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    智能優(yōu)化算法有哪些(智能優(yōu)化算法有哪些特點(diǎn))

    發(fā)布時(shí)間:2023-04-13 18:39:02     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 111        

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    本文目錄:

    智能優(yōu)化算法有哪些(智能優(yōu)化算法有哪些特點(diǎn))

    一、智能算法的智能算法概述

    智能優(yōu)化算法要解決的一般是最優(yōu)化問題。最優(yōu)化問題可以分為(1)求解一個(gè)函數(shù)中,使得函數(shù)值最小的自變量取值的函數(shù)優(yōu)化問題和(2)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)化問題。典型的組合優(yōu)化問題有:旅行商問題(Traveling Salesman Problem,TSP),加工調(diào)度問題(Scheduling Problem),0-1背包問題(Knapsack Problem),以及裝箱問題(Bin Packing Problem)等。

    優(yōu)化算法有很多,經(jīng)典算法包括:有線性規(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,本文介紹的模擬退火、遺傳算法以及禁忌搜索稱作指導(dǎo)性搜索法。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),混沌搜索則屬于系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化方法。

    優(yōu)化思想里面經(jīng)常提到鄰域函數(shù),它的作用是指出如何由當(dāng)前解得到一個(gè)(組)新解。其具體實(shí)現(xiàn)方式要根據(jù)具體問題分析來定。

    一般而言,局部搜索就是基于貪婪思想利用鄰域函數(shù)進(jìn)行搜索,若找到一個(gè)比現(xiàn)有值更優(yōu)的解就棄前者而取后者。但是,它一般只可以得到“局部極小解”,就是說,可能這只兔子登“登泰山而小天下”,但是卻沒有找到珠穆朗瑪峰。而模擬退火,遺傳算法,禁忌搜索,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等從不同的角度和策略實(shí)現(xiàn)了改進(jìn),取得較好的“全局最小解”。

    智能優(yōu)化算法有哪些(智能優(yōu)化算法有哪些特點(diǎn))

    二、最新的vcu軟件智能算法有哪些

    蟻群其實(shí)還是算比較新的

    “智能算法”是指在工程實(shí)踐中,經(jīng)常會(huì)接觸到一些比較“新穎”的算法或理論,比如模擬退火,遺傳算法,禁忌搜索,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),天牛須搜索算法,麻雀搜索算法等。這些算法或理論都有一些共同的特性(比如模擬自然過程。它們?cè)诮鉀Q一些復(fù)雜的工程問題時(shí)大有用武之地。

    智能優(yōu)化算法要解決的一般是最優(yōu)化問題。最優(yōu)化問題可以分為

    (1)求解一個(gè)函數(shù)中,使得函數(shù)值最小的自變量取值的函數(shù)優(yōu)化問題和

    (2)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)化問題。典型的組合優(yōu)化問題有:旅行商問題(TravelingSalesmanProblem,TSP),加工調(diào)度問題(SchedulingProblem),0-1背包問題(KnapsackProblem),以及裝箱問題(BinPackingProblem)等。

    三、IA優(yōu)化算法是什么

    IA優(yōu)化算法指的是免疫算法是模仿生物免疫機(jī)制,結(jié)合基因的進(jìn)化機(jī)理,人工構(gòu)造出的一種新型智能優(yōu)化算法。它具有一般免疫系統(tǒng)的特征,采用群體搜索策略,通過迭代計(jì)算,最終以較大的概率得到問題的最優(yōu)解。

    相比較于其他算法,免疫算法利用自身產(chǎn)生多樣性和維持機(jī)制的特點(diǎn),保證了種群的多樣性,克服了一般尋優(yōu)過程(特別是多峰值的尋優(yōu)過程)中不可避免的“早熟”問題,可以求得全局最優(yōu)解。免疫算法具有自適應(yīng)性、隨機(jī)性、并行性、全局收斂性、種群多樣性等優(yōu)點(diǎn)。

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    免疫算法主要模塊:

    抗原識(shí)別與初始抗體產(chǎn)生。根據(jù)待優(yōu)化問題的特點(diǎn)設(shè)計(jì)合適的抗體編碼規(guī)則,并在此編碼規(guī)則下利用問題的先驗(yàn)知識(shí)產(chǎn)生初始抗體種群。

    抗體評(píng)價(jià)。對(duì)抗體的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)準(zhǔn)則主要為抗體親和度和個(gè)體濃度,評(píng)價(jià)得出的優(yōu)質(zhì)抗體將進(jìn)行進(jìn)化免疫操作,劣質(zhì)抗體將會(huì)被更新。

    免疫操作。利用免疫選擇、克隆、變異、克隆抑制、種群刷新等算子模擬生物免疫應(yīng)答中的各種免疫操作,形成基于生物免疫系統(tǒng)克隆選擇原理的進(jìn)化規(guī)則和方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)各種最優(yōu)化問題的尋優(yōu)搜索。

    四、deepthinker是什么軟件

    deepthinker是深度智能算法軟件。

    深度智能算法PaaS平臺(tái)-沉思者(DeepThinker),集成公司自主研發(fā)的算法系統(tǒng),由6大個(gè)子系統(tǒng),自主改進(jìn)融合了7種RNN網(wǎng)絡(luò)以及10種CNN網(wǎng)絡(luò),對(duì)多種信號(hào)的多模態(tài)語義進(jìn)行分析、關(guān)聯(lián)和映射,得出更加完整、準(zhǔn)確的算法識(shí)別分析結(jié)果。

    平臺(tái)提供可視化可編輯的場(chǎng)景化算法組件,為各個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)從場(chǎng)景化的算法構(gòu)建,模型訓(xùn)練,推理驗(yàn)證,應(yīng)用發(fā)布等全棧式算法服務(wù)。

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    相關(guān)信息

    智能優(yōu)化算法要解決的一般是最優(yōu)化問題。優(yōu)化思想里面經(jīng)常提到鄰域函數(shù),它的作用是指出如何由當(dāng)前解得到一個(gè)(組)新解。其具體實(shí)現(xiàn)方式要根據(jù)具體問題分析來定。局部搜索就是基于貪婪思想利用鄰域函數(shù)進(jìn)行搜索,若找到一個(gè)比現(xiàn)有值更優(yōu)的解就棄前者而取后者。

    優(yōu)化算法有很多,經(jīng)典算法包括:有線性規(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,本文介紹的模擬退火、遺傳算法以及禁忌搜索稱作指導(dǎo)性搜索法。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),混沌搜索則屬于系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化方法。

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