將「適者生存」進化規律模式化的優化搜尋技術。
遺傳演算法是模擬生物在自然環境中的遺傳和進化過程而形成的自適應隨機全域性搜尋和優化方法。
演算法操作過程：解決方案種群中逐次產生乙個近似最優解，稱為一代；在每一代中，根據個體在問題域中的適應度和從自然遺傳學中借鑑來的再造方法進行選擇，產生乙個新的近似解，即下一代。新個體比原個體更適應環境。
差分進化演算法是基於群體智慧型理論的優化方法，是通過群體內個體間的合作與競爭產生的智慧型優化搜尋。
與進化演算法相同之處：使用全域性搜尋策略
與進化演算法不同之處：基於差分的簡單編譯操作；「一對一」的競爭生存策略；具有記憶能力，可跟蹤搜尋情況以調整搜尋策略。
免疫演算法是模仿生物滿意機制，採用群體搜尋策略並迭代計算；利用自身多樣性和維持機制，克服「早熟」問題，求解全域性最優。
群智慧型演算法是一種基於生物群體行為規律的計算技術，用來解決分布式問題。這種犯法只需要目標函式的輸出值，不需要其梯度資訊。
蟻群演算法是通過模擬自然界中螞蟻集體尋徑行為而提出的一種基於種群啟發式隨機搜尋演算法。
特點：分布式計算、無中心控制、分布式個體間間接通訊等特徵。
粒子群演算法是一種基於群體智慧型的全域性隨機搜尋演算法。
與其他進化演算法相同之處：基於「種群」、「進化」概念，進行個體競爭
與其他進化演算法不同之處：不進行交叉、變異、選擇等進化運算元操作；而是將個體向吱聲歷史最佳位置和領域歷史最佳位置集聚。
應用：非線性、多峰問題。
模擬退火演算法是一種基於迭代求解策略的隨機尋優演算法；區域性搜尋演算法的擴充套件，以一定的概率選擇領域只能怪目標值最大的狀態。
特點：克服區域性極值的缺陷和對初值的依賴性。
方法：定義鄰域結構；在鄰域結構內選取相鄰解；利用目標函式進行評估。
通過禁忌準則來避免重複搜尋；通過藐視準則來赦免一些被禁忌的優良狀態。
神經網路是一種模仿生物神經系統 新的資訊處理模型。
演算法 演算法優化
傳統最優化方法的設計思想主要是通過傳統的序列計算實現的，無法與硬體的並行架構完美相容，這降低了傳統最優化方法在具有大資料背 計算為核心的分布式優化應運而生，這也使得最優化方法得到了比以往任何時候都更加廣泛的應用。平行計算要首先把乙個問題分解成若干個可以同時計算的子問題 部分 並將每個子問題進一步細分...
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設k k,n 是從金鑰k開始的長度為n的唯一數的個數.然後,k k,n 1 sum k i,n 其中i在可以從鍵k跳轉到的鍵的範圍內.這可以使用動態程式設計有效地計算 這是一種占用o n 時間和o 1 空間的方法 jumpmap map int,x for x in 46,68,79,48,039,...
排程演算法種類及粗略解釋
多級反饋佇列排程演算法 基本原理 假設為n級 高響應比優先排程演算法 短作業優先 高優先順序優先 作業系統管理了系統的有限資源，當有多個程序 或多個程序發出的請求 要使用這些資源時，因為資源的有限性，必須按照一定的原則選擇程序 請求 來占用資源。這就是排程。目的是控制資源使用者的數量,選取資源使用者...