AI演算法有哪些

① ai演算法有哪些

  AI人工智慧的演算法有很多，比如決策樹、粒子群演算法、隨機森林演算法、邏輯回歸、SVM、遺傳演算法、樸素貝葉斯、K最近鄰演算法、貪婪演算法、K均值演算法、Adaboost演算法、蟻群演算法、神經網路、馬爾可夫等等。
1、粒子群演算法：又稱粒子群優化演算法，縮寫為 PSO， 是近些年新發展起來的一種進化演算法。
  PSO 演算法屬於進化演算法的一種，和遺傳演算法相似，從隨機解出發，通過迭代尋找最優解，這種演算法以其實現容易、精度高、收斂快等優點引起了學術界的重視，並且在解決實際問題中展示了其優越性。
2、遺傳演算法：遺傳演算法是計算數學中用於解決最佳化的，是進化演算法的一種。
  遺傳演算法通常實現方式為一種模擬。對於一個最優化問題，一定數量的候選解（稱為個體）的抽象表示（稱為染色體）的種群向更好的解進化。
3、貪婪演算法：貪婪演算法是一種不追求最優解，只希望得到較為滿意解的方法。貪婪演算法一般可以快速得到滿意的解，貪婪演算法常以當前情況為基礎作最優選擇，而不考慮各種可能的整體情況。
  
4、蟻群演算法：又稱螞蟻演算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型技術。它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中引入，其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。