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就拿仿生算法中的粒子群优化算法pso来说。这种算法模拟的是鸟群的捕食行为。
设想这样一个场景:一群鸟在随机搜索食物,在这个区域里只有一块食物。
所有的鸟都不知道食物在那里,但是它们知道当前的位置离食物还有多远。
那么找到食物的最优策略是什么呢,最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。
pso算法就是从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。
但是。不同的仿生算法之间,也有很多不同的。
就拿同属于仿生算法的遗传算法和pso算法做比较,pso算法没有遗传算法中的交叉和变异。而是根据自己的度来决定搜索。
而且它的粒子还有一个重要的特点,就是有记忆。
与遗传算法比较,pso算法的信息共享机制是完全不同的。
在遗传算法中。染色体互相共享信息,所以整个种群的移动是比较均匀的向最优区域移动。
在pso算法中,只有gbest(or1best)给出信息给其他的粒子。这是单向的信息流动,整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程,与遗传算法比较,在大多数的情况下,所有的粒子可能更快的收敛于最优解。
但这份资料中所列举的仿生算法,却是将仿生算法中一些类似的过程总结了出来。
比如它先对种群随机初始化,然后对种群内的每一个个体计算适应值,适应值与最优解的距离直接有关种群根据适应值进行复制,如果终止条件满足的话,就停止,否则转步骤二。
杨林并不知道政府方面已经开始对矩阵语言进行研究,事实上就算知道了也无所谓,反正半个月后,矩阵语言就会向外界公布,到时候恐怕无论哪个国家都会投入到这样的研究中去。
之后的两天,杨林又分别参加了人工智能和机器人峰会、创新大赛及投资峰会以及移动互联网人才峰会,几乎每一次露面,他都会成为与会人员的关注焦点和记者们追逐的目标。
由于矩阵语言还没有正式公布,几乎所有人都想从杨林口中探出一些这种语言的风声。
可惜一旦涉及到这样的话题,杨林便会选择婉拒,告诉对方在半个月后的矩阵语言开者大会上自然就会知晓。
杨林并不知道政府方面已经开始对矩阵语言进行研究,事实上就算知道了也无所谓,反正半个月后,矩阵语言就会向外界公布,到时候恐怕无论哪个国家都会投入到这样的研究中去。
之后的两天,杨林又分别参加了人工智能和机器人峰会、创新大赛及投资峰会以及移动互联网人才峰会,几乎每一次露面,他都会成为与会人员的关注焦点和记者们追逐的目标。
由于矩阵语言还没有正式公布,几乎所有人都想从杨林口中探出一些这种语言的风声。
可惜一旦涉及到这样的话题,杨林便会选择婉拒,告诉对方在半个月后的矩阵语言开者大会上自然就会知晓。(未完待续……)
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