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蚁群算法与遗传算法对比
要学习模式识别、神经网络、
遗传算法
、
蚁群算法
等等人工智能算法需要哪 ...
答:
模式识别需要非常好的概率论,数理统计;另外会用到少量矩阵代数,随机过程和高数中的一些运算,当然是
比较
基础的;如果要深入的话恐怕需要学泛函,但是一般情况下不需要达到这种深度。神经网络,
遗传算法
等智能算法在模式识别有非常重要的应用,但是一般不需要学习计算机学科的人工智能,我们控制有一个交叉学科...
混合遗传
算法和遗传算法
有什么区别
答:
一楼回答的对,混合遗传算法就是将遗传算法与其他算法相混合,互取所长,互补所短。比如遗传算法与模拟退火算法的混合,就是将遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的局部搜索能力结合起来,形成一种强大的算法。类似的还有:遗传算法与最速下降法的混合、
蚁群算法与遗传算法
的混合等。
蚁群
优化
算法
的目录
答:
1.1 组合优化与计算复杂性1.2 来自自然界的几类优化方法 2.1 基本思想2.2研究概况 3.1 TSP概述3.2 经典方法3.3
遗传算法与
模拟退火法3.4
蚁群算法
3.5 元胞蚁群算法及其收敛性 4.1 瓶颈TSP及其求解4.2 最小比率TSP及其求解4.3 时间约束TSP及其求解4.4 多目标TSP及其求解 5.1 VRP概述...
群智能
算法
的基本思想
答:
算法改进就是一种创新,只要你改的是合理且有效的。可以引用这些优秀的改进算法来研究自己的题目。群智能算法是一种新兴的演化计算技术,已成为越来越多研究者的关注焦点,它与人工生命,特别是进化策略以及
遗传算法
有着极为特殊的联系。 群智能理论研究领域主要有两种算法:
蚁群算法和
粒子群算法。
什么是群智能
算法
?
答:
算法改进就是一种创新,只要你改的是合理且有效的。可以引用这些优秀的改进算法来研究自己的题目。群智能算法是一种新兴的演化计算技术,已成为越来越多研究者的关注焦点,它与人工生命,特别是进化策略以及
遗传算法
有着极为特殊的联系。 群智能理论研究领域主要有两种算法:
蚁群算法和
粒子群算法。
...的最短路径(类似一条线的路径),应该用什么
算法
好?
答:
下面是我自己编写的一段代码,用来求过包含两千多个点的最短路,速度很快,比
遗传
、
蚁群
快而且最短路更短。你可以试试看,有问题再问我。function [S,len]=short(P)此程序用来求相同类型点间的最短路 P表示某一类型的点的坐标矩阵 p是最短路径 d是路径权值和 建立权值矩阵 n=length(P);%求该...
信息智能处理技术涵盖哪些核心
算法
并给出具体应用?
答:
本书首先介绍了智能信息处理的基本理论,然后深入剖析了智能信息处理的核心技术——计算智能算法。这些算法包括模糊理论、专家系统、人工神经网络,如
遗传算法
、模拟退火算法、
蚁群算法
、免疫
算法和
克隆选择算法,以及粒子群算法等。书中详细阐述了这些算法的实现方法,并特别强调了使用MATLAB语言的实践应用。书中...
优化
算法
有哪些
答:
对于连续和线性等较简单的问题,可以选择一些经典算法,例如梯度、Hessian 矩阵、拉格朗日乘数、单纯形法、梯度下降法等;而对于更复杂的问题,则可考虑用一些智能优化算法,例如你所提到的
遗传算法和蚁群算法
,此外还包括模拟退火、禁忌搜索、粒子群算法等。这是我对优化算法的初步认识,供你参考。有兴趣的...
XGBoost与GBDT(一)-几种最优化方法
对比
答:
启发式方法指人在解决问题时所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。其特点是在解决问题时,利用过去的经验,选择已经行之有效的方法,而不是系统地、以确定的步骤去寻求答案。启发式优化方法种类繁多,包括经典的模拟退火方法、
遗传算法
、
蚁群算法
以及粒子群算法等等。上面前三种算法,解决的问题都仅限于无...
什么是混合
遗传算法
答:
一楼回答的对,混合遗传算法就是将遗传算法与其他算法相混合,互取所长,互补所短。比如遗传算法与模拟退火算法的混合,就是将遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的局部搜索能力结合起来,形成一种强大的算法。类似的还有:遗传算法与最速下降法的混合、
蚁群算法与遗传算法
的混合等。
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