1、智能优化算法笔试试题1ll 一、写出遗传算法中的两种交叉运算方法，并分别举例说明。解：双亲双子法（两父代交叉位之后的全部基因互换） 、变化交叉法（从不相同的基因开始选取交叉位，之后的方法同双亲双子法） 、多交叉位法（间隔交换） 、双亲单子法（2 选 1） 、显性遗传法（按位或） 、单亲遗传法（2-opt）等，例子见课本 175-179。二、什么是 P 问题，什么是 NP 问题？智能优化算法主要是针对什么问题而提出的？解：（1）P 问题（2）NP 问题（3）NP-C 问题和 NP-Hard 问题（4）智能优化算法主要是针对组合优化问题而提出的。三、描述组合优化问题中的一个典型例子，并建立其数学模
2、型。解：（1）旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）智能优化算法笔试试题2（2）背包问题（3）并行机排序问题智能优化算法笔试试题3四、描述模拟退火算法中的接收准则。解：在一给定温度下，由一个状态变到另一个状态，每一个状态到达的次数服从一个概率分布，即基于 Metropolis 接受准则的过程，该过程达到平衡时停止。在状态 si时，产生的状态 sj被接受的概率为：，这里， .1,()()exp(),ijij ijijffAtt ()ijjifsf五、解释蚁群智能优化算法中信息素的一种更新方法。解：方法一：六、描述 Hopfiled 人工神经网络的函数逼近一连续
3、函数的方法。解：智能优化算法笔试试题4Step 1. 构造函数逼近的能量函数，使得能量函数有好的稳定性，如 Err(w)；Step 2. 由能量函数 Err(w)，根据 求解出动力系统方程()iidzErtyw；Step 3. 用数值计算的方法求解动力系统方程的平衡点，用定理判断平衡点是否为稳定点或渐近稳定点，网络达到稳定状态即达到极小值。七、用遗传算法解决实数编码求连续函数优化问题，写出一种变异的运算方法。解：再用单点变异法或多点变异法即可完成实数码的变异方法。 （随机选一个或几个变异位取反）8、为什么学“智能优化算法”？学习之后有什么感想？对本课程考核方法有什么建议。答：最优化问题使人们在工程实践中，科学研究和经济管理等诸多领域中经常遇到的问题。
