粒子群演算法面臨的問題

A. 你認為人工智慧和計算智能有什麼區別嗎

人工智慧，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，而計算智能演算法主要包括神經計算、模糊計算和進化計算三大部分。

B. 計算智能的圖書《計算智能》信息2

書 名: 計算智能
作者：張軍
出版社：清華大學出版社
出版時間： 2009年11月
ISBN: 9787302208440
開本： 16開
定價: 23.00 元 自計算機問世以來，人工智慧（Artificial Intelligence，AI）一直是計算機科學家追求的目標之一。作為人工智慧的一個重要領域，計算智能（Computational Intelligence，CI）因其智能性、並行性和健壯性，具有很好的自適應能力和很強的全局搜索能力，得到了眾多研究者的廣泛關注，目前已經在演算法理論和演算法性能方面取得了很多突破性的進展，並且已經被廣泛應用於各種領域，在科學研究和生產實踐中發揮著重要的作用。
計算智能是受到大自然智慧和人類智慧的啟發而設計出的一類演算法的統稱。隨著技術的進步，在科學研究和工程實踐中遇到的問題變得越來越復雜，採用傳統的計算方法來解決這些問題面臨著計算復雜度高、計算時間長等問題，特別是對於一些NP（Non-determlnlstlc Polynomal）難問題，傳統演算法根本無法在可以忍受的時間內求出精確的解。 因此，為了在求解時間和求解精度上取得平衡，計算機科學家提出了很多具有啟發式特徵的計算智能演算法。這些演算法或模仿生物界的進化過程，或模仿生物的生理構造和身體機能，或模仿動物的群體行為，或模仿人類的思維、語言和記憶過程的特性，或模仿自然界的物理現象，希望通過模擬大自然和人類的智慧實現對問題的優化求解，在可接受的時間內求解出可以接受的解。這些演算法共同組成了計算智能優化演算法。
目前，計算智能演算法在國內外得到廣泛的關注，已經成為人工智慧以及計算機科學的重要研究方向。計算智能還處於不斷發展和完善的過程，目前還沒有牢固的數學基礎，國內外眾多研究者也是在不斷的探索中前進。 計算智能技術在自身性能的提高和應用范圍的拓展中不斷完善。計算智能的研究、發展與應用，無論是研究隊伍的規模、發表的論文數量，還是網上的信息資源，發展速度都很快，已經得到了國際學術界的廣泛認可，並且在優化計算、模式識別、圖像處理、自動控制、經濟管理、機械工程、電氣工程、通信網路和生物醫學等多個領域取得了成功的應用，應用領域涉及國防、科技、經濟、工業和農業等各個方面。 《計算智能》特色
《計算智能》介紹了計算智能領域的主要演算法，其主要特色包括：
◆對演算法的初學者而言，《計算智能》通俗易懂。《計算智能》重點是對各種演算法的思想來源、流程結構、發展改進參數設置和相關應用等方面進行介紹，讓讀者有一個整體的認識和了解。
◆對演算法的研究者而言，《計算智能》實用性強。《計算智能》不但追蹤和點評了各種演算法的發展歷程和研究現狀，而且提供了大量經典而重要的參考資料，為讀者進一步深入學習和理解演算法提供方便。
◆《計算智能》圖文並茂，深入淺出。《計算智能》避免其他演算法書中大量公式、定理、證明等難懂的內容，而是通過大量的圖表示例對每個演算法進行說明和介紹，讓讀者不但能夠快速理解演算法內容，而且能夠加深對演算法的印象。
◆《計算智能》對相關的計算智能演算法都提供了具體的實現流程圖和偽代碼，方便讀者的理解和具體實現可作為工程技術人員實現演算法的參考工具書。
◆《計算智能》在介紹各種演算法的時候都通過一些典型的應用例子對演算法的具體使用方法和使用過程進行說明，加深讀者對演算法的認識和理解。 第1章 緒論
第2章神經網路
第3章 模糊邏輯
第4章 遺傳演算法
第5章蟻群優化演算法
第6章 粒子群優化演算法
第7章 免疫演算法
第8章 分布估計演算法
第9章 Memetic演算法
第10章 模擬退火與禁忌搜索
附錄A索引

C. 人工智慧與計算智能的區別

是有一定區別的。
1、計算智能（Computational Intelligence，CI）是藉助自然界（生物界）規律的啟示，根據其規律，設計出求解問題的演算法。物理學、化學、數學、生物學、心理學、生理學、神經科學和計算機科學等學科的現象與規律都可能成為計算智能演算法的基礎和思想來源。從關繫上說，計算智能屬於人工智慧（Artificial Intelligence，AI）的一個分支。
2、計算智能演算法主要包括神經計算、模糊計算和進化計算三大部分。如圖1.4所示，典型的計算智能演算法包括神經計算中的人工神經網路演算法，模糊計算中的模糊邏輯，進化計算中的遺傳演算法、蟻群優化演算法、粒子群優化演算法、免疫演算法、分布估計演算法、Memetic演算法，和單點搜索技術例如模擬退火演算法、禁忌搜索演算法，等等。
3、以上這些計算智能演算法都有一個共同的特徵就是通過模仿人類智能的某一個（某一些）方面而達到模擬人類智能，實現將生物智慧、自然界的規律計算機程序化，設計最優化演算法的目的。然而計算智能的這些不同研究領域各有其特點，雖然它們具有模仿人類和其他生物智能的共同點，但是在具體方法上存在一些不同點。例如：人工神經網路 模仿人腦的生理構造和信息處理的過程，模擬人類的智慧；模糊邏輯（模糊系統） 模仿人類語言和思維中的模糊性概念，模擬人類的智慧；進化計算 模仿生物進化過程和群體智能過程，模擬大自然的智慧。
4、然而在現階段，計算智能的發展也面臨嚴峻的挑戰，其中一個重要原因就是計算智能目前還缺乏堅實的數學基礎，還不能像物理、化學、天文等學科那樣自如地運用數學工具解決各自的計算問題。雖然神經網路具有比較完善的理論基礎，但是像進化計算等重要的計算智能技術還沒有完善的數學基礎。計算智能演算法的穩定性和收斂性的分析與證明還處於研究階段。通過數值實驗方法和具體應用手段檢驗計算智能演算法的有效性和高效性是研究計算智能演算法的重要方法。