智能計(jì)算（Intellectual Computing，IC），也稱(chēng)計(jì)算智能（Computational Intelligence，CI）或軟計(jì)算（Soft Computing,SC），是受人類(lèi)組織、生物界及其功能和有關(guān)學(xué)科內(nèi)部規(guī)律的啟迪，根據(jù)其原理模仿設(shè)計(jì)出來(lái)的求解問(wèn)題的一類(lèi)算法。智能計(jì)算所含算法的范圍很廣，主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、遺傳算法、模糊計(jì)算、蟻群算法、人工魚(yú)群算法、粒子群算法、免疫算法、禁忌搜索、進(jìn)化算法、啟發(fā)式算法、模擬退火算法、混合智能算法等類(lèi)型繁多、各具特色的算法。以上這些智能計(jì)算的算法都有一個(gè)共同的特點(diǎn)就是通過(guò)模仿人類(lèi)智能或生物智能的某一個(gè)或某一些方面而達(dá)到模擬人類(lèi)智能、實(shí)現(xiàn)將生物智慧、自然界的規(guī)律等設(shè)計(jì)出最優(yōu)算法，進(jìn)行計(jì)算機(jī)程序化，用于解決很廣泛的一些實(shí)際問(wèn)題。當(dāng)然，智能計(jì)算的這些不同研究領(lǐng)域和算法各有各的特點(diǎn)，雖然它們具有模仿人類(lèi)和生物智能的共同點(diǎn)，但是在具體實(shí)現(xiàn)方法上還存在一些不同點(diǎn)。例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人腦的生理構(gòu)造和信息處理的過(guò)程，模擬人類(lèi)的智慧；模糊計(jì)算模仿人類(lèi)語(yǔ)言和思維中的模糊性概念，也是模擬人類(lèi)的智慧；進(jìn)化計(jì)算模仿生物進(jìn)化過(guò)程和群體智能過(guò)程，模擬大自然的智慧等。

智能計(jì)算（摘自互聯(lián)網(wǎng)）

智能計(jì)算,借鑒仿生學(xué)的思想,基于生物體系的生物進(jìn)化、細(xì)胞免疫、神經(jīng)細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)等諸多機(jī)制,用數(shù)學(xué)語(yǔ)言抽象描述的計(jì)算方法，是基于數(shù)值計(jì)算和結(jié)構(gòu)演化的智能，是智能理論發(fā)展的高級(jí)階段。智能計(jì)算有著傳統(tǒng)計(jì)算無(wú)法比擬的優(yōu)越性,它的最大特點(diǎn)就是不需要對(duì)問(wèn)題自身建立精確的數(shù)學(xué)模型,非常適合于解決那些因?yàn)殡y以建立有效的形式化模型而用傳統(tǒng)的數(shù)值計(jì)算方法難以有效解決、甚至無(wú)法解決的問(wèn)題。
隨著計(jì)算機(jī)系統(tǒng)智能性的不斷增強(qiáng)，由計(jì)算機(jī)自動(dòng)和委托完成任務(wù)的復(fù)雜性和難度也在不斷增加。所以，智能計(jì)算也可以看作是一種經(jīng)驗(yàn)化的計(jì)算機(jī)思考性的算法，是人工智能體系的一個(gè)分支，是輔助人類(lèi)去處理各式問(wèn)題的具有獨(dú)立思考能力的系統(tǒng)。
智能計(jì)算是借助自然界、特別是生物界規(guī)律的啟示，根據(jù)其規(guī)律，設(shè)計(jì)出求解問(wèn)題的算法。數(shù)學(xué)、物理學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、生理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等諸多學(xué)科的現(xiàn)象與規(guī)律都可能成為智能計(jì)算算法的基礎(chǔ)和思想來(lái)源。從相互關(guān)系上來(lái)看，智能計(jì)算屬于人工智能的一個(gè)分支?，F(xiàn)在，智能計(jì)算的發(fā)展也面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，其中一個(gè)重要原因就是智能計(jì)算目前還缺乏堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)，還不能像物理、化學(xué)、天文等學(xué)科那樣非常自如地運(yùn)用數(shù)學(xué)工具解決各自的計(jì)算問(wèn)題。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有比較完善的理論基礎(chǔ)，但是像進(jìn)化計(jì)算等一些重要的智能算法還沒(méi)有完善的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；智能計(jì)算算法的穩(wěn)定性和收斂性的分析與證明還處于研究的開(kāi)始階段。通過(guò)數(shù)值實(shí)驗(yàn)方法和具體應(yīng)用手段檢驗(yàn)智能計(jì)算算法的有效性和高效性是研究智能計(jì)算算法的重要方法。從其本質(zhì)上來(lái)看，智能計(jì)算是仿生的、隨機(jī)化的、經(jīng)驗(yàn)性的，大自然也是隨機(jī)性的、具有經(jīng)驗(yàn)性的，抽取大自然的這一特性，自動(dòng)調(diào)節(jié)形成經(jīng)驗(yàn)、取得可用的結(jié)果。這些方法還具有以下共同的要素：自適應(yīng)的結(jié)構(gòu)、隨機(jī)產(chǎn)生的或指定的初始狀態(tài)、適應(yīng)度的評(píng)測(cè)函數(shù)、修改結(jié)構(gòu)的操作、系統(tǒng)狀態(tài)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、終止計(jì)算的條件、指示結(jié)果的方法、控制過(guò)程的參數(shù)等等。計(jì)算智能的這些方法具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)的特征和簡(jiǎn)單、通用、健壯性強(qiáng)、適于并行處理等優(yōu)點(diǎn)。在并行搜索、聯(lián)想記憶、模式識(shí)別、知識(shí)自動(dòng)獲取等方面得到了廣泛的應(yīng)用，取得了諸多開(kāi)創(chuàng)性的成果。
這里所說(shuō)的“軟計(jì)算”是相對(duì)于“硬計(jì)算”而言的。所謂“硬計(jì)算”是指?jìng)鹘y(tǒng)的數(shù)值計(jì)算，具有可用的完善數(shù)學(xué)模型，堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)，主要特征是嚴(yán)格、確定和精準(zhǔn)。但是硬計(jì)算并不適合處理現(xiàn)實(shí)生活中的許多問(wèn)題，如汽車(chē)駕駛、人臉識(shí)別、信息檢索等，軟計(jì)算通過(guò)對(duì)不確定、不精確及不完全取值的容錯(cuò)以取得低代價(jià)的解決方案和穩(wěn)定性，模擬自然界中智能系統(tǒng)的生化過(guò)程（人的感知、腦結(jié)構(gòu)、生物進(jìn)化和免疫等）來(lái)有效的處理日常工作、科研和生產(chǎn)中遇到的諸多問(wèn)題。當(dāng)然，軟、硬計(jì)算的說(shuō)法只是相對(duì)而言的，很難進(jìn)行嚴(yán)格的定義和區(qū)分。
智能計(jì)算跟數(shù)值計(jì)算的目的是一樣的，即通過(guò)計(jì)算得到令人滿意的接近真解的近似解，再拿這個(gè)近似解代替真解來(lái)說(shuō)明和解決問(wèn)題。一般情況下，很多問(wèn)題是沒(méi)有解析解的，這時(shí)可以通過(guò)數(shù)學(xué)建模、用計(jì)算方法來(lái)求數(shù)值解；當(dāng)遇到問(wèn)題特別復(fù)雜，用傳統(tǒng)計(jì)算方法計(jì)算量太大或很難在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)時(shí)，可以考慮采用智能算法。
計(jì)算智能是受大自然智慧和人類(lèi)智慧的啟發(fā)而設(shè)計(jì)出的一類(lèi)算法的統(tǒng)稱(chēng)，隨著技術(shù)的進(jìn)步，在科學(xué)研究和工程實(shí)踐中遇到的問(wèn)題變得越來(lái)越復(fù)雜，采用傳統(tǒng)的計(jì)算方法來(lái)解決這些問(wèn)題面臨著計(jì)算復(fù)雜度高、計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題，特別是對(duì)于一類(lèi)高難度問(wèn)題，傳統(tǒng)算法根本無(wú)法在可以接受的時(shí)間內(nèi)求出精確解。因此，為了在求解時(shí)間和求解精度上取得平衡，提出了很多具有啟發(fā)性特征的智能算法。這些算法或模仿生物界的進(jìn)化過(guò)程，或模仿生物的生理構(gòu)造和身體機(jī)能，或模仿動(dòng)物的群體行為，或模仿人類(lèi)的思維、語(yǔ)言和記憶過(guò)程的特性，或模仿自然界的物理現(xiàn)象，希望通過(guò)模擬大自然和人類(lèi)的智慧實(shí)現(xiàn)對(duì)問(wèn)題的優(yōu)化求解，在可接受的時(shí)間內(nèi)求解出可以接受的解。這些算法共同組成了計(jì)算智能算法。
智能計(jì)算和不少學(xué)科之間有著密切的關(guān)系，如智能計(jì)算和人工智能、最優(yōu)化算法及統(tǒng)計(jì)計(jì)算等。

人工智能（Artificial Intelligence，AI），是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)技術(shù)科學(xué)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，以得出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能性機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜工作，但智能計(jì)算和人工智能是兩個(gè)完全不同的概念，計(jì)算和通信兩個(gè)領(lǐng)域的融合開(kāi)創(chuàng)了智能計(jì)算的新天地，現(xiàn)在計(jì)算機(jī)已經(jīng)可以更聰明地幫助人們獲得和處理信息，這已經(jīng)和人工智能的概念大相徑庭了。從相互關(guān)系上看，計(jì)算智能應(yīng)屬于人工智能的一個(gè)分支。
最優(yōu)化算法解決的是一般的最優(yōu)化問(wèn)題。最優(yōu)化問(wèn)題可以分為求解一個(gè)或一組函數(shù)中、使得函數(shù)取值最小的自變量的函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題和在一個(gè)解空間里面，尋找最優(yōu)解，使目標(biāo)函數(shù)值最小的組合優(yōu)化問(wèn)題等。優(yōu)化算法有很多，經(jīng)典算法包括線性規(guī)劃，動(dòng)態(tài)規(guī)劃等，改進(jìn)型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等；智能計(jì)算中的模擬退火、從比較廣泛的意義上講，智能計(jì)算和統(tǒng)計(jì)計(jì)算、蒙特卡羅方法聯(lián)系甚為密切，可互為從屬關(guān)系，是你中有我、我中有你，使用中也是互相補(bǔ)充。從這些算法的介紹和使用中不難發(fā)現(xiàn)這一特點(diǎn)。
智能計(jì)算是一種多層次級(jí)的計(jì)算模式，通?？煞譃?個(gè)層次：第一層為操作模擬層，把一些最基礎(chǔ)的思考操作進(jìn)行程序化處理；第二層為存在經(jīng)驗(yàn)層，即對(duì)于優(yōu)勢(shì)的經(jīng)驗(yàn)和便捷的過(guò)程代碼化；第三層稱(chēng)為績(jī)效評(píng)估層，即對(duì)各種經(jīng)驗(yàn)的模擬結(jié)果進(jìn)行評(píng)分，并能隨著條件和期望結(jié)果的變化改進(jìn)評(píng)分體系；第四層分為A、B兩個(gè)系統(tǒng)：A系統(tǒng)通過(guò)智能計(jì)算對(duì)系統(tǒng)的變數(shù)進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)，B系統(tǒng)對(duì)這可能存在的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行的預(yù)判性評(píng)估；第五層為決策執(zhí)行層，對(duì)上面的決策執(zhí)行并在執(zhí)行過(guò)程中進(jìn)行一些必要的修正；第六層是智能計(jì)算的經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)，對(duì)實(shí)際運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行總結(jié)和經(jīng)驗(yàn)性判定，判斷判定結(jié)果的準(zhǔn)確度。
現(xiàn)在，智能計(jì)算在國(guó)內(nèi)外得到廣泛的關(guān)注，已經(jīng)成為人工智能以及計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要研究方向，并在自身性能的提高和應(yīng)用范圍的拓展中不斷完善。計(jì)算智能的研究、發(fā)展與應(yīng)用，無(wú)論是研究隊(duì)伍的規(guī)模、發(fā)表的論文數(shù)量，還是網(wǎng)上的信息資源，發(fā)展速度都很快，已經(jīng)得到了國(guó)際學(xué)術(shù)界的廣泛認(rèn)可，并且在優(yōu)化計(jì)算、模式識(shí)別、圖像處理、自動(dòng)控制、經(jīng)濟(jì)管理、機(jī)械工程、電氣工程、通信網(wǎng)絡(luò)和生物醫(yī)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域取得了成功的應(yīng)用，應(yīng)用領(lǐng)域涉及國(guó)防、科技、經(jīng)濟(jì)、工業(yè)和農(nóng)業(yè)等各個(gè)方面，尤其是在軍事、金融工程、非線性系統(tǒng)最優(yōu)化、知識(shí)工程、計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)學(xué)診斷等方面取得了豐碩的成果，下面簡(jiǎn)單介紹智能計(jì)算在這些領(lǐng)域中的應(yīng)用。
科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步使得軍事領(lǐng)域的各個(gè)方面都發(fā)生了革命性的變革和質(zhì)的飛躍。當(dāng)前，以計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)為核心的新軍事變革，使得現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)呈現(xiàn)出的特點(diǎn)已不再是過(guò)去的以“大”吃“小”，而是現(xiàn)在的以“快”吃“慢”。加快信息處理速度，爭(zhēng)奪戰(zhàn)場(chǎng)信息優(yōu)勢(shì)，運(yùn)用智能化的武器裝備，已經(jīng)成為21世紀(jì)戰(zhàn)爭(zhēng)的基本形態(tài)。面對(duì)這一重大變革，世界各國(guó)軍隊(duì)都在調(diào)整軍事戰(zhàn)略，其中發(fā)展先進(jìn)的計(jì)算技術(shù)已成為各國(guó)軍隊(duì)的共同選擇。計(jì)算智能是借助現(xiàn)代計(jì)算工具模擬人的智能機(jī)制、生命演化過(guò)程和人的智能行為而進(jìn)行信息獲取、問(wèn)題分析、理論應(yīng)用和方法生成的一種計(jì)算技術(shù)。近年來(lái)，在新的形勢(shì)下，國(guó)家安全和軍事領(lǐng)域中出現(xiàn)了許多新的問(wèn)題，有些問(wèn)題難以用傳統(tǒng)方法來(lái)解決，甚至在某些情況下還不能完全將它們表示出來(lái)。為此，人們采用包括模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在內(nèi)的計(jì)算智能來(lái)解決這些問(wèn)題，取得了一些新的進(jìn)展和突破。目前，計(jì)算智能在軍事領(lǐng)域中的應(yīng)用已涉及到作戰(zhàn)指揮、信息處理、管理決策、智能控制、專(zhuān)家系統(tǒng)、故障診斷等方面，并還在不斷拓寬深入中。
金融工程是將工程思維引入金融領(lǐng)域，綜合運(yùn)用各種工程方法來(lái)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和實(shí)施新型的金融產(chǎn)品，創(chuàng)造性的解決各種金融問(wèn)題。如在股市預(yù)測(cè)、智能交易決策系統(tǒng)和證券組合投資策略等方面，計(jì)算智能技術(shù)都取得了比較好的效果。
對(duì)計(jì)算智能領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法、自適應(yīng)信號(hào)處理所提出的各種算法應(yīng)用于計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)學(xué)診斷和生物醫(yī)學(xué)信號(hào)分析，也取得了許多應(yīng)用成果。
目前關(guān)于計(jì)算智能的研究和應(yīng)用仍處于蓬勃發(fā)展初期階段，應(yīng)用范圍遍及各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域。雖然計(jì)算智能是一門(mén)新興的綜合型學(xué)科，而且各種智能方法的發(fā)展歷史也不是很長(zhǎng)，但是其發(fā)展卻是相當(dāng)迅猛，應(yīng)用也相當(dāng)廣泛。當(dāng)前除了對(duì)單一的算法進(jìn)行研究和應(yīng)用之外，現(xiàn)已開(kāi)始對(duì)各種算法的融合進(jìn)行研究，針對(duì)各個(gè)算法的特點(diǎn)，有目的的進(jìn)行取長(zhǎng)補(bǔ)短的算法綜合。典型的融合方案有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與免疫算法和遺傳算法、模糊邏輯與免疫算法、模糊邏輯與遺傳算法及遺傳算法與免疫算法等，特別是和傳統(tǒng)數(shù)值算法結(jié)合，取得了一些突破性成果。融合之后的算法可以提高算法的性能，增強(qiáng)算法的適應(yīng)性和穩(wěn)定性，同時(shí)還克服了算法選擇的盲目性。另外，還有學(xué)者提出了計(jì)算智能的新框架――生物網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即神經(jīng)內(nèi)分泌免疫網(wǎng)絡(luò)。它由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工內(nèi)分泌系統(tǒng)和人工免疫系統(tǒng)等組成。新框架的提出為人們研究其理論和應(yīng)用技術(shù)提供了新平臺(tái)，為計(jì)算智能今后的發(fā)展指明了方向。計(jì)算智能技術(shù)在自身性能的提高和應(yīng)用范圍的拓展中將得到不斷完善。
目前的智能計(jì)算研究的水平暫時(shí)還很難使“智能機(jī)器”真正具備人類(lèi)的常識(shí)，但智能計(jì)算將在21世紀(jì)得到蓬勃發(fā)展，不僅僅只是功能模仿要持有信息機(jī)理一致的觀點(diǎn)，即人工腦與生物腦將不只是功能模仿，而是具有相同的特性。這兩者的結(jié)合將開(kāi)辟一個(gè)全新的領(lǐng)域，開(kāi)辟很多新的研究方向。智能計(jì)算將探索智能的新概念，新理論，新方法和新技術(shù)，而這一切將在今后的發(fā)展中都會(huì)取得新的重大成就。