智能算法学习笔记
ai课程笔记

AI课程笔记
一、引言
1. 人工智能的定义和发展历程
2. 人工智能的应用领域
3. 人工智能的分类
二、基础知识
1. 数学基础:线性代数、概率论与数理统计、微积分等
2. 编程基础:Python、C++等
3. 数据结构与算法:树、图、链表、排序、搜索等
三、机器学习
1. 机器学习的定义和分类
2. 监督学习、无监督学习、强化学习等
3. 常见的机器学习算法:线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等
4. 机器学习的应用领域
四、深度学习
1. 深度学习的定义和分类
2. 神经网络的基本原理和结构
3. 常见的深度学习模型:卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)等
4. 深度学习的应用领域
五、自然语言处理
1. 自然语言处理的定义和分类
2. 文本挖掘、情感分析、机器翻译等
3. 常见的自然语言处理技术:词嵌入、词袋模型、TF-IDF等
4. 自然语言处理的应用领域
六、计算机视觉
1. 计算机视觉的定义和分类
2. 图像处理、目标检测、图像识别等
3. 常见的计算机视觉技术:卷积神经网络(CNN)、目标检测算法(YOLO、SSD等)等
4. 计算机视觉的应用领域
七、总结与展望
1. 人工智能的发展趋势和未来挑战
2. 人工智能与人类的未来关系。
人工智能算法知识点
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人工智能算法知识点人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和行动的学科。
而人工智能算法则是实现人工智能的关键。
本文将介绍人工智能算法的几个重要知识点,包括机器学习、深度学习、遗传算法和模糊逻辑。
一、机器学习机器学习是人工智能领域的核心技术之一。
它通过让计算机从大量的数据中学习和推断规律,从而实现自主学习和预测能力。
机器学习算法主要包括监督学习、无监督学习和强化学习。
1. 监督学习监督学习是一种通过已标记的样本数据来训练模型的方法。
在监督学习中,计算机通过学习输入与输出之间的映射关系,从而能够对新的输入数据进行预测。
常见的监督学习算法有决策树、支持向量机和神经网络等。
2. 无监督学习无监督学习是一种从未标记的数据中发现模式和关系的方法。
与监督学习不同,无监督学习不需要事先给定输出标签。
常见的无监督学习算法有聚类、关联规则和降维等。
3. 强化学习强化学习是一种通过试错和反馈来训练模型的方法。
在强化学习中,计算机通过与环境的交互来学习最优的行为策略。
常见的强化学习算法有Q-learning和深度强化学习等。
二、深度学习深度学习是机器学习的一个分支,它模仿人脑神经网络的结构和功能,通过多层次的神经网络进行学习和推理。
深度学习算法的核心是人工神经网络,它由大量的神经元和连接构成。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重大突破。
常见的深度学习算法有卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,简称RNN)等。
三、遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等操作,不断优化问题的解。
遗传算法适用于解决复杂的优化问题,如旅行商问题和函数优化等。
遗传算法的基本原理是通过编码个体的基因型和表现型,利用适应度函数评估个体的适应度,再根据选择、交叉和变异等操作产生新一代的个体,直到找到最优解。
人工智能算法基础知识概览
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人工智能算法基础知识概览人工智能算法是指为了实现人工智能技术而设计的一系列数学模型和方法。
它们是人工智能的核心组成部分,能够通过机器学习、数据挖掘和模式识别等手段,从大量数据中学习和推理,实现人类智能。
一、机器学习算法机器学习算法是人工智能算法的基石,广泛应用于各个领域。
它通过计算机从已有的样本数据中自动学习,并根据这些学习结果进行预测和决策。
1.1 监督学习监督学习算法是指在给定输入和对应输出的训练样本集的情况下,通过学习得到一个输入到输出的映射关系。
常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归和决策树等。
1.2 无监督学习无监督学习算法是指在给定输入的情况下,从数据中挖掘出隐藏的结构和规律。
常见的无监督学习算法有聚类分析、关联规则挖掘和主成分分析等。
1.3 强化学习强化学习算法是指通过试错的方式,使智能体与环境进行交互,并根据环境的反馈来调整自己的行为。
常见的强化学习算法有Q-learning 和深度强化学习等。
二、深度学习算法深度学习是机器学习的一种特殊形式,其核心是人工神经网络模型。
深度学习算法在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重大突破。
2.1 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是一种专门用于处理图像识别和计算机视觉任务的深度学习算法。
它通过卷积、池化和全连接等操作,逐层提取图像的特征。
2.2 循环神经网络(RNN)循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的深度学习算法。
它通过神经元之间的循环连接,使过去的信息可以传递到未来,适用于语言模型和序列生成等任务。
2.3 预训练模型预训练模型是指在大规模数据集上进行预训练,然后在特定任务上进行微调的深度学习算法。
常见的预训练模型有BERT、GPT和VGG 等。
三、演化算法演化算法是启发式搜索的一种,在优化问题和模拟进化过程中具有广泛应用。
它通过模拟生物进化的过程,通过选择、交叉和变异等操作来生成更好的解。
3.1 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化的优化算法。
人工智能技术的基本原理和算法解析
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人工智能技术的基本原理和算法解析人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能的学科。
随着计算机技术的不断发展,人工智能技术也日益成熟。
本文将介绍人工智能技术的基本原理和一些常见的算法解析。
一、人工智能的基本原理人工智能的基本原理是模仿人类的智能行为,通过计算机程序实现。
其中,最核心的原理是机器学习(Machine Learning)。
机器学习是一种通过让计算机从数据中学习并自动改进的方法。
它使得计算机可以通过分析大量数据来发现规律和模式,从而实现自主决策和智能行为。
机器学习的基本原理是通过训练模型来实现自主学习。
训练模型需要大量的数据和标签,通过不断调整模型的参数,让其逐渐接近真实结果。
常见的机器学习算法有监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习是一种通过已有的标签数据来训练模型的方法。
它的基本思想是通过给定输入和对应的输出,让模型能够学习到输入与输出之间的映射关系。
常见的监督学习算法有线性回归、决策树和支持向量机。
无监督学习是一种通过未标记的数据来训练模型的方法。
它的基本思想是通过发现数据中的隐藏结构和模式,来实现对数据的分类和聚类。
常见的无监督学习算法有聚类分析、关联规则和主成分分析。
强化学习是一种通过与环境进行交互来训练模型的方法。
它的基本思想是通过试错的方式,通过奖励和惩罚来引导模型的学习过程。
常见的强化学习算法有Q 学习、深度强化学习和策略梯度。
二、常见的人工智能算法解析1. 神经网络(Neural Networks):神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的算法。
它通过多层神经元之间的连接和权重来实现对输入数据的处理和学习。
神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段,通过不断调整权重和偏置来提高模型的准确性。
2. 决策树(Decision Tree):决策树是一种通过树状结构来表示决策规则的算法。
它通过对数据进行划分和分类来实现对未知数据的预测。
人工智能现代方法第四版 读书笔记
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人工智能现代方法第四版读书笔记
读书笔记应由本人根据自身实际情况书写,以下仅供参考,请您根据自身实际情况撰写。
《人工智能:一种现代的方法(第四版)》是一本全面、深入地探讨人工智能领域的理论和实践的书籍。
作者以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中,真正做到理论和实践相结合。
在阅读这本书的过程中,我深刻地感受到了人工智能领域的快速发展和广泛的应用前景。
作者不仅介绍了人工智能的基本概念、历史和发展,还详细介绍了人工智能的核心技术和应用,包括搜索、知识表示与推理、规划、机器学习、自然语言处理等等。
这些内容让我对人工智能有了更深入的了解,也让我对未来的发展充满了期待。
此外,作者在书中还强调了人工智能与人类智能的区别和联系,让我更加清晰地认识到了人工智能的局限性和未来的发展方向。
同时,书中还涉及到了许多伦理和社会问题,让我深刻认识到了人工智能的发展需要考虑到人类社会的整体利益和长远发展。
总的来说,这本书是一本非常值得一读的书籍,它不仅让我对人工智能有了更深入的了解,也让我对未来的发展充满了信心和期待。
我相信这本书将会成为我未来学习和研究的重要参考书籍之一。
《终极算法 机器学习和人工智能如何重塑世界》读书笔记思维导图
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思维导图PPT模板
本书关键字分析思维导图学派计算机源自机器人数据符号
问题
工作
算法
终极
大脑 世界
贝叶斯
机器
知识
模型
方法
关联
学习
科学
01 推荐序
目录
02 序
03 第一章 机器学习革命
04 第二章 终极算法
05
第三章 符号学派:休 谟的归纳问题
01
达尔文的 算法
02
探索:利 用困境
03
程序的适 者生存法 则
04
性有何用
06
谁学得最 快,谁就 会赢
05
先天与后 天
第六章 贝叶斯学派:在贝叶 斯教堂里
统治世界的定理
所有模型都是错 的,但有些却有
用
从《尤金·奥涅金》 到Siri
所有东西都有关 联,但不是直接 关联
推理问题
掌握贝叶斯学派 的方法
04
从休谟到 你的家用 机器人
06
医生马上 来看你
05
行星尺度 机器学习
第十章 建立在机器学习之上 的世界
性、谎言和机器 学习
数码镜子
充满模型的社会
分享与否?方式、 地点如何?
神经网络抢了我 的工作
战争不属于人类
谷歌+终极算法= 天网?
进化的第二部分
后记
致谢
延伸阅读
02
第一章
04
第三章
06
第五章
01
序
03
第二章
05
第四章
1
第六章
2
第七章
人工智能算法课程心得体会

人工智能算法课程心得体会在人工智能算法课程中,我学到了许多关于人工智能算法的基本原理和应用。
通过这门课程的学习,我对人工智能算法进行了深入的了解,并形成了一些心得体会。
首先,人工智能算法是以模拟人类智慧行为为目标的一种计算机算法。
它利用数学和统计的方法,通过计算机模拟和实现人类的智能行为。
在课程中,我学习了一些常用的人工智能算法,如遗传算法、粒子群优化算法和蚁群算法等。
这些算法各有特点,适用于不同的问题和场景。
通过学习这些算法,我深刻理解了算法的基本原理和实现方法。
其次,人工智能算法有着广泛的应用领域。
无论是在工业生产中的优化问题,还是在机器人领域的路径规划问题,人工智能算法都发挥着重要的作用。
在课程中,我学习了人工智能算法在图像处理、自然语言处理、机器学习和数据挖掘等领域的具体应用。
通过实践和案例分析,我深入了解了算法在现实生活中的应用,并认识到人工智能算法对推动社会进步的重要性。
再次,人工智能算法的发展具有挑战性和复杂性。
由于人工智能领域的复杂性和多样性,算法的选择和使用并不是一件容易的事情。
在课程中,我学习了算法的选择和设计的基本原则,包括算法的性能评估、参数调优和模型选择等。
这些知识帮助我更好地理解算法的优缺点,提高了我在实际问题中选择和设计算法的能力。
最后,人工智能算法的学习需要不断实践和思考。
在课程中,我参与了一些编程实践和项目实践,通过编写代码和运行实验,我深入了解了算法的实现过程和结果分析方法。
同时,课程还要求我们进行算法的优化和改进,这培养了我创新思维和解决问题的能力。
通过不断地实践和思考,我对人工智能算法的理解和应用能力有了很大提升。
综上所述,人工智能算法课程让我对人工智能算法有了更深入的了解,并提高了我的算法选择和设计能力。
在学习过程中,我深刻认识到人工智能算法对推动社会进步的重要性,并意识到学习人工智能算法需要不断实践和思考。
通过这门课程的学习,我相信我在以后的工作和研究中会更好地运用人工智能算法,并做出更大的贡献。
人工智能基础学科笔记手写
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人工智能基础学科笔记手写摘要:一、人工智能简介1.人工智能的定义2.人工智能的发展历程3.人工智能的应用领域二、人工智能基础学科1.计算机科学2.数学3.统计学4.机器学习三、人工智能的发展现状与趋势1.我国人工智能的发展现状2.国际人工智能的发展现状3.人工智能的发展趋势四、人工智能与人类社会的融合1.人工智能在生产生活中的应用2.人工智能对人类社会的影响3.人工智能与人类社会的和谐发展正文:人工智能基础学科笔记手写人工智能作为一门涉及多学科的高新技术,已经逐渐渗透到人类社会的各个方面。
为了更好地了解人工智能,我们首先要对其有一个基本的认识。
一、人工智能简介1.人工智能的定义人工智能是一门研究如何使计算机具有智能行为的科学。
通过模拟、延伸和扩展人类智能,人工智能旨在实现机器能够自主地学习、推理、感知、计划和解决问题。
2.人工智能的发展历程人工智能发展至今已经有60 多年的历史,经历了多次繁荣与低谷。
从早期的符号主义智能,到基于规则的专家系统,再到现在的机器学习和深度学习,人工智能已经取得了显著的成果。
3.人工智能的应用领域人工智能目前已经广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶、医疗诊断等多个领域,为人类社会带来了巨大的便利。
二、人工智能基础学科1.计算机科学计算机科学是人工智能的基础,为人工智能提供了计算能力和算法支持。
计算机科学的研究领域包括计算机体系结构、操作系统、编程语言、软件工程等。
2.数学数学为人工智能提供了严密的理论基础。
包括线性代数、概率论、统计学、微积分等在内的数学知识,在人工智能算法和模型中发挥着关键作用。
3.统计学统计学在人工智能中的应用主要体现在机器学习和数据挖掘领域。
通过概率论、回归分析、聚类等统计方法,可以对大量数据进行有效分析和挖掘。
4.机器学习机器学习是人工智能的一个重要分支,研究如何让计算机从数据中自动学习和提取规律。
机器学习的主要方法有监督学习、无监督学习、强化学习等。
ai知识点总结整理
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ai知识点总结整理人工智能(Artificial Intelligence, AI)是指利用仿生学、认知科学理论及方法,在计算机系统中实现类似人类智能的各种功能。
AI致力于模拟、延伸和扩展人的智能。
AI技术的发展对社会产生了深远的影响,在医疗、交通、金融、农业、教育等领域都有广泛的应用。
AI技术的发展离不开以下几个重要知识点:1. 机器学习(Machine Learning)机器学习是人工智能的重要分支,研究如何使机器自动获取知识。
通常基于数据构建模型,通过对数据的学习和分析,模型可以预测未来的趋势和结论。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
2. 深度学习(Deep Learning)深度学习是机器学习的一种,其模型分为多个层级,每个层级都以前一个层级的输出作为输入,并进行特征提取和分类。
深度学习可以解决大规模数据的复杂模式识别和分类问题。
目前深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域有着广泛应用。
3. 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)自然语言处理是研究如何使计算机系统能够自动理解和处理人类语言的技术。
NLP技术包括语音识别、语义理解、语言生成等。
近年来,随着深度学习技术的发展,NLP取得了巨大的进步,如谷歌的BERT模型和OpenAI的GPT模型。
4. 机器视觉(Computer Vision)机器视觉是一种让计算机系统“看懂”图像的技术。
它涉及到图像的处理、分析、理解和识别。
机器视觉广泛应用于无人驾驶汽车、智能监控系统、人脸识别等领域。
5. 强化学习(Reinforcement Learning)强化学习是一种机器学习的范式,通过与环境互动学习最佳行为。
在强化学习中,智能体根据环境的反馈不断调整自己的行为,以获得最大的奖励。
强化学习在游戏、机器人控制、金融交易等领域有着广泛的应用。
6. 人工智能伦理随着人工智能技术的发展,人工智能伦理问题日益凸显。
人工智能算法的使用教程分享
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人工智能算法的使用教程分享人工智能(Artificial Intelligence,AI)是当前科技领域的热门话题,而算法则是AI技术的核心驱动力。
在如今的高科技社会中,人工智能算法被广泛应用于各个领域,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
本文将分享一些常用的人工智能算法,并提供一些使用教程,帮助读者了解和应用这些算法。
1. 机器学习算法机器学习(Machine Learning)是一种让计算机基于数据和模式进行学习的方法。
以下是几种常见的机器学习算法:(1) 逻辑回归(Logistic Regression):逻辑回归是一种用于处理分类问题的算法,用于预测二元结果。
它通过将输入数据映射到概率值的范围来进行预测。
(2) 决策树(Decision Trees):决策树是一种用于解决分类和回归问题的算法。
它通过选择最佳特征和阈值进行树形结构的分类和预测。
(3) 支持向量机(Support Vector Machines):支持向量机是一种用于分类和回归问题的算法,通过找到最佳超平面将数据分为不同的类别。
(4) 随机森林(Random Forests):随机森林是一种集成学习方法,通过将多个决策树的预测结果结合起来提高准确性和鲁棒性。
使用教程:为了使用机器学习算法,首先需要收集和准备好用于训练和测试的数据。
然后,选择适当的算法和模型,将数据拟合到模型中进行训练,并使用测试数据评估模型的性能。
最后,根据实际需求对模型进行调优和优化。
2. 深度学习算法深度学习(Deep Learning)是机器学习的一种特殊形式,它模仿人脑神经网络的结构和功能,并能自动从大量数据中学习。
以下是几种常用的深度学习算法:(1) 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks):卷积神经网络广泛应用于图像和视频处理领域,能够在不同的层次上提取特征并进行分类或回归预测。
(2) 循环神经网络(Recurrent Neural Networks):循环神经网络适用于序列数据的处理,对于自然语言处理、语音识别等任务具有很好的效果。
人工智能基础算法
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人工智能基础算法在当今的数字化时代,人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)已经成为了科技领域中备受关注的话题。
人工智能的快速发展离不开各种基础算法的支持。
本文将介绍人工智能的基础算法,并讨论其在不同领域中的应用。
一、线性回归算法线性回归算法是一种用于建立变量之间线性关系的算法。
通过找到最佳拟合直线,可以对数据进行预测或分类。
线性回归算法常用于房价预测、销售趋势分析等领域中。
二、支持向量机算法支持向量机算法是一种监督学习算法,主要用于二分类问题。
其核心思想是将输入数据映射到高维空间,找到能够最好地将两类数据分开的超平面,从而进行分类。
支持向量机算法在图像识别、文本分类等领域中取得了广泛应用。
三、决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类与回归算法。
通过不断的选择最优属性,将数据集划分成多个子集,最终得到一个决策树模型。
决策树算法常用于疾病诊断、金融风险评估等领域中。
四、聚类算法聚类算法是一种无监督学习算法,主要用于寻找数据内部的相似性和结构。
常见的聚类算法包括k-means算法和层次聚类算法。
聚类算法广泛应用于客户分群、社交网络分析等领域中。
五、神经网络算法神经网络算法是一种模仿人脑神经元网络工作原理的算法。
通过多层神经元的连接和学习,可以实现复杂的数据处理和分类任务。
神经网络算法在图像识别、语音处理等领域中取得了重大突破。
六、遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
通过模拟基因的交叉和变异操作,不断搜索最优解。
遗传算法被广泛应用于机器学习、优化问题求解等领域。
七、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设特征之间相互独立,通过计算条件概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域中具有很高的效果。
八、强化学习算法强化学习算法是一种通过与环境不断交互学习来达到最优行为的算法。
通过奖励与惩罚机制,智能体可以逐步优化自身的行为策略。
人工智能算法--原理、技巧及应用
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人工智能算法--原理、技巧及应用人工智能算法是一种模拟人类智能的方法,它通过利用机器学习、深度学习、神经网络等技术来实现智能化的系统。
下面将从原理、技巧以及应用三个方面来介绍人工智能算法。
一、原理人工智能算法的原理是通过对大量数据进行分析和学习,从而提取出其中的规律,并根据这些规律来预测未来的情况。
具体地说,人工智能算法主要包括以下几个方面:1. 数据准备:对数据进行收集、清洗、转化和存储,以保证数据的可靠性和完整性。
2. 特征提取:从数据中提取有用的特征,以便算法可以更好地理解数据。
3. 模型选择:根据应用场景选择合适的模型,比如决策树、神经网络等。
4. 模型训练:使用大量的数据进行模型的训练,以优化模型的性能。
5. 模型评估:使用一部分数据对模型进行测试,以评估模型的准确度和泛化能力。
6. 预测和应用:利用训练好的模型对新数据进行预测,并将其应用到实际场景中。
二、技巧为了提高人工智能算法的性能,需要掌握一些技巧,下面介绍一些常用的技巧:1. 特征工程:对数据进行特征提取和转换,以提高模型的准确性和泛化能力。
2. 超参数调节:调节模型中的一些关键参数,以优化模型的性能。
3. 数据增强:通过一些变换技巧,比如旋转、缩放等,增加数据的多样性,以提高模型的鲁棒性。
4. 集成学习:将多个模型进行组合,以提高模型的性能和准确度。
5. 模型压缩:通过一些技巧减少模型的计算量和存储空间,以提高模型的效率。
三、应用人工智能算法目前已经被广泛应用于各个领域,比如:1. 图像识别:通过机器学习和深度学习算法实现图像识别和分类,比如汽车驾驶辅助、人脸识别、医学影像识别等。
2. 语音识别:通过机器学习和深度学习算法实现语音识别和转换,比如智能语音助手、语音识别技术等。
3. 自然语言处理:通过机器学习和深度学习算法实现自然语言处理和语义理解,比如机器翻译、文本分类、情感分析等。
4. 推荐系统:通过机器学习和深度学习算法实现用户行为分析和推荐,比如网上购物推荐、音乐推荐、新闻推荐等。
人工智能算法详解
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人工智能算法详解人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能的学科。
而人工智能算法则是实现人工智能的关键。
本文将详细介绍几种常见的人工智能算法,并分析其原理和应用。
一、机器学习算法机器学习是人工智能的核心领域之一,其通过构建数学模型和算法,使计算机能够从数据中学习和改进。
在机器学习中,有三种常见的算法:监督学习、无监督学习和强化学习。
1. 监督学习算法监督学习算法是在给定输入和输出样本的情况下,通过构建模型来预测新的输入对应的输出。
其中,常用的监督学习算法有决策树、支持向量机和神经网络等。
决策树通过构建树状结构来进行分类或回归;支持向量机通过找到一个超平面来划分数据集;神经网络则是模拟人脑神经元的工作原理,通过多层神经元进行学习和预测。
2. 无监督学习算法无监督学习算法是在没有给定输出样本的情况下,通过对数据进行聚类或降维,发现数据的内在结构和规律。
常见的无监督学习算法有K-means聚类、主成分分析和自组织映射等。
K-means聚类通过寻找数据集中的K个聚类中心,将数据点分配到最近的聚类中心;主成分分析则是将高维数据转化为低维表示,保留数据的主要信息;自组织映射是一种无监督学习的神经网络,通过自组织和竞争机制实现数据的聚类和映射。
3. 强化学习算法强化学习算法是通过试错的方式,通过与环境的交互来学习最优策略。
强化学习的核心是智能体(Agent)通过观察状态、采取行动并得到奖励来进行学习。
常见的强化学习算法有Q-learning、深度强化学习等。
Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法,通过不断更新状态-动作对的价值来学习最优策略;深度强化学习则是将深度神经网络与强化学习相结合,通过神经网络来学习和预测最优策略。
二、深度学习算法深度学习是机器学习的一个分支,其模拟人类大脑神经网络的结构和工作原理。
深度学习算法通过多层神经网络来学习和预测。
人工智能算法学习心得体会
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人工智能算法学习心得体会人工智能是当今科技领域的热门话题,随着科技的进步和创新的不断涌现,人工智能算法也日益成为了研究者和工程师们的关注重点。
在我学习人工智能算法的过程中,我深刻体会到了人工智能算法的重要性和应用广泛性。
下面,我将就我的学习心得体会进行分享。
首先,在学习人工智能算法的过程中,我明白了算法是人工智能的核心。
没有合适的算法,人工智能无法进行任何有效的推理和决策。
因此,深入学习各种人工智能算法,如深度学习、机器学习、遗传算法等,是掌握人工智能技术的基石。
在学习过程中,我逐渐掌握了这些算法的原理和应用方法,通过编写代码实现了一些基本的人工智能功能。
这一过程对我的编程思维和问题解决能力提高有着显著的帮助。
其次,学习人工智能算法也加深了我对数据处理和模型优化的理解。
在训练人工智能模型时,大量的数据是必需的。
通过学习各种数据预处理方法,我学会了如何对数据进行清洗、归一化和特征选择,以提高模型的准确性和效率。
同时,在训练模型的过程中,我也掌握了一些模型优化的技巧,比如学习率调整、正则化和批量归一化等。
这些技巧的运用可以使得模型更好地拟合数据,提高模型的性能。
另外,在学习人工智能算法的过程中,我也领悟到了模型评估与选择的重要性。
人工智能算法的效果往往需要通过评估指标来进行量化。
因此,了解和选择合适的评估指标是必要的。
同时,还要进行模型的选择,根据具体问题选用合适的模型结构和算法。
这需要考虑问题的特点、数据的分布以及计算资源等方面的因素。
通过学习,我对于评估指标和模型选择的原则有了更清晰的理解,并能够根据实际情况进行合理的选择。
最后,学习人工智能算法让我认识到了人工智能在各个领域的广泛应用。
人工智能算法已经在图像处理、语音识别、自然语言处理、金融风控等方面取得了许多成功。
通过学习和实践,我也领略到了人工智能算法的实际应用,例如利用深度学习算法训练图像分类模型,利用遗传算法优化金融投资策略等。
这些应用给我带来了巨大的兴趣和激情,也让我对人工智能的未来充满了信心。
学习算法的心得体会
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学习算法的心得体会篇一:计算智能学习心得体会计算智能学习心得体会本学期我们水利水电专业开了“计算智能概论”这门课,有我们学院的金菊良教授给我们授课,据说这门课相当难理解,我们课下做了充分的准备,借了计算智能和人工智能相关方面的书籍,并提前了解了一点相关知识,我感觉看着有点先进,给我们以往学的课程有很大区别,是一种全新的概念和理论,里面的遗传算法、模糊集理论、神经网络更是闻所未闻,由于课前读了一些书籍,我以为课堂上应该能容易理解一点,想不到课堂上听着还是相当玄奥,遗传算法还好一点,因为高中学过生物遗传,遗传算法还能理解一点。
像模糊集理论神经网络便不知所云了。
虽然金老师讲课生动形象,幽默风趣,而且举了好多实际的例子,但有一些理论有点偏难。
计算智能(Computational Interlligence,简称CI)并不是一个新的术语,早在1988年加拿大的一种刊物便以CI为名。
1992年,美国学者在论文《计算智能》中讨论了神经网络、模式识别与智能之间的关系,并将留能分为生物智能、人工智能和计算智能三个层次。
1993年,Bob Marks 写了一篇关于计算留能和人工留能区别的文章,并在文中给出了对CI的理解。
1994年的国际计算智能会议(WCCL)的命名就部分地源于Bob的文章,这次IEEE会议特国际神经网络学会(NNC)发起的神经网络(ICNN)、模糊系统(FuZZ)和进化计算(ICEc)三个年度性会议合为一体,并出版了名为《计算智能》的论文集。
此后,CI这个术语就开始被频繁地使用,同时也出现了许多关于CI的解释。
1992年,James C .Bezdek提出,CI是依靠生产者提供的数字、数据材料进行加工处理,而不是依赖于知识;而AIglJ必须用知识进行处理.1994年,James在F1orida,Orlando,IEEE WCCI会议上再次阐述他的观点,即智能有三个层次:(1)生物智能(Biological Intelligence,简称BI),是由人脑的物理化学过程反映出来的,人脑是有机物,它是智能的基础。
人工智能读书笔记
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人工智能第一章:人工智能(1)人工智能基本概念、方法和技术:基本技术:知识表示、推理、搜索、规划(2)人工智能的主要研究、应用领域机器感知:机器视觉;机器听觉;自然语言理解;机器翻译机器思维:机器推理机器学习:符号学习;连接学习机器行为:智能控制智能机器:智能机器人;机器智能智能应用:博弈;自动定理证明;自动程序设计专家系统;智能决策;智能检索;智能CAD;智能CAI智能交通;智能电力;智能产品;智能建筑等(3)人工智能新技术计算智能:神经计算;模糊计算;进化计算;自然计算人工生命:人工脑;细胞自动机分布智能:多Agent , 群体智能数据挖掘:知识发现;数据挖掘(4)人工智能研究领域:重点介绍机器学习机器思维:就是让计算机模仿和实现人的思维能力,以对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工。
机器思维包括:推理、搜索、规划等方面的研究。
机器感知是机器获取外界信息的主要途径,也是机器智能的重要组成部分。
所谓机器感知,就是要让计算机具有类似于人的感知能力,如视觉、听觉、触觉、味觉。
机器行为就是让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力,如走、跑、拿、说、唱、写画等。
知识表示:知识表示的观点陈述性观点:知识的存储与知识的使用相分离优点:灵活、简洁,演绎过程完整、确定,知识维护方便缺点:推理效率低、推理过程不透明过程性观点:知识寓于使用知识的过程中优点:推理效率高、过程清晰缺点:灵活性差、知识维护不便知识表示的方法逻辑表示法:一阶谓词逻辑产生式表示法:产生式规则结构表示法:语义网络,框架谓词逻辑表示的应用机器人移盒子问题:分别定义描述状态和动作的谓词描述状态的谓词:TABLE(x):x是桌子EMPTY(y):y手中是空的AT(y, z):y在z处HOLDS(y, w):y拿着wON(w, x):w在x桌面上变元的个体域:x的个体域是{a, b}y的个体域是{robot}z的个体域是{a, b, c}w的个体域是{box}问题的初始状态:AT(robot, c)EMPTY(robot)ON(box, a)TABLE(a)TABLE(b)问题的目标状态:AT(robot, c)EMPTY(robot)ON(box, b)TABLE(a)TABLE(b)机器人行动的目标把问题的初始状态转换为目标状态,而要实现问题状态的转换需要完成一系列的操作描述操作的谓词条件部分:用来说明执行该操作必须具备的先决条件可用谓词公式来表示动作部分:给出了该操作对问题状态的改变情况通过在执行该操作前的问题状态中删去和增加相应的谓词来实现需要定义的操作:Goto(x, y):从x处走到y处。
人工智能算法实训课程学习总结遗传算法在优化问题中的应用实践
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人工智能算法实训课程学习总结遗传算法在优化问题中的应用实践人工智能算法实训课程学习总结:在人工智能领域中,算法是至关重要的工具,能够帮助解决各种复杂的问题。
而在人工智能算法实训课程中,我学习到了很多不同类型的算法,并深入了解了其中一种算法——遗传算法在优化问题中的应用实践。
本文将对我在学习过程中的体验和理解进行总结。
首先,遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的优化算法。
它通过在候选解之间模拟遗传操作,不断地进化和改进当前最优解,以寻找问题的最佳解决方案。
遗传算法的应用非常广泛,包括旅行商问题、背包问题、机器学习中的参数优化等。
在实训课程中,我们学习了遗传算法的基本原理和操作过程。
首先,我们需要定义适应度函数,来度量每个候选解的优劣程度。
适应度函数通常根据问题的特点而定,可以是最大化或最小化的函数。
接下来,在遗传算法的运行过程中,我们应用了一些基本的遗传操作,如选择、交叉和变异。
选择操作通过选取适应度较高的个体作为父代,保留优秀的基因,以提高下一代的品质。
而交叉和变异则是模拟基因的组合与变异过程,使得种群能够具备更好的探索和搜索能力。
除了基本的遗传操作,我们还学习了进化策略、多目标优化等高级的遗传算法变体。
进化策略是一种通过调整参数来实现更精确的优化结果的方法。
而多目标优化则是在解决多个目标的情况下,如何通过适应度函数和遗传操作来找到一组最优解。
在实践环节中,我们运用遗传算法解决了多个优化问题。
其中一个例子是旅行商问题,即在给定一系列城市之间的距离,如何找到一条最短路径,使得旅行商能够经过每个城市一次并最终回到起点。
通过定义适应度函数以及选择、交叉、变异等遗传操作,我们成功地找到了不同规模下的最优解。
另一个例子是背包问题,即在给定一些物品的重量和价值,如何在背包容量有限的情况下,选择物品放入背包,使得背包中的物品总价值最大。
我们将每个物品看作一个基因,通过遗传操作逐步优化选择的物品组合,从而找到最佳解决方案。
第3章 人工智能基础知识——机器学习与算法
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有无资金流动异常
需监控账户 数据无异常
需监控账户 数据有异常
账户信息 清晰稳定 并且长时 间无变化
账户出现异常数据 无违法证据
账户出现异常数据 存疑需进一步分析
无监督学习的应用 • 案例2:用户细分
案例2:用户细分 这个对于广告平台很有意义,我们不仅把用 户按照性别、年龄、地理位置等维度进行用 户细分,还可以通过用户行为对用户进行分 类。 通过很多维度的用户细分,广告投放可以更 有针对性,效果也会更好。
人工智能常用的算法——仿生类
遗 传 和 进 化 算 法
人 工 免 疫 算 法
萤 火 虫 算 法
智 能 蚁 群 算 法
粒 子 群 算 法
人 工 鱼 群 算 法
人 工 蜂 群 算 法
按
决策树(Decision Tree)类
照
模 型
线性分类器类
训
练
方 式
无监督学习类算法
人工神经网络
不 同
聚类分析(Cluster analysis)类
人工智能基础知识
测试数据
邮件Xi
发现规律 规则
1. 发件人邮件地址异常 2. 标题含有低价促销信息 3. 低俗信息 4. ……
测试
结果评估
Yi:垃圾邮件or正常
机器学习主 流分为: 监督学习 无监督学习 强化学习
• 机器学习领域有两种主要类型: 监督式和无监督式。
• 监督学习的目标是学习一个函数,该函数在 给定样本数据和期望输出的情况下,最接近 于数据中可观察到的输入和输出之间的关系。 另一方面,无监督学习没有标注输出,因此 其目标是推断一组数据点中存在的自然结构。
插值:精确通过给定点;拟合:不需要精 确通过给定点
人工智能算法工作原理简单梳理
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人工智能算法工作原理简单梳理人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一门研究如何使计算机具备智能的学科。
在现代社会中,人工智能已经渗透到各个领域,如自动驾驶、语音识别、图像处理等。
而人工智能算法则是实现人工智能的核心,它们通过模拟人类的思维和决策过程,使计算机能够自主地进行推理、学习和决策。
本文将简单梳理人工智能算法的工作原理。
一、机器学习算法机器学习是人工智能领域的一个重要分支,它通过让计算机从大量数据中学习,自主地发现数据中的规律和模式,并利用这些规律和模式进行预测和决策。
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
监督学习算法是最常见的机器学习算法之一,它的核心思想是通过已有的带有标签的数据,训练一个模型来预测未知数据的标签。
监督学习算法中常用的模型包括决策树、支持向量机和神经网络等。
无监督学习算法则是在没有标签的数据中,寻找数据的内在结构和规律。
常见的无监督学习算法包括聚类算法和降维算法。
聚类算法可以将相似的数据点归为一类,从而发现数据的分布情况;降维算法则可以将高维数据映射到低维空间,减少数据的复杂度。
强化学习算法则是通过试错的方式,使计算机能够在与环境交互的过程中,不断学习和优化自己的行为策略。
强化学习算法中的核心概念是奖励和惩罚,通过奖励和惩罚的机制,使计算机能够根据不同的行为获得最大的累积奖励。
二、深度学习算法深度学习是机器学习的一个重要分支,它模拟了人脑神经网络的工作原理,通过多层次的神经元网络,实现对复杂数据的学习和处理。
深度学习算法中最常用的模型是人工神经网络。
人工神经网络由多个神经元组成,每个神经元接收来自其他神经元的输入信号,并通过激活函数对输入信号进行处理,最终输出一个结果。
人工神经网络可以分为输入层、隐藏层和输出层,其中隐藏层可以有多个。
通过不断调整神经元之间的连接权重,使网络能够自主地学习和提取数据的特征。
深度学习算法的一个重要特点是端到端学习,即从原始数据开始,通过多层次的神经网络进行特征提取和分类,最终得到预测结果。
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智能算法浅介By cooler一个比方在工程实践中,经常会接触到一些比较“新颖的算法”如模拟退火,遗传算法,禁忌搜索,神经网络等。
这些由于有一些共同的特性(比如都是模拟了自然过程),通称为“智能算法”。
它们在解决一些复杂的工程问题时大有用武之地。
这些算法都有什么含义?首先给出个局部搜索,模拟退火,遗传算法,禁忌搜索的形象比喻:为了找出地球上最高的山,一群有志气的兔子们开始想办法。
1.兔子朝着比现在高的地方跳去。
他们找到了不远处的最高山峰。
但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。
这就是局部搜索,它不能保证局部最优值就是全局最优值。
(更好的比喻?)2.兔子喝醉了。
他随机地跳了很长时间。
这期间,它可能走向高处,也可能踏入平地。
但是,他渐渐清醒了并朝最高方向跳去。
这就是模拟退火。
3.兔子们吃了失忆药片,并被发射到太空,然后落到了地球上地任意地方。
他们不知道自己的使命是什么。
但是,如果你过几年就杀死一部分海拔底的兔子,多产的兔子们自己就会找到珠穆朗玛峰。
这就是遗传算法。
4.兔子们知道一个兔的力量是渺小的。
他们互相转告着,哪里的山已经找过,并且找过的每一座山他们都留下一只兔子做记号。
他们制定了下一步去哪里寻找的策略。
这就是禁忌搜索。
智能优化算法的概述智能优化算法主要解决最优化问题。
最优化问题主要分为函数优化问题和组合优化问题。
函数优化问题主要是求解一个函数中,使得函数值最小的自变量的取值。
组合优化问题是指在一个解空间里面,寻找最优解,使目标函数值最小。
典型的组合优化问题有:旅行商问题(traveling salesman problem,TSP),加工调度问题(scheduling problem),0-1背包问题(knapsack problem),以及装箱问题(bin packing problem)等。
优化算法有很多,经典的有线性规划,动态规划等,改进型的局部搜索有爬山法,最速下降法等,这里介绍的模拟退火,遗传算法,以及禁忌搜索称作指导性搜索法。
而神经网络,混沌搜索是基于系统动态演化的方法。
(如图1)图1优化思想里面经常提到邻域函数,它的作用是给出怎样由当前解得到一个(组)新的解。
其具体实现方式要根据具体问题分析来定。
一般的,局部搜索就是基于贪婪思想利用邻域函数进行搜索,找到一个比现在好的值就放弃现在的而取之。
但是,它一般只可以得到“局部极小解”,就是说,可能这只兔子登“登泰山而小天下”,但是却没有找到珠穆朗玛峰。
而模拟退火,遗传算法,禁忌搜索,神经网络等从不同的角度和策略实现了改进,取得较好的“全局最小解”。
模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)模拟退火算法的依据是固体物质退火过程和组合优化问题之间的相似性。
物质在加热的时候,粒子间的布朗运动增强,到达一定强度后,固体物质转化为液态,这个时候再进行退火,粒子热运动减弱,并逐渐趋于有序,最后达到稳定。
模拟退火的解不再像局部搜索那样最后的结果依赖初始点。
它引入了一个接受概率p。
如果新的点目标函数更好,则p=1,表示选取新点;否则,接受概率p是当前点,新点的目标函数以及另一个控制参数“温度”T的函数。
也就是说,模拟退火没有像局部搜索那样每次都贪婪地寻找比现在好的点,目标函数差一点的点也有可能接受进来。
随着算法的执行,系统温度T逐渐降低,最后终止于不再有可接受变化的低温。
模拟退火的典型特征是除了接受目标函数的改进外,还接受一个衰减极限,当T较大时,接受较大的衰减,当T逐渐减小时,接受较小的衰减,当T为0时,就不再接受衰减。
这一特征意味着模拟退火与局部搜索相反,它能避开局部极小,并且还保持了局部搜索的通用性和简单性。
在物理上,先加热,让分子间互相碰撞,变成无序状态,内能加大,然后降温,最后的分子次序反而会更有序,内能比没有加热前更小。
还是那只兔子,它喝醉后,对比较近的山峰视而不见,迷迷糊糊地跳一大圈子,反而更有可能找到珠峰。
值得注意的是,当T为0时,模拟退火就成为局部搜索的一个特例。
模拟退火的伪码表达:procedure simulated annealingbegint:=0;initialize temperature Tselect a current string vc at random;evaluate vc;repeatrepeatselect a new string vn in the neighborhood of vc; (1)if f(vc)<f(vn)then vc:=vn;else if random [0,1] <exp ((f (vn)-f (vc))/T) (2)then vc:=vn;until (termination-condition) (3)T:=g(T,t); (4)T:=t+1;until (stop-criterion) (5)end;上面的程序中,关键的是(1)新状态产生函数,(2)新状态接受函数,(3)抽样稳定准则,(4)退温函数,(5)退火结束准则 (简称三函数两准则)是直接影响优化结果的主要环节。
虽然理论证明初始值对于最后的结果没有影响,但是初温越高,得到高质量解的概率越大。
所以,应该尽量选取比较高的初温。
上面关键环节的选取策略:(1)状态产生函数:候选解由当前解的邻域函数决定,可以取互换,插入,逆序等操作产生,然后根据概率分布方式选取新的解,概率可以取均匀分布,正态分布,高斯分布,柯西分布等。
(2)状态接受函数:这个环节最关键,但是,实验表明,何种接受函数对于最后结果影响不大,所以,一般选取min [1, exp ((f (vn)-f (vc))/T)]。
(3)抽样稳定准则:一般常用的有:检验目标函数的均值是否稳定;连续若干步的目标值变化较小;规定一定的步数;(4)退温函数:非时齐SA 算法中可以采用)log(/0k k t k +=α,但是温度下降很慢;快速SA 中,一般采用)1/(k t k +=β。
目前,经常用的是1-=k k t t λ,λ是一个不断变化的值。
(5)退火结束准则:一般的有:设置终止温度;设置迭代次数;搜索到的最优值连续多次保持不变;检验系统熵是否稳定。
为了保证有比较优的解,算法往往采取慢降温,多抽样,终止温度设的低等方式,导致算法运行时间比较长,这也是模拟退火的最大缺点。
人喝醉了酒办起事来都不利索,何况兔子?遗传算法(Genetic Algorithm, GA)“物竞天择,适者生存”,这就是进化论。
自然界想做的事,就是遗传算法想做的事。
如果把遗传算法用于优化问题,它完成的还不错,而如果把它看作对自然过程高度理想化的模拟,更能显出它本身的优雅——虽然生存竞争是残酷的。
遗传算法以一种群体中的所有个体为对象,并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索。
其中,选择、交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作;参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五个要素组成了遗传算法的核心内容。
作为一种新的全局优化搜索算法,遗传算法以其简单通用、健壮性强、适于并行处理以及高效、实用等显著特点,在各个领域得到了广泛应用,取得了良好效果,并逐渐成为重要的智能算法之一。
遗传算法的伪码:procedure genetic algorithmbegininitialize a group and evaluate the fitness value ; (1)while not convergent (2)beginselect; (3)if random[0,1]<pc thencrossover; (4)if random (0,1)<pm thenmutation; (5)end;end上述程序中有五个重要的环节:(1)编码和初始群体的生成:GA在进行搜索之前先将解空间的解数据表示成遗传空间的基因型串结构数据,这些串结构数据的不同组合便构成了不同的点。
然后随机产生N个初始串结构数据,每个串结构数据称为一个个体,N个体构成了一个群体。
GA 以这N个串结构数据作为初始点开始迭代。
比如,旅行商问题中,可以把商人走过的路径进行编码,也可以对整个图矩阵进行编码。
编码方式依赖于问题怎样描述比较好解决。
初始群体也应该选取适当,如果选取的过小则杂交优势不明显,算法性能很差(数量上占了优势的老鼠进化能力比老虎强),群体选取太大则计算量太大。
(2)检查算法收敛准则是否满足,控制算法是否结束。
可以采用判断与最优解的适配度或者定一个迭代次数来达到。
(3)适应性值评估检测和选择:适应性函数表明个体或解的优劣性,在程序的开始也应该评价适应性,以便和以后的做比较。
不同的问题,适应性函数的定义方式也不同。
根据适应性的好坏,进行选择。
选择的目的是为了从当前群体中选出优良的个体,使它们有机会作为父代为下一代繁殖子孙。
遗传算法通过选择过程体现这一思想,进行选择的原则是适应性强的个体为下一代贡献一个或多个后代的概率大。
选择实现了达尔文的适者生存原则。
(4)杂交:按照杂交概率(pc)进行杂交。
杂交操作是遗传算法中最主要的遗传操作。
通过杂交操作可以得到新一代个体,新个体组合了其父辈个体的特性。
杂交体现了信息交换的思想。
可以选定一个点对染色体串进行互换,插入,逆序等杂交,也可以随机选取几个点杂交。
杂交概率如果太大,种群更新快,但是高适应性的个体很容易被淹没,概率小了搜索会停滞。
(5)变异:按照变异概率(pm)进行变异。
变异首先在群体中随机选择一个个体,对于选中的个体以一定的概率随机地改变串结构数据中某个串的值。
同生物界一样,GA中变异发生的概率很低。
变异为新个体的产生提供了机会。
变异可以防止有效基因的缺损造成的进化停滞。
比较低的变异概率就已经可以让基因不断变更,太大了会陷入随机搜索。
想一下,生物界每一代都和上一代差距很大,会是怎样的可怕情形。
就像自然界的变异适和任何物种一样,对变量进行了编码的遗传算法没有考虑函数本身是否可导,是否连续等性质,所以适用性很强;并且,它开始就对一个种群进行操作,隐含了并行性,也容易找到“全局最优解”。
禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)为了找到“全局最优解”,就不应该执着于某一个特定的区域。
局部搜索的缺点就是太贪婪地对某一个局部区域以及其邻域搜索,导致一叶障目,不见泰山。
禁忌搜索就是对于找到的一部分局部最优解,有意识地避开它(但不是完全隔绝),从而获得更多的搜索区间。
兔子们找到了泰山,它们之中的一只就会留守在这里,其他的再去别的地方寻找。
就这样,一大圈后,把找到的几个山峰一比较,珠穆朗玛峰脱颖而出。
当兔子们再寻找的时候,一般地会有意识地避开泰山,因为他们知道,这里已经找过,并且有一只兔子在那里看着了。