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1、 人工智能人工智能 作作业业安排安排本门课程共 5 个作业，每位同学完成其中一个。期末时要提交报告，每个报告的篇幅不要超过 A4 纸 7 页(理论内容不要超过半页，重点要说明所做的工作。最后要有参考文献，并附上程序清单与程序详细说明)。课程的成绩包括：期末闭卷考试成绩（各 80）以及报告的成绩（20） 。遗传算法：遗传算法：编写遗传算法程序，进行函数测试。用三种方式实现：自行编程；MATLAB 工具箱命令行函数；MATLAB 工具箱图形用户接口。蚁群算法：蚁群算法：1、编写离散蚁群算法，应用于 TSP 问题（TSP 问题的数据可以参考课件中的 20 个或 30 个城市的 TSP） ；2、编写连
2、续蚁群算法，进行函数寻优（可采用课件中所介绍的 3 种连续蚁群算法，或者参考文献中的其它连续蚁群） 。粒子群算法：粒子群算法：1、编写粒子群算法程序，进行函数测试（语言不限） ；2、对基本粒子群算法进行一到两种改进，进行函数测试；或者进行粒子群算法的应用研究（可参考文献）BP 网络：网络：1、编写 BP 网络程序，进行函数测试，包括测试网络的泛化能力。两种方式实现：自行编程、MATLAB 工具箱函数；2、进行 BP 网络的应用研究（可参考文献）RBF 网络：网络：1、编写基本 RBF 网络程序，进行函数测试，包括测试网络的泛化能力（语言不限） ；两种方式实现：自行编程、MATLAB 工具箱函数
3、；2、进行 RBF 网络的应用研究（可参考文献）常用测试函数说明常用测试函数说明1.Rosenbrock 函数描述为：(1)2 , 1(048. 2048. 2. .)1 ()(100),(max2 12 22 121 ixtsxxxxxfi该函数有两个局部极大点和7342.3897)048. 2,048. 2(f，其中后者为全局最大点。用遗传算法对其进行优926.3905)048. 2,048. 2(f化计算时极易陷入前一个局部极大点。2.Camel 函数描述为：(2)22, 33. .)44()3/1 . 24(),(min22242 yxtsyyxyxxxyxf该函数有六个局部极小点，其
4、中（-0.0898，0.7126）和（0.0898，0.7126）为全局最小点，最小值为-1.031628。3.Schaffer 函数描述为：(3)2 , 1(100100. .)(001. 00 . 1 5 . 0sin5 . 0),(min22 22 12 22 1221ixtsxxxxxxfi该函数在其定义域内只具有一个全局极小点。0)0 , 0(f4.Schaffer 函数描述为：220.252220.1 7121212min( ,)()sin (50() 1.0. .100100(1,2)iF x xxxxxstxi该函数在其定义域内只具有一个全局极小点。0)0 , 0(7F5.Sh
5、ubert 函数描述为：(5) )2 , 1(1010. .) 1cos() 1cos(),(min51351121 ixtsixiiixiixxfiii这是一个多峰值函数，在其定义域内它总共有 760 个局部最小点，其中 18个点是全局最小点，全局最小值为。731.186f6.De Jong 函数 F5 描述为：(6) 32323216163232323232321601632321601632)2 , 1(536.65536.65. .)(1002. 0),(min25121621LLijijiijiaixtsaxjxxf这是一个多峰值函数，它总共有 25 个局部极小点，其中有一个是全局极小点，全局极小值为。998. 0)32,32(minf
