仿生智能计算初了解
自然界在亿万年的演化过程中孕育了各种各样的生物，每种生物都拥有神奇的特性与功能，因而能够在复杂多变的环境中生存下来。仿生学就是以生物为研究对象，研究生物系统的结构性质、能量转换盒信息过程，并将所获得的知识用来改善现有的或创新崭新的机械、仪器、建筑结构和工艺过程的科学，是生物学与工程技术相结合的一门综合的边缘学科。通过研究、学习、模仿、复制和再造生物系统的结构、功能、工作原理及控制机构，可以使新的机械、仪器、建筑结构和工艺过程具有某些生物的特性和功能，从而极大提高人类对自然的适应和改造能力，并产生巨大的社会经济效益。
智能仿生是随着计算机技术发展和人们对自然界的深入理解而发展起来的，它强调对人类和其它生物智能行为的模仿，注重向自然界学习、汲取其中有益的规律和原理。硬件性能越来越高的计算机为人类完成各类计算提供了强有力的工具。然而，有许多困难的问题由于其需要搜索的解空间异常庞大，如果没有好的算法，即使采用再强大的计算机来求解也是不现实的，需要花费相当长的时间。这促使人们在不断强化计算工具的同时，也积极地探索和设计好的算法。为此，人们将目光投向自然界甚至是人类社会自身，希望能从中得到启发。经过不懈努力，众多简单实用有效的算法被提出，其中包括人工神经网络、遗传算法以及蚁群算法，等等。
以遗传算法为例，遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化进行搜索，其主要特点是直接对结构对象进
行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域，是现代有关智能计算中的关键技术。 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。
另外的蚁群算法，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它于1992年在Marco Dorigo的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的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问题，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，
数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。
这些算法都是通过类比和模仿生物的某些行为或者是某种物理现象而获得的。它们的出现为人类解决问题提供了更多可供选择的方法，促进了包括数学、计算机和生物等在内的众多学科的发展，并形成了一门新的交叉学科分支，即智能计算。与传统方法相比，智能计算更具有柔性和自适应能力。它不需要太多的领域知识，可以解决许多问题，尤其是一些大规模的复杂问题。智能计算将不同的学科紧密联系起来，它不仅是计算机科学中求解问题的一种计算方法，更是人们研究自然以及人类社会自身的一种非常有效的手段，其应用前景非常广阔。
仿生智能计算初了解
自然界在亿万年的演化过程中孕育了各种各样的生物，每种生物都拥有神奇的特性与功能，因而能够在复杂多变的环境中生存下来。仿生学就是以生物为研究对象，研究生物系统的结构性质、能量转换盒信息过程，并将所获得的知识用来改善现有的或创新崭新的机械、仪器、建筑结构和工艺过程的科学，是生物学与工程技术相结合的一门综合的边缘学科。通过研究、学习、模仿、复制和再造生物系统的结构、功能、工作原理及控制机构，可以使新的机械、仪器、建筑结构和工艺过程具有某些生物的特性和功能，从而极大提高人类对自然的适应和改造能力，并产生巨大的社会经济效益。
智能仿生是随着计算机技术发展和人们对自然界的深入理解而发展起来的，它强调对人类和其它生物智能行为的模仿，注重向自然界学习、汲取其中有益的规律和原理。硬件性能越来越高的计算机为人类完成各类计算提供了强有力的工具。然而，有许多困难的问题由于其需要搜索的解空间异常庞大，如果没有好的算法，即使采用再强大的计算机来求解也是不现实的，需要花费相当长的时间。这促使人们在不断强化计算工具的同时，也积极地探索和设计好的算法。为此，人们将目光投向自然界甚至是人类社会自身，希望能从中得到启发。经过不懈努力，众多简单实用有效的算法被提出，其中包括人工神经网络、遗传算法以及蚁群算法，等等。
以遗传算法为例，遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化进行搜索，其主要特点是直接对结构对象进
行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域，是现代有关智能计算中的关键技术。 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。
另外的蚁群算法，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它于1992年在Marco Dorigo的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的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问题，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，
数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。
这些算法都是通过类比和模仿生物的某些行为或者是某种物理现象而获得的。它们的出现为人类解决问题提供了更多可供选择的方法，促进了包括数学、计算机和生物等在内的众多学科的发展，并形成了一门新的交叉学科分支，即智能计算。与传统方法相比，智能计算更具有柔性和自适应能力。它不需要太多的领域知识，可以解决许多问题，尤其是一些大规模的复杂问题。智能计算将不同的学科紧密联系起来，它不仅是计算机科学中求解问题的一种计算方法，更是人们研究自然以及人类社会自身的一种非常有效的手段，其应用前景非常广阔。