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灰狼算法和遺傳算法哪個好（灰狼算法和遺傳算法哪個好用）

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

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本文目錄:

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

灰狼算法和遺傳算法哪個好（灰狼算法和遺傳算法哪個好用）

一、人工智能之進化算法

進化計算的三大分支包括：遺傳算法(Genetic Algorithm ，簡稱GA)、進化規(guī)劃(Evolu-tionary Programming，簡稱EP)和進化策略(Evolution Strategies ，簡稱ES)。這三個分支在算法實現(xiàn)方面具有一些細微的差別，但它們具有一個共同的特點，即都是借助生物進化的思想和原理來解決實際問題。

遺傳算法是一類通過模擬生物界自然選擇和自然遺傳機制的隨機化搜索算法，由美國Holand J教授于1975年首次提出。它是利用某種編碼技術作用于稱為染色體的二進制數(shù)串，其基本思想是模擬由這些串組成的種群的進化過程，通過有組織的、然而是隨機的信息交換來重新組合那些適應性好的串。遺傳算法對求解問題的本身一無所知，它所需要的僅是對算法所產(chǎn)生的每個染色體進行評價，并根據(jù)適應性來選擇染色體，使適應性好的染色體比適應性差的染色體有更多的繁殖機會。遺傳算法尤其適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難于解決的復雜的非線性問題，可廣泛用于組合優(yōu)化、機器學習、自適應控制、規(guī)劃設計和人工生命等領域，是21世紀有關智能計算中的關鍵技術之一。

1964年，由德國柏林工業(yè)大學的RechenbergI等人提出。在求解流體動力學柔性彎曲管的形狀優(yōu)化問題時，用傳統(tǒng)的方法很難在優(yōu)化設計中描述物體形狀的參數(shù)，然而利用生物變異的思想來隨機地改變參數(shù)值并獲得了較好效果。隨后，他們便對這種方法進行了深入的研究和發(fā)展，形成了進化計算的另一個分支——進化策略。

進化策略與遺傳算法的不同之處在于：進化策略直接在解空間上進行操作，強調進化過程中從父體到后代行為的自適應性和多樣性，強調進化過程中搜索步長的自適應性調節(jié);而遺傳算法是將原問題的解空間映射到位串空間之中，然后再施行遺傳操作，它強調個體基因結構的變化對其適應度的影響。

進化策略主要用于求解數(shù)值優(yōu)化問題。

進化規(guī)劃的方法最初是由美國人Fogel LJ等人在20世紀60年代提出的。他們在人工智能的研究中發(fā)現(xiàn)，智能行為要具有能預測其所處環(huán)境的狀態(tài)，并按照給定的目標做出適當?shù)捻憫哪芰?。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組成的序列。

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

進化計算的智能性包括自組織、自適應和自學習性等。應用進化計算求解問題時，在確定了編碼方案、適應值函數(shù)及遺傳算子以后，算法將根據(jù)“適者生存、不適應者淘汰"的策略，利用進化過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)算法設計過程中的-一個最大障礙：即需要事先描述問題的全部特點，并說明針對問題的不同特點算法應采取的措施。于是，利用進化計算的方法可以解決那些結構尚無人能理解的復雜問題。

進化計算的本質并行性表現(xiàn)在兩個方面：

一是進化計算是內在并行的，即進化計算本身非常適合大規(guī)模并行。

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

二、遺傳算法有那些缺點？

1、早熟。這是最大的缺點，即算法對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、大量計算。涉及到大量個體的計算，當問題復雜時，計算時間是個問題。

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

4、難于處理非線性約束。對非線性約束的處理，大部分算法都是添加懲罰因子，這是一筆不小的開支。

5、穩(wěn)定性差。因為算法屬于隨機類算法，需要多次運算，結果的可靠性差，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、模糊和隨機數(shù)據(jù)中提取潛在隱藏的有用信息和知識的過程。下面說下我們在挖掘大數(shù)據(jù)的時候，都會用到的幾種方法：

方法1.(可視化分析)無論是日志數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，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)自己說話，讓聽眾看到結果。

方法2.(數(shù)據(jù)挖掘算法)如果說可視化用于人們觀看，那么數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析和其他算法使我們能夠深入挖掘數(shù)據(jù)并挖掘價值。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.(預測分析能力)數(shù)據(jù)挖掘使分析師可以更好地理解數(shù)據(jù)，而預測分析則使分析師可以根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結果做出一些預測性判斷。

方法4.(語義引擎)由于非結構化數(shù)據(jù)的多樣性給數(shù)據(jù)分析帶來了新挑戰(zhàn)，因此需要一系列工具來解析，提取和分析數(shù)據(jù)。需要將語義引擎設計成從“文檔”中智能地提取信息。

方法5.(數(shù)據(jù)質量和主數(shù)據(jù)管理)數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化流程和工具處理數(shù)據(jù)可確保獲得預定義的高質量分析結果。

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四、線性規(guī)劃和遺傳算法哪個好學

線性規(guī)劃好學。線性規(guī)劃簡單，遺傳算法解決多目標問題，有多個目標函數(shù)，而線性規(guī)劃只有一個。標準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。

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