AI人工智能的几种常用算法概念

1、一、粒子群算法粒子群算法，也称粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization),缩写为PSO,是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA)。PSO算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的交叉(Crossover)和变异(Mutation)操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。优化问题是工业设计中经常遇到的问题

2、，许多问题最后都可以归结为优化问题为了解决各种各样的优化问题，人们提出了许多优化算法，比较著名的有爬山法、遗传算法等优化问题有两个主要问题：一是要求寻找全局最小点，二是要求有较高的收敛速度爬山法精度较高，但是易于陷入局部极小遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种，它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解.遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异.但是遗传算法的编程实现比较复杂，首先需要对问题进行编码，找到最优解之后还需要对问题进行解码，另外三个算子的实现也有许多参数，如交叉率和变异率，并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠

3、经验.1995年Eberhart博士和kennedy博士提出了一种新的算法；粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法.这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性.粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似，它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质但是它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的交叉（Crossov

4、er）和变异（Mutation）操作它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优二、遗传算法遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过自然选择和突变产生新的生命种群

5、，该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。主要特点遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于各种通用问题都可以使用。的共同特征为：首先组成一组候选解依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。在遗传算法中，上述几个特征以一种特殊的方式组合在一起：基于染色体群的并行搜索，带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作。这种特殊的组合方式将遗传算法与其它搜索算法区别开来。遗传算法还具有以下几方面的特点：（1）遗传算法从问题解的串集开始搜索，而不是从单个解开始。这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是从单

6、个初始值求最优解的；容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。(2)遗传算法同时处理群体中的多个个体，即对搜索空间中的多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险，同时算法本身易于实现并行化。(3)遗传算法基本上不用搜索空间的知识或其他辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，在此基础上进行遗传操作。适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且其定义域可以任意设定。这一特点使得遗传算法的应用范围大大扩展。(4)遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导他的搜索方向。(5)具有自组织、自适应和自学习性。遗传算法利用进化过程获得的信息自行组织搜索时，适应度大的