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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)

    發(fā)布時間: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)

    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)在一個解空間里面,尋找最優(yōu)解,使目標函數(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,動態(tài)規(guī)劃等;改進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前解得到一個(組)新解。其具體實現(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)進行搜索,若找到一個比現(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現(xiàn)了改進,取得較好的“全局最小解”。

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    二、最新的vcu軟件智能算法有哪些

    蟻群其實還是算比較新的

    “智能算法”是指在工程實踐中,經(jīng)常會接觸到一些比較“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。它們在解決一些復(fù)雜的工程問題時大有用武之地。

    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)在一個解空間里面,尋找最優(yōu)解,使目標函數(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制,結(jié)合基因的進化機理,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)生多樣性和維持機制的特點,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、隨機性、并行性、全局收斂性、種群多樣性等優(yōu)點。

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    免疫算法主要模塊:

    抗原識別與初始抗體產(chǎn)生。根據(jù)待優(yōu)化問題的特點設(shè)計合適的抗體編碼規(guī)則,并在此編碼規(guī)則下利用問題的先驗知識產(chǎn)生初始抗體種群。

    抗體評價。對抗體的質(zhì)量進行評價,評價準則主要為抗體親和度和個體濃度,評價得出的優(yōu)質(zhì)抗體將進行進化免疫操作,劣質(zhì)抗體將會被更新。

    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)克隆選擇原理的進化規(guī)則和方法,實現(xiàn)對各種最優(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-沉思者(DeepThinker),集成公司自主研發(fā)的算法系統(tǒng),由6大個子系統(tǒng),自主改進融合了7種RNN網(wǎng)絡(luò)以及10種CNN網(wǎng)絡(luò),對多種信號的多模態(tài)語義進行分析、關(guān)聯(lián)和映射,得出更加完整、準確的算法識別分析結(jié)果。

    平臺提供可視化可編輯的場景化算法組件,為各個行業(yè)實現(xiàn)從場景化的算法構(gòu)建,模型訓(xùn)練,推理驗證,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前解得到一個(組)新解。其具體實現(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)進行搜索,若找到一個比現(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,動態(tài)規(guī)劃等;改進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)動態(tài)演化方法。

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