題目:進化算法最新發展介紹
報告人:文理學院數學系 劉雪英教授
報告時間:2016年3月30日18:00-20:30
報告地點:1C324
報告摘要:
??? 在工程應用、生產建設、計劃管理及科學實驗等方面，人們總是采取各種措施以獲得最優結果，這類問題就是最優化。最優化主要研究在給定條件下，如何做出最優的決策，高效地達到預定的目的，研究的內容包括實際問題的模型化、尋求最優決策的方法以及建立這些方法所依據的理論等。求解全局最優化問題的方法可分為傳統優化算法（即確定性算法）和進化算法（即隨機優化方法，也稱非確定性算法）兩大類。進化算法的最優化過程在一定程度上依賴概率事件，而傳統優化算法卻不使用概率信息。進化算法一般都是從搜索解空間的一系列點出發，它不需要導數或其它附加信息，進化算法具有良好的系統應答性和自主性，對干擾具有較強維持系統自平衡的能力，使其對分布式復雜問題的分解、處理和求解表現出較高的智能性和魯棒性，這些優點使得進化算法成為發展很快的全局優化算法并被廣泛應用。
迄今為止，國內外研究者已經提出了許多進化算法，并已應用于不同的優化問題，與確定性算法相比，非確定性算法的優勢在于它有更多的機會求得全局最優解。大多數進化算法都模擬了自然規律，并且在求解某些特定問題方面優于確定性算法。
本報告主要介紹遺傳算法、人口遷移算法、布谷鳥算法、煙花算法、花朵授粉算法等最新發展的進化算法概況。
