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灰狼算法和遺傳算法哪個(gè)好（灰狼算法和遺傳算法哪個(gè)好用）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-18 20:59:15 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 121

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本文目錄:

1、人工智能之進(jìn)化算法
2、遺傳算法有那些缺點(diǎn)？
3、大數(shù)據(jù)挖掘方法有哪些
4、線(xiàn)性規(guī)劃和遺傳算法哪個(gè)好學(xué)

灰狼算法和遺傳算法哪個(gè)好（灰狼算法和遺傳算法哪個(gè)好用）

一、人工智能之進(jìn)化算法

進(jìn)化計(jì)算的三大分支包括：遺傳算法(Genetic Algorithm ，簡(jiǎn)稱(chēng)GA)、進(jìn)化規(guī)劃(Evolu-tionary Programming，簡(jiǎn)稱(chēng)EP)和進(jìn)化策略(Evolution Strategies ，簡(jiǎn)稱(chēng)ES)。這三個(gè)分支在算法實(shí)現(xiàn)方面具有一些細(xì)微的差別，但它們具有一個(gè)共同的特點(diǎn)，即都是借助生物進(jìn)化的思想和原理來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。

遺傳算法是一類(lèi)通過(guò)模擬生物界自然選擇和自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)化搜索算法，由美國(guó)Holand J教授于1975年首次提出。它是利用某種編碼技術(shù)作用于稱(chēng)為染色體的二進(jìn)制數(shù)串，其基本思想是模擬由這些串組成的種群的進(jìn)化過(guò)程，通過(guò)有組織的、然而是隨機(jī)的信息交換來(lái)重新組合那些適應(yīng)性好的串。遺傳算法對(duì)求解問(wèn)題的本身一無(wú)所知，它所需要的僅是對(duì)算法所產(chǎn)生的每個(gè)染色體進(jìn)行評(píng)價(jià)，并根據(jù)適應(yīng)性來(lái)選擇染色體，使適應(yīng)性好的染色體比適應(yīng)性差的染色體有更多的繁殖機(jī)會(huì)。遺傳算法尤其適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難于解決的復(fù)雜的非線(xiàn)性問(wèn)題，可廣泛用于組合優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、自適應(yīng)控制、規(guī)劃設(shè)計(jì)和人工生命等領(lǐng)域，是21世紀(jì)有關(guān)智能計(jì)算中的關(guān)鍵技術(shù)之一。

1964年，由德國(guó)柏林工業(yè)大學(xué)的RechenbergI等人提出。在求解流體動(dòng)力學(xué)柔性彎曲管的形狀優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，用傳統(tǒng)的方法很難在優(yōu)化設(shè)計(jì)中描述物體形狀的參數(shù)，然而利用生物變異的思想來(lái)隨機(jī)地改變參數(shù)值并獲得了較好效果。隨后，他們便對(duì)這種方法進(jìn)行了深入的研究和發(fā)展，形成了進(jìn)化計(jì)算的另一個(gè)分支——進(jìn)化策略。

進(jìn)化策略與遺傳算法的不同之處在于：進(jìn)化策略直接在解空間上進(jìn)行操作，強(qiáng)調(diào)進(jìn)化過(guò)程中從父體到后代行為的自適應(yīng)性和多樣性，強(qiáng)調(diào)進(jìn)化過(guò)程中搜索步長(zhǎng)的自適應(yīng)性調(diào)節(jié);而遺傳算法是將原問(wèn)題的解空間映射到位串空間之中，然后再施行遺傳操作，它強(qiáng)調(diào)個(gè)體基因結(jié)構(gòu)的變化對(duì)其適應(yīng)度的影響。

進(jìn)化策略主要用于求解數(shù)值優(yōu)化問(wèn)題。

進(jìn)化規(guī)劃的方法最初是由美國(guó)人Fogel LJ等人在20世紀(jì)60年代提出的。他們?cè)谌斯ぶ悄艿难芯恐邪l(fā)現(xiàn)，智能行為要具有能預(yù)測(cè)其所處環(huán)境的狀態(tài)，并按照給定的目標(biāo)做出適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)的能力。在研究中，他們將模擬環(huán)境描述成是由有限字符集中符號(hào)組成的序列。

進(jìn)化算法與傳統(tǒng)的算法具有很多不同之處，但其最主要的特點(diǎn)體現(xiàn)在下述兩個(gè)方面：

進(jìn)化計(jì)算的智能性包括自組織、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)性等。應(yīng)用進(jìn)化計(jì)算求解問(wèn)題時(shí)，在確定了編碼方案、適應(yīng)值函數(shù)及遺傳算子以后，算法將根據(jù)“適者生存、不適應(yīng)者淘汰"的策略，利用進(jìn)化過(guò)程中獲得的信息自行組織搜索，從而不斷地向最佳解方向逼近。自然選擇消除了傳統(tǒng)算法設(shè)計(jì)過(guò)程中的-一個(gè)最大障礙：即需要事先描述問(wèn)題的全部特點(diǎn)，并說(shuō)明針對(duì)問(wèn)題的不同特點(diǎn)算法應(yīng)采取的措施。于是，利用進(jìn)化計(jì)算的方法可以解決那些結(jié)構(gòu)尚無(wú)人能理解的復(fù)雜問(wèn)題。

進(jìn)化計(jì)算的本質(zhì)并行性表現(xiàn)在兩個(gè)方面：

一是進(jìn)化計(jì)算是內(nèi)在并行的，即進(jìn)化計(jì)算本身非常適合大規(guī)模并行。

二是進(jìn)化計(jì)算的內(nèi)含并行性，由于進(jìn)化計(jì)算采用種群的方式組織搜索，從而它可以同時(shí)搜索解空間內(nèi)的多個(gè)區(qū)域，并相互交流信息，這種搜索方式使得進(jìn)化計(jì)算能以較少的計(jì)算獲得較大的收益。

二、遺傳算法有那些缺點(diǎn)？

1、早熟。這是最大的缺點(diǎn)，即算法對(duì)新空間的探索能力是有限的，也容易收斂到局部最優(yōu)解。

2、大量計(jì)算。涉及到大量個(gè)體的計(jì)算，當(dāng)問(wèn)題復(fù)雜時(shí)，計(jì)算時(shí)間是個(gè)問(wèn)題。

3、處理規(guī)模小。目前對(duì)于維數(shù)較高的問(wèn)題，還是很難處理和優(yōu)化的。

4、難于處理非線(xiàn)性約束。對(duì)非線(xiàn)性約束的處理，大部分算法都是添加懲罰因子，這是一筆不小的開(kāi)支。

5、穩(wěn)定性差。因?yàn)樗惴▽儆陔S機(jī)類(lèi)算法，需要多次運(yùn)算，結(jié)果的可靠性差，不能穩(wěn)定的得到解。

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三、大數(shù)據(jù)挖掘方法有哪些

數(shù)據(jù)挖掘是指人們從事先不知道的大量不完整、雜亂、模糊和隨機(jī)數(shù)據(jù)中提取潛在隱藏的有用信息和知識(shí)的過(guò)程。下面說(shuō)下我們?cè)谕诰虼髷?shù)據(jù)的時(shí)候，都會(huì)用到的幾種方法：

方法1.(可視化分析)無(wú)論是日志數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家還是普通用戶(hù)，數(shù)據(jù)可視化都是數(shù)據(jù)分析工具的最基本要求?？梢暬梢灾庇^地顯示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話(huà)，讓聽(tīng)眾看到結(jié)果。

方法2.(數(shù)據(jù)挖掘算法)如果說(shuō)可視化用于人們觀看，那么數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析和其他算法使我們能夠深入挖掘數(shù)據(jù)并挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大量數(shù)據(jù)，還必須盡量縮減處理大數(shù)據(jù)的速度。

方法3.(預(yù)測(cè)分析能力)數(shù)據(jù)挖掘使分析師可以更好地理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)分析則使分析師可以根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性判斷。

方法4.(語(yǔ)義引擎)由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了新挑戰(zhàn)，因此需要一系列工具來(lái)解析，提取和分析數(shù)據(jù)。需要將語(yǔ)義引擎設(shè)計(jì)成從“文檔”中智能地提取信息。

方法5.(數(shù)據(jù)質(zhì)量和主數(shù)據(jù)管理)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化流程和工具處理數(shù)據(jù)可確保獲得預(yù)定義的高質(zhì)量分析結(jié)果。

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四、線(xiàn)性規(guī)劃和遺傳算法哪個(gè)好學(xué)

線(xiàn)性規(guī)劃好學(xué)。線(xiàn)性規(guī)劃簡(jiǎn)單，遺傳算法解決多目標(biāo)問(wèn)題，有多個(gè)目標(biāo)函數(shù)，而線(xiàn)性規(guī)劃只有一個(gè)。標(biāo)準(zhǔn)的遺傳算法存在局部搜索能力差和早熟等缺陷，不能保證算法收斂。經(jīng)典的非線(xiàn)性規(guī)劃算法大多采用梯度下降的方法求解，局部搜索能力強(qiáng)。

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