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这是小编的其他文章，希望对大家有所帮助，
人工智能常用的十大算法 人工智能数学基础(1) 人工智能数学基础(2)
遗传算法(Genetic Algorithm，GA)
进化算法最初是从进化生物学中的一些现象中发展起来的，包括遗传、突变、自然选择和杂交。遗传算法通常是一种计算机模拟。对于一个优化问题，一定数量的候选人（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群进化得更好。传统上，二进制表示（即
0和1的串)，但也可以使用其他表达方法。进化从完全随机的个体种群开始，然后一代又一代地发生。在每一代人中，评估了整个种群的适应性，从当前种群中随机选择多个个体（基于它们的适应性），通过自然选择和突变产生新的生命种群，并在算法的下一次迭代中成为当前种群。
求解步骤
1)编码:将问题的解空间定义为染色体编码空间的映射，用一串符号表示候选解(个体)。
2)初始化种群：在一定的限制下，初始化种群是解空间的子空间。
3)设计适应性函数:将种群中的每个染色体解码成适应性函数，计算其值。
4)选择:根据适应性选择下一代，适应性越高，选择概率越大。
5)交叉:随机选择两个用于繁殖下一代的个体的相同位置，并在所选位置进行交换。
6)变异:按突变概率翻转串中的基因。
7)重复步骤4，直到满足某一性能指标或规定的遗传代数。
应用：
它是遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法性能评价的常用算例。许多人构建了连续函数和离散函数、凸函数和凹函数、低维函数和高维函数、单峰函数和多峰函数。其他优化方法很难解决一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，遗传算法很容易获得更好的效果。
随着问题规模的增加，组合优化问题的搜索空间也急剧增加，有时在当前的计算中很难找到最佳解决方案。对于这些复杂的问题，人们已经意识到应该专注于寻求满意度，而遗传算法是寻求满意度的最佳工具之一。实践证明，组合优化中的遗传算法NP问题很有效。例如遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、包装问题、图形划分问题已成功应用。
此外，GA它还广泛应用于生产调度、自动控制、机器人学、图像处理、人工生命、遗传编码和机器学习。
问题是典型的NP-Hard问题是，遗传算法作为一种经典的智能算法，在车间调度中得到了广泛的应用。许多学者致力于用遗传算法解决车间调度问题，取得了丰硕的成果。从最初的传统车间调度(JSP)柔性作业车间调度问题(FJSP)，遗传算法具有优异的性能，在许多算例中获得最优或近优解。
蚁群算法(Ant colony optimization, ACO)
。它由Marco Dorigo1992年，他在博士论文中提出，灵感来自蚂蚁在寻找食物时发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较。数值模拟结果表明，蚁群算法具有新模拟进化优化方法的有效性和应用价值。
蚂蚁观察到的范围是一个方形世界，蚂蚁有速度半径的参数（通常是3），所以它可以观察到的范围是3*三个方格世界，可移动的距离也在这个范围内。
蚂蚁的环境是一个虚拟世界，包括障碍物、其他蚂蚁和信息素。有两种信息素，一种是找到食物的蚂蚁洒下的食物信息素，另一种是找到巢的蚂蚁洒下的巢的信息素。每只蚂蚁只能在其范围内感知环境信息。信息素以一定的速度消失。
在每只蚂蚁都能感知到的范围内寻找是否有食物，如果有，直接过去。否则，这取决于是否有信息素，并比较在可感知范围内最多的信息素。这样，它就会走向信息素较多的地方，每只蚂蚁都会以较小的概率犯错误，因此它不会移动到信息素最多的点。蚂蚁寻找巢穴的规则与上述规则相同，但它对巢穴中的信息素做出反应，而不反应食物信息素。
每只蚂蚁都朝着信息素最多的方向移动，当周围没有信息素指导时，蚂蚁会按照原来的运动方向惯性运动，在运动方向上有一个随机的小干扰。为了防止蚂蚁在原地转动，它会记住它刚刚经历了什么。如果它发现下一点已经通过了，它会尽量避免。
如果蚂蚁在移动方向上有障碍物，它会随机选择另一个方向，并有信息素指导，它会按照觅食的规则行事。
当每只蚂蚁第一次找到食物或巢穴时，它散发的信息素最多，而且随着它的距离越来越远，它播放的信息素越来越少。
根据这些规则，蚂蚁之间没有直接的关系，但每只蚂蚁都与环境相互作用，而信息素实际上是连接的。例如，当一只蚂蚁找到食物时，它并没有直接告诉其他蚂蚁这里有食物，而是向环境传播信息素。当其他蚂蚁经过它附近时，它会感觉到信息素的存在，然后根据信息素的指导找到食物。
模拟退火算法(Simulated Annealing ，SA)
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加热到足够高，然后慢慢冷却。加热时，固体内的颗粒随着温度的升高而变得无序，内部可以增加。然而，当颗粒慢慢冷却时，颗粒逐渐变得有序，在每个温度下达到平衡状态，最终在室温下达到基态，最大限度地减少内部能量。
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加热到足够高，然后慢慢冷却，加热时，体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为exp（-ΔE/(kT)），其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
1）随机给定初始状态，设定合理的退火策略。（选择各参数值、初始温度T0、降温规律等）
2）令x‘=x+△x（△x为小的均匀分布的随机扰动），计算 △E=E（x\'）-E（x）。
3）若△E<0，则接受x'为新的状态，否则以概率P=exp(-△E/(kT))接受x'，其中k为波尔兹曼常数。具体做法是产生0到1之间的随机数a，若P>a则接受x'，否则拒绝x'，系统仍停留在状态x。
4）重复步骤2)、3）直到系统达到平衡状态。
5）按第1）步中给定的规律降温，在新的温度下重新执行2）~4）步，直到T=0或者达到某一预定低温。
由以上步骤可以看出，△E>0时任然有一定的概率（T越大概率越大）接受x'，因而可以跳出局部极小点。理论上说，温度T的下降应该不快于：
T(t)=T0/(1+lnt),t=1,2,3,...
其中T0为起始高温，t为时间变量。常用的公式是T(t)=aT0(t-1)，其中0.85≦a≦0.98。
粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)
PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"变异"(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。
属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异. 但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验。
PSO同遗传算法类似，是一种基于迭代的优化算法。系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值。但是它没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
全称是Beetle Antennae Search Algorithm，它与PSO算法搜索行为相似，均可用于解决全局范围内的最优化问题。但它相较于PSO算法的大量搜索粒子，通过引入了随机取向机制和步长收敛机制，使得仅通过一只天牛便可以在全局范围内进行有效寻优，在终值收敛过程中有更好的效果。相较而言，BAS算法比PSO算法具有更快的收敛速度。
以上四种算法在图像边缘检测、图像分割、图像识别、图像匹配、图像分类等领域有广泛应用。目前大多数人工智能算法还不是特别成熟，随着科学的发展还会有更多的智能算法被发现，在图像处理方面的应用也在不断深化，将多种智能算法进行融合将是未来一个重要的发展方向
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