智能计算/计算智能、仿生算法、启发式算法的区别与关系?看到好多问题 说是计算智能 又是仿生算法 有点混了,希望明白人帮我理理
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/30 19:24:43
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智能计算/计算智能、仿生算法、启发式算法的区别与关系?
看到好多问题 说是计算智能 又是仿生算法 有点混了,希望明白人帮我理理
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我一个个讲好了,
1)启发式算法:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计。意思就是说,启发式算法是根据经验或者某些规则来解决问题,它求得的问题的解不一定是最优解,很有可能是近似解。这个解与最优解近似到什么程度,不能确定。相对于启发式算法,最优化算法或者精确算法(比如说分支定...
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我一个个讲好了,
1)启发式算法:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计。意思就是说,启发式算法是根据经验或者某些规则来解决问题,它求得的问题的解不一定是最优解,很有可能是近似解。这个解与最优解近似到什么程度,不能确定。相对于启发式算法,最优化算法或者精确算法(比如说分支定界法、动态规划法等则能求得最优解)。元启发式算法是启发式算法中比较通用的一种高级一点的算法,主要有遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法、变邻域搜索算法、人工神经网络、人工免疫算法、差分进化算法等。这些算法可以在合理的计算资源条件下给出较高质量的解。
2)仿生算法:是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称。由于这些算法求解时不依赖于梯度信息,故其应用范围较广,特别适用于传统方法难以解决的大规模复杂优化问题。主要有:遗传算法、人工神经网络、蚁群算法、蛙跳算法、粒子群优化算法等。这些算法均是模仿生物进化、神经网络系统、蚂蚁寻路、鸟群觅食等生物行为。故叫仿生算法。
3)智能计算:也成为计算智能,包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、进化算法、蚁群算法、人工鱼群算法,粒子群算法、混合智能算法、免疫算法、神经网络、机器学习、生物计算、DNA计算、量子计算、模糊逻辑、模式识别、知识发现、数据挖掘等。智能计算是以数据为基础,通过训练建立联系,然后进行问题求解。
所以说,你接触的很多算法,既是仿生算法,又是启发式算法,又是智能算法,这都对。分类方法不同而已。
楼主,我这么辛苦给你打这么字,给我多加点悬赏分吧!谢谢了哈
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