疫遗传算法与BP网络混合模型的冷连轧机组负荷分配的智能优化新方法,该方法具有学习功能强、计算精度高、使用方便等特点,且适合在线计算.实验证明了该方法的有效性

9.1 层次分析法 9.2 人工神经网络与神经网络优化算法 9.3 遗传算法 9.4 模拟退火算法 9.5 神经网络权值的混合优化学习策略

根据知识工程理论研究了一种智能型的优化设计软件系统IOPS。该系统集成了连续、离散、随机变量的14种优化算法程序,并通过模型诊断、算法选择、多目标决策、参数设计等专家系统的并行操作,实现了优化设计过程自动化

一、进化计算包括: 遗传算法(genetic algorithms,gA) 进化策略( evolution strategies 'CSU 进化编程(evolutionary rogramming) 必遗传编程(genetic programming) 人类不满足于模仿生物进化行为,希望能够建立具有自然生命特征的人造生命和人造生命系统

提出基于IGA模型的热连轧精轧机组负荷分配的智能优化新方法,该方法具有计算精度高、速度快等特点,且适合在线计算.实验数据对比分析结果表明了该方法的有效性,为热连轧精轧机组轧制规程的智能优化设计提供了一条新途径

研究了智能信息处理在烧结质量推断中的应用，在对图象序列的范型描述和BP算法改进的基础上，成功地应用了图象序列分析与动态模式识别相结合的方法，解决了烧结质量的动态推断问题.实例表明，该方法有很好的实用效果

对银行的三种营业模型进行分析后指出,现代“机—机”模型是未来银行的必然经营方式,而其关键技术是储户的身份甄别和确保交互信息在网路中的安全。提出了两种安全性控制策略,即双密钥(伴随密钥)与语音智能识别,前者绕过了身份直接甄别,后者则是用动态语音代替动态图像来甄别身份。最后对问题求解策略及算法给出了框架性描述