新智能演算法
A. 智能優化演算法：蝠鱝覓食優化演算法
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摘要：蝠鱝覓食優化 (Manta ray foraging optimization，
MRFO)是由 Zhao 等，在 2019 年提出的新型智能仿生群體演算法。具有尋優能力強，收斂快的特點。
該演算法是模仿蝠鱝在海洋中的覓食過程，針對不同捕食策略進行數學建模，對蝠鱝個體位置更新的方式進行數學描述，從而實現在復雜解空間中對最優解的搜索。由於位置更新方式的獨特性，MRFO 的求解精度與魯棒性相比於傳統群體智能仿生演算法也有顯著的提升。MRFO 可描述為 3 種覓食行為，包括鏈式覓食、螺旋覓食以及翻滾覓食。
鏈式捕食過程中，蝠鱝種群從頭到尾排成一條捕食鏈。蝠鱝個體下一位置的移動方向與步長是由當前最優解與前一個體位置共同決定。該種位置更新方式數學模型如下:
式中， 表示第 代、第 個個體在 維上的位置;r表示在［0，1］上均勻分布的隨機數; 表示第 代最優個體在第 維上的位置; 表示個體數量。
當蝠鱝個體發現某獵物之後，其會採用螺旋的方式向其靠近。MRFO 中蝠鱝個體由於鏈式捕食方式的存在，其在向當前解螺旋移動的過程中，同樣還受到前一個個體的影響。該種位置更新方式數學模型如下:
當 ，描述蝠鱝螺旋狀運動的數學方程可以定義為:
中， 為迭代總次數; 在［0，1］上均勻分布隨機數。當
，描述蝠鱝螺旋狀運動的數學方程可以定義為:
表示第 代、第 維的隨機位置。 表示變數取值上、下界。
在翻滾捕食中，蝠鱝個體以當前最優解作為翻滾支點，翻滾至與其當前位置成鏡像關系的另一側。其數學模型表達如下:
中， 和 都是在[0,1]上均勻分布的隨機數。
演算法流程
step1.設定算參數，初始化種群
step2. 計算適應度值
step3.判斷rand<0.5。如果成立，則執行螺旋覓食。如果不成立則執行鏈式覓食。
step4.計算適應度值，更新最優位置
step5.執行翻滾覓食，更新位置
step6.計算適應度值，更新最優位置
step7.判斷是否滿足結束條件，如果滿足則輸出最優值，否則重復執行step2-step7.
[1]李璟楠,樂美龍.多種群蝠鱝覓食優化求解多跑道機場航班排序[J].航空計算技術,2020,50(06):47-51.
[1]Zhao Weiguo，Zhang Zhenxing，Wang Liying． Manta Ray Foraging Optimization:An Effective Bio-inspired Optimizer for Engineering Applications［J］． Engineering Applications of Artificial Intelligence，2020，87:103300．
https://mianbaoo.com/o/bread/YZaUl5xw
B. 人工智慧演算法都有哪些
1、神經網路演算法：
人工神稿哪經網路系統是20世紀40年代後出現的。它是由眾多的神經元可調的連接權值連接而成，具有大規模並行處理、分布式信息存儲、良好的自組織自學習能力等特點。
2、BP神經網路演算法：
又稱為誤差反向傳播演算法，是人工神經網路中的一種監褲晌督式的學習演算法。理論上可以逼近任意函數，基本的結構由非線性變化單元組成，具有很強的非線性映射能力。
3、小波變換：
一種新的變換分析方法，它繼承和發展了短時傅立葉變換局部化的思想，同時又克服了窗口大小不隨頻率變化等胡敬鋒缺點，能夠提供一個隨頻率改變的「時間-頻率」窗口，是進行信號時頻分析和處理的理想工具。
4、遺傳演算法：
模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。
5、粒子群演算法：
也稱粒子群優化演算法或鳥群覓食演算法，是近年來開發的一種新的進化演算法。從隨機解出發，通過迭代尋找最優解。
C. 人工智慧演算法有哪些
人工智慧演算法有：決策樹、隨機森林演算法、邏輯回歸、SVM、樸素貝葉斯、K最近鄰演算法、K均值演算法、Adaboost演算法、神經網路、馬爾可夫。
D. 現在哪些智能優化演算法比較新
智能優化演算法是一種啟發式優化演算法，包括遺傳演算法、蟻群演算法、禁忌搜索演算法、模擬退火演算法、粒子群演算法等。·智能優化演算法一般是針對具體問題設計相關的演算法，理論要求弱，技術性強。一般，我們會把智能演算法與最優化演算法進行比較，
最新的智能優化演算法有哪些呢，論文想研究些新演算法，但是不知道哪些演算法...
答：蟻群其實還是算比較新的。 更新的也只是這些演算法的最後改進吧。演化演算法就有很多。隨便搜一篇以這些為標題，看06年以來的新文章就可以了。 各個領域都有的。否則就是到極限，也就沒有什麼研究前景了。
E. 世界上演算法最強的Ai可以預測一個人的一生嗎
我的觀點是：大概率可以。為什麼不是百分之百？因為變化是宇宙的規律。不要把一個粒子看成一個恆常的存在，而應看成一個瞬間生滅的過程，由於過程連續不斷，造成了恆常不滅的假象。所以用AI計算預測人生，大概率是可以，100%基本不可能。
F. 最新的vcu軟體智能演算法有哪些
蟻群其實還是算比較新的
「智能演算法」是指在工程實踐中，經常會接觸到一些比較「新穎」的演算法或理論，比如模擬退火，遺傳演算法，禁忌搜索，神經網路，天牛須搜索演算法，麻雀搜索演算法等。這些演算法或理論都有一些共同的特性（比如模擬自然過程。它們在解決一些復雜的工程問題時大有用武之地。
智能優化演算法要解決的一般是最優化問題。最優化問題可以分為
（1）求解一個函數中，使得函數值最小的自變數取值的函數優化問題和
（2）在一個解空間裡面，尋找最優解，使目標函數值最小的組合優化問題。典型的組合優化問題有：旅行商問題（TravelingSalesmanProblem，TSP），加工調度問題（SchelingProblem），0－1背包問題（KnapsackProblem），以及裝箱問題（BinPackingProblem）等。
G. 人工智慧演算法
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人工智慧英文簡稱AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧演算法也被稱之為軟計算 ，它是人們受自然界規律的啟迪，根據其原理模擬求解問題的演算法。
目前的人工智慧演算法有人工神經網路遺傳演算法、模擬退火演算法、群集智能蟻群演算法和例子群算等等。
隨著人工智慧演算法的不斷優化，可以不僅可以幫助我們提高工作效率、改善我們的生活水平，同時也能為我們在龐大的現代信息資源中迅速的找到我們所需要的信息。
H. 人工智慧是什麼 人工智慧演算法是什麼
人工智慧和人工智慧演算法的官方定義相信你已經看過了。
就我個人理解。人工智慧，是人類賦予了本身不具備思考學習能力的機器/演算法一些學習和思考的能力。人工智慧演算法沒有統一定義，其實就是神經網路演算法和機器學習演算法的統稱。同時，注意人工智慧演算法和智能演算法大不一樣，智能演算法主要是指一系列的啟發式演算法。
希望對你有幫助