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智能计算是一类模拟自然现象的计算方法，具有自适应、自组织和自学习的特性。主要包括四种典型方法：进化算法模拟生物进化过程，人工神经网络模拟大脑神经元结构，免疫算法模拟生物免疫系统，群智能算法模拟群体协作行为。这些方法都从自然界获得灵感，为解决复杂优化和学习问题提供了有效途径。
进化算法是模拟达尔文进化论的优化方法。其核心机制包括选择、交叉和变异三个操作。选择操作实现适者生存，保留适应度高的个体；交叉操作模拟基因重组，产生新的解；变异操作引入随机性，增加种群多样性。算法从随机初始种群开始，通过迭代进化，逐步提高解的质量，最终找到问题的最优解。
人工神经网络模拟大脑神经元的结构和功能。网络由多层神经元组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个神经元通过权重连接，权重表示连接的强度。网络通过前向传播处理输入信息，通过激活函数进行非线性变换。学习过程采用反向传播算法，根据输出误差调整权重，实现参数优化。随着训练的进行，网络逐步学会从输入到输出的映射关系。
免疫算法模拟生物免疫系统的防御机制。抗原代表待解决的问题，抗体代表候选解，亲和度衡量解的质量。算法通过克隆选择复制优秀抗体，通过超变异产生多样性，通过免疫抑制维持种群平衡。免疫记忆机制保存高质量解，避免重复搜索。这种自适应机制使算法能够快速识别和响应问题模式，在模式识别和异常检测等领域表现出色。
群智能算法模拟自然界群体协作的涌现智能现象。个体遵循简单的局部规则，通过邻域交互和信息共享，产生复杂的集体行为。蚁群算法利用信息素机制实现路径优化，粒子群算法通过速度和位置更新寻找最优解。这些算法体现了自组织和涌现性特征，无需中心控制就能实现全局优化，在路径规划、资源调度等问题中表现出色。