安全生產(chǎn)智能化保障技術(shù) 第2版 課件 第二章 現(xiàn)代智能技術(shù)

第二章現(xiàn)代智能技術(shù)安全生產(chǎn)智能保障技術(shù)

主要內(nèi)容2.1概述2.2遺傳算法2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.4粒子群算法2.5蟻群算法2.6免疫算法2.7應(yīng)用概述

人工智能的成就與生物有著密切的關(guān)系，不論是結(jié)構(gòu)模擬的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、功能模擬的模糊邏輯系統(tǒng)，還是著眼于生物進(jìn)化微觀機(jī)理和宏觀行為的進(jìn)化算法，都有仿生的痕跡。也正是由于模仿生物智能行為，借鑒其智能機(jī)理，許多解決復(fù)雜問題的新方法不斷涌現(xiàn)，豐富了人工智能的研究領(lǐng)域。背景：生物進(jìn)化基本循環(huán)圖

依據(jù)生物進(jìn)化論的“適者生存”規(guī)律而提出：遺傳算法群體競爭變異種群婚配子群淘汰的群體遺傳算法基本思想：

通過隨機(jī)方式產(chǎn)生若干個所求解問題的編碼，形成初始種群；通過適應(yīng)度函數(shù)給每個個體一個數(shù)值評價，淘汰低適應(yīng)度的個體，選擇高適應(yīng)度的個體參加遺傳操作，經(jīng)過遺傳操作后的個體集合形成下一代新的種群。再對這個新種群進(jìn)行下一輪的進(jìn)化。遺傳操作可使問題的解一代一代地優(yōu)化，并逼近最優(yōu)解。遺傳算法構(gòu)成要素：問題的每個有效解被稱為一個“染色體”，對應(yīng)于群體中的每個生物個體。染色體的具體形式是一個使用特定編碼方式生成的編碼串，其等位基因是由二值符號集{0,1}遺傳算法通過比較適應(yīng)值區(qū)分染色體的優(yōu)劣，適應(yīng)值越大的染色體越優(yōu)秀。評估函數(shù)用來計(jì)算并確定染色體對應(yīng)的適應(yīng)值。遺傳算法構(gòu)成要素：選擇算子按照一定的規(guī)則對群體的染色體進(jìn)行選擇，得到父代種群。一般情況下，越優(yōu)秀的染色體被選中的次數(shù)越多。交叉算子作用于每兩個成功交配的父代染色體，染色體交換各自的部分基因，產(chǎn)生兩個子代染色體。子代染色體取代父代染色體進(jìn)入新種群，而沒有交配的染色體則直接進(jìn)入新種群。變異算子使新種群進(jìn)行小概率的變異。染色體發(fā)生變異的基因改變數(shù)值，得到新的染色體。經(jīng)過變異的新種群替代原有群體進(jìn)入下一次進(jìn)化。遺傳算法遺傳算法實(shí)現(xiàn)：個體適應(yīng)度評價：適應(yīng)度函數(shù)是根據(jù)目標(biāo)函數(shù)確定的用于區(qū)分群體中個體好壞的標(biāo)準(zhǔn)，總是非負(fù)的，希望它的值越大越好。比例選擇算子：也叫做賭盤選擇，指個體被選中并遺傳到下一代群體中的概率與該個體的適應(yīng)度大小成正比。

假設(shè)一個具有N

個扇區(qū)的輪盤，每個扇區(qū)對應(yīng)群體中的一個染色體，扇區(qū)的大小與對應(yīng)染色體的Pi值成正比。遺傳算法遺傳算法實(shí)現(xiàn)：單點(diǎn)交叉算子：在個體串中隨機(jī)設(shè)定一個交叉點(diǎn)，實(shí)行交叉時，該點(diǎn)前或后的兩個個體的部分結(jié)構(gòu)進(jìn)行互換，并生成兩個新個體?；疚蛔儺愃阕樱簩€體的每一個基因座，依變異概率指定其為變異點(diǎn)；對每一個指定的變異點(diǎn)，對其基因值做取反運(yùn)算或用其他等位基因值來代替，從而產(chǎn)生出一個新的個體。遺傳算法遺傳算法實(shí)現(xiàn)：終止條件：當(dāng)最優(yōu)個體的適應(yīng)度達(dá)到給定的閾值，或者最優(yōu)個體的適應(yīng)度和群體適應(yīng)度不再上升時，或者迭代算次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)的代數(shù)時，算法終止。在實(shí)際應(yīng)用中，兩種終止準(zhǔn)則通常同時使用，滿足其中一條準(zhǔn)則時算法即終止。遺傳算法遺傳算法的特點(diǎn)遺傳算法以決策變量的編碼作為運(yùn)算對象遺傳算法直接以目標(biāo)函數(shù)值作為搜索信息遺傳算法同時使用多個搜索點(diǎn)的搜索信息，即對搜索空間中的多個解進(jìn)行評估遺傳算法不是采用確定性規(guī)則，而是采用概率的變遷規(guī)則來指導(dǎo)它的搜索方向。遺傳算法遺傳算法的應(yīng)用函數(shù)優(yōu)化組合優(yōu)化總體方案設(shè)計(jì)反求工程可靠性分析生產(chǎn)調(diào)度問題神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述構(gòu)成：大量簡單的基本元件——神經(jīng)元相互連接工作原理：模擬生物的神經(jīng)處理信息的方式功能：進(jìn)行信息的并行處理和非線性轉(zhuǎn)化特點(diǎn)：比較輕松地實(shí)現(xiàn)非線性映射過程具有大規(guī)模的計(jì)算能力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)就是利用計(jì)算機(jī)語言模擬人類大腦做決定的過程做決定距離味道價格神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述樹突細(xì)胞核細(xì)胞體軸突突觸神經(jīng)末梢大腦可視作為1000多億神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的解剖圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)神經(jīng)元模型按一定規(guī)則將神經(jīng)元連接成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并使網(wǎng)絡(luò)中各神經(jīng)元的連接權(quán)按一定規(guī)則變化。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元常稱為節(jié)點(diǎn)或處理單元，每個節(jié)點(diǎn)均具有相同的結(jié)構(gòu)，其動作在時間和空間上均同步。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)前饋網(wǎng)絡(luò)單層前饋網(wǎng)絡(luò)多層前饋網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)反饋網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)有導(dǎo)師學(xué)習(xí)——也稱為有監(jiān)督學(xué)習(xí)，這種學(xué)習(xí)模式采用的是糾錯規(guī)則。無導(dǎo)師學(xué)習(xí)——無監(jiān)督學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)過程中，需要不斷地給網(wǎng)絡(luò)提供動態(tài)輸入信息，網(wǎng)絡(luò)能根據(jù)特有的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)規(guī)則，在輸入信息流中發(fā)現(xiàn)任何可能存在的模式和規(guī)律灌輸式學(xué)習(xí)——將網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)成能記憶特別的例子，以后當(dāng)給定有關(guān)該例子的輸入信息時，例子便被回憶起來。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)——信息處理的并行性、信息存儲的分布性、信息處理單元的互聯(lián)性、結(jié)構(gòu)的可塑性。性能特點(diǎn)——高度的非線性、良好的容錯性和計(jì)算的非精確性。能力特征——自學(xué)習(xí)、自組織與自適應(yīng)性。神經(jīng)生物類比性——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)是由與人腦的類比引發(fā)的，人腦是一個容錯的并行處理的實(shí)例，說明這種處理不僅在物理上是可實(shí)現(xiàn)的，而且是快速高效的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用自動控制——漏鋼預(yù)報(bào)系統(tǒng)系統(tǒng)由時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和空間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成多級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于識別溫度的上升和下降模式，空間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于識別結(jié)晶器內(nèi)溫度移動的模式。當(dāng)輸出層的輸出值超出預(yù)定閾值時輸出漏鋼預(yù)報(bào)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用智能檢測以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為智能檢測中的信息處理元件便于對多個傳感器的相關(guān)信息（如溫度、濕度、風(fēng)向和風(fēng)速等）進(jìn)行復(fù)合、集成、融合、聯(lián)想等數(shù)據(jù)融合處理，實(shí)現(xiàn)單一傳感器所不具備的功能。汽車工程自動換擋、剎車自動控制水利工程水力發(fā)電過程辨識和控制、河川徑流預(yù)測、河流水質(zhì)分類、水資源規(guī)劃、混凝土性能預(yù)估、拱壩優(yōu)化設(shè)計(jì)、頂應(yīng)力混凝土樁基等結(jié)構(gòu)損傷診斷、砂土液化預(yù)測、巖體可爆破性分級及爆破效應(yīng)預(yù)測、巖土類型識別、地下工程圍巖分類、大壩等工程結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測等許多實(shí)際問題中。鳥食鳥優(yōu)化策略為兩個動作的合成：（1）鳥群向距離食物最近的那只鳥的方向飛行（2）每只鳥向自身的最優(yōu)方向飛行已知：（1）鳥的位置；（2）距離食物最近

的那只鳥求解：這群鳥在最短時間搜尋到這塊食物的飛行策略模擬群鳥覓食過程：

粒子群算法鳥群：

假設(shè)一個區(qū)域，所有的鳥都不知道食物的位置，但是它們知道當(dāng)前位置離食物的遠(yuǎn)近程度。粒子群算法

每個解看作一只鳥，稱為“粒子(particle)”，所有的粒子都有一個適應(yīng)值（離食物的遠(yuǎn)近程度），每個粒子都有一個速度決定它們的飛翔方向和距離，粒子們追隨當(dāng)前最優(yōu)粒子在解空間中搜索。粒子群算法的生物學(xué)特征

粒子群算法算法流程

粒子群算法(1)屬仿生算法：PSO主要模擬鳥類覓食；GA主借用生物進(jìn)化的規(guī)律。(2)屬全局優(yōu)化方法：在解空間中都隨機(jī)產(chǎn)生初始種群，因而算法在全局的

解空間中進(jìn)行搜索，且將搜索重點(diǎn)集中在性能高的部分。(3)屬隨機(jī)搜索算法：PSO中個體認(rèn)知項(xiàng)和社會認(rèn)知項(xiàng)前都加有隨機(jī)數(shù)；GA的遺傳操作均屬隨機(jī)操作。(4)隱含并行性：搜索過程是從問題解的一個集合開始的，而不是從單個個

體開始，具有隱含并行搜索特性，從而減小了陷入局部極小的可能性。

由于這種并行性，易在并行計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)，以提高算法性能和效率。(5)不受函數(shù)約束條件的限制，如連續(xù)性、可導(dǎo)性等。(6)對高維復(fù)雜問題，往往會遇到早熟收斂和收斂性能差的缺點(diǎn)，都無法保

證收斂到最優(yōu)點(diǎn)。

遺傳算法與粒子去算法共性粒子群算法(1)PSO沒有交叉和變異，根據(jù)自己的速度來決定搜索。(2)PSO的信息共享機(jī)制與遺傳算法不同。在遺傳算法中，染色體(chromosomes)互相共享信息，所以整個種群的移動是比較均勻的向最優(yōu)區(qū)域移動在PSO中,只有g(shù)best給出信息給其他的粒子，這是單向的信息流動，整個搜索更新過程是跟隨當(dāng)前最優(yōu)解的過程。(3)與遺傳算法比較,在大多數(shù)的情況下，所有的粒子可能更快的收斂于最優(yōu)解。(4)PSO算法相對于GA，對種群大小不十分敏感，即

種群數(shù)目下降時性能下降不是很明顯。粒子群算法遺傳算法與粒子去算法不同點(diǎn)概述蟻群算法蟻群算法的核心內(nèi)容是螞蟻在運(yùn)動的過程中依靠一種外激素來同其他的個體進(jìn)行交流、通訊。螞蟻經(jīng)過的地方都會留下一種特殊的激素，并且可以識別這種物質(zhì)存在，感知該物質(zhì)濃度的強(qiáng)弱，螞蟻趨于向這種物質(zhì)濃度高的路徑前進(jìn)。這種搜索過程可以用兩個基本階段來報(bào)述自身調(diào)整階段——個體根據(jù)積累的信息不斷調(diào)整自身結(jié)構(gòu)和群體協(xié)作階段——個體之間通過信息交流，以期產(chǎn)生性能更好的解基本原理蟻群算法在蟻群尋找食物時，它們總能找到一條從食物到巢穴之間的最優(yōu)路徑。這是因?yàn)槲浵佋趯ふ衣窂綍r在它所經(jīng)過的路徑上釋放出一種特殊的激素，并以此指導(dǎo)自己的運(yùn)動方向。當(dāng)它們碰到一個還沒有走過的路時，就隨機(jī)地挑選一條路徑前行，與此同時釋放出相應(yīng)的激素，路徑越長，相同時間經(jīng)過的螞蟻數(shù)越少，釋放的激素濃度越低。當(dāng)后來的螞蟻再次碰到這個路口的時候，選擇激素濃度較高路徑概率就會相對較大，這樣形成一個正反饋。最優(yōu)路徑上的激素濃越來越大，而其他的路徑上激素濃度卻會隨著時間的流逝而消減。螞蟻個體之間就是通過這種信息交流達(dá)到搜索食物的目的。基本原理蟻群算法所有螞蟻遇到障礙物時按照等概率選擇路徑，并留下信息素隨著時間的推移，較短路徑的信息素濃度升高螞蟻再次遇到障礙物時，會選擇信息素濃度高的路徑較短路徑的信息素濃度繼續(xù)升高，最終最優(yōu)路徑被選擇出來算法流程蟻群算法算法特點(diǎn)蟻群算法蟻群算法是一種自組織的算法蟻群算法是一種本質(zhì)上并行的算法蟻群算法是一種正反饋的算法蟻群算法是一種通用性隨機(jī)方法蟻群算法具有較強(qiáng)的魯棒性算法應(yīng)用蟻群算法車輛路徑問題（VehicleRoutingProblem，VRP）車間作業(yè)調(diào)度問題（Job-ShopSchedulingProblem，JSP）二次分配問題（Quadraticassignmentproblem,QAP）網(wǎng)絡(luò)路由（NetworkRouting）其他……子集問題（SetProblem）ACO圖像處理數(shù)據(jù)挖掘二維格模型蛋白質(zhì)折疊問題最短公共超序列問題概述免疫算法

人工免疫算法將優(yōu)化問題中待優(yōu)化的問題對應(yīng)免疫應(yīng)答中的抗原，可行解對應(yīng)抗體（B細(xì)胞），可行解質(zhì)量對應(yīng)免疫細(xì)胞與抗原的親和度，如此則可以將優(yōu)化問題的尋優(yōu)過程與生物免疫系統(tǒng)識別抗原并實(shí)現(xiàn)抗體進(jìn)化的過程對應(yīng)起來。

將生物免疫應(yīng)答中的進(jìn)化鏈（抗體群→免疫選擇→細(xì)胞克隆→高頻變異→克隆抑制→產(chǎn)生新抗體→新抗體群）抽象為數(shù)學(xué)上的進(jìn)化尋優(yōu)過程，形成智能優(yōu)化算法。概述免疫算法生物免疫系統(tǒng)概念人工免疫算法的概念抗原要解決的問題抗體（B細(xì)胞）最優(yōu)候選解抗原識別確定問題類型從記憶細(xì)胞產(chǎn)生抗體聯(lián)想過去成功解淋巴細(xì)胞分化優(yōu)化解記憶細(xì)胞抑制剩余候選解的消除細(xì)胞克隆利用遺傳算子產(chǎn)生新抗體免疫系統(tǒng)概念人工免疫算法概念抗原優(yōu)化問題抗體（B細(xì)胞）優(yōu)化問題的可行解親和度可行解質(zhì)量生物免疫系統(tǒng)概念與人工免疫算法概念對應(yīng)得關(guān)系免疫算法分類免疫算法1、模仿免疫系統(tǒng)抗體與抗原識別，結(jié)合抗體產(chǎn)生過程而抽象出來的免疫算法2、基于免疫系統(tǒng)中的其他特殊機(jī)制抽象出的算法，例如克隆選擇算法3、與遺傳算法等其他計(jì)算智能融合產(chǎn)生的新算法，例如免疫遺傳算法算法流程免疫算法算法特點(diǎn)免疫算法不依賴于問題本身的嚴(yán)格數(shù)學(xué)性質(zhì)（如連續(xù)性和可導(dǎo)性等），不需要建立關(guān)于問題本身的精確數(shù)學(xué)描述或邏輯模型具有分布式、并行件、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織、魯棒性等優(yōu)良特性具有噪聲忍耐、無教師學(xué)習(xí)、自組織等進(jìn)化學(xué)習(xí)機(jī)理具有潛在的并行性，并且易于并行化易于與其他智能計(jì)算方法相結(jié)合算法應(yīng)用免疫算法柔性車間調(diào)度問題物流配送問題生產(chǎn)批量計(jì)劃問題現(xiàn)代智能技術(shù)在油田安全中的應(yīng)用1、基于遺傳算法的地層壓力實(shí)時監(jiān)測

地層壓力是油氣安全鉆井的一項(xiàng)重要基礎(chǔ)參數(shù)。根據(jù)地層壓力的變化，合理選擇鉆井液密度將有利于鉆井安全及井身結(jié)構(gòu)和套管柱的合理設(shè)計(jì)。遺傳算法可以綜合利用欠壓實(shí)、流體膨脹和源異常引起的異常地層壓力參數(shù)，利用鉆井參數(shù)數(shù)據(jù)，實(shí)時地從鉆速中分離出井底壓力變化信息，實(shí)現(xiàn)地層壓力的實(shí)時計(jì)算。根據(jù)鉆井液密度和地層水的密度可計(jì)算出初始的井底壓差。如果根據(jù)實(shí)鉆數(shù)據(jù)提取得到的井底壓差系數(shù)在異常壓力層段比正常壓力井段呈現(xiàn)出下降趨勢，而且壓力越高，下降越大，則可把地層壓力信息從鉆速中直接分離出來。再用遺傳算法可計(jì)算得到機(jī)械鉆速，機(jī)械鉆速除以實(shí)測機(jī)械鉆速可直接得到壓力計(jì)算模型應(yīng)用遺傳算法預(yù)測地層壓力不受壓力形成因素和巖性限制，應(yīng)用前景廣闊?，F(xiàn)代智能技術(shù)在油田安全中的應(yīng)用2、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鉆進(jìn)過程安全監(jiān)控專家系統(tǒng)

采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為鉆進(jìn)過程安全監(jiān)控與事故診斷智能系統(tǒng)知識獲取的工具。若鉆進(jìn)過程能夠獲取的鉆井參數(shù)有m個，則可以構(gòu)造一個有m個輸入節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于監(jiān)控，鉆進(jìn)過程的運(yùn)行狀況可以通過這m個量反映出來，輸出節(jié)點(diǎn)的輸出量分別對應(yīng)鉆進(jìn)過程中的n個事故類型