蝙蝠算法

Ⅰ 蝙蝠算法中不满足第二个判定条件，维持的原解是x（t）还是x(t-1)

解：(1)∵f(x)是定义在(-1，1)上的奇函数，
∴，即，
∴b=-b，b=0，
，
∴，∴a=1，
∴函数的解析式为。
(2)证明：任取x1，x2∈(-1，1)，且x1＜x2，
，
，
∴，
∴，即，
∴f(x)为(-1，1)上为增函数。
(3)∵f(t-1)+f(t)＜0，
∴f(t-1)＜-f(t)，
∵f(-t)=-f(t)，
∴f(t-1)＜f(-t)，
∵f(x)为(-1，1)上的增函数，
∴，解得，
∴不等式的解集为。

Ⅱ 有看过凯文.凯利写的《失控》一书的朋友吗

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作者：宫亭
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来源：知乎

《失控》的副标题是全人类的最终命运和结局，咋一看像是科幻小说，但是翻开一看就知道这是一本足以放在身边一辈子的书。书在1990年就已经出版，然而在二十年后的今天，里面的理论仍然新颖无比。
凯文凯利在二十岁那年用在一家货运中心打工挣的钱买了一张从新泽西到亚洲的机票。在接下来的8年里，他走遍了亚洲的许多国家，这影响他一生。所以在书中常常会感到他对中国文化的亲近。比如他引用的老子的《道德经》：道生一，一生二，二生三，三生万物。
《失控》中的内容涉猎广泛，很难一条一条罗列，我就阐述其中几点吧。
在工业初期，人们发明了蒸汽机，然而人们却无法驾驭这种力量。瓦特增加了一个一个速度调节器来缓和这种机械力，他的蒸汽机就自己掐住了自己动力的喉咙。这样就带来了革命。瓦特获取了蒸汽在膨胀时如同火山般爆裂的力量，然后用信息来驯服它。一辆汽车和一个爆炸的汽油罐之间的区别就在于，汽车的信息——也就是他的设计——驯服了汽油那种残暴粗野的力量。要是没有那个安安分分转动着的调控器所构成的主控回路，蒸汽机根本就是不可想象的装置。蒸汽机所释放出的能量，不仅取代了奴隶，还引发了工业革命。要不是有迅速推广开来的自动反馈系统所引起的信息革命与之并行，工业革命也就不成其革命了。所以说是信息，而不是煤炭，是机器的力量变得有用，进而予取予求。
实习自动控制的效果还不止于此。在1948年以前，钢铁行业中的一代又一代技术人员想要生产出厚度统一的薄板，却都失败了。他们发现，影响轧钢机炸出的钢板厚度的因素不下六七个，他们花费了很多年的时间不遗余力的一项项的调整，然后又花了更多的时间进行同步协调，却没有任何效果。控制住一个因素会不经意的影响其他因素。比如速度减慢会升高温度，降低温度会增加压力，增加压力又降低了速度，等等，等等。然而《控制论》发表后，工程师用了一个简单的回路就理顺了整个过程。实施过程中，以一个厚薄规测量出新轧出的金属板的厚度（输出），然后把这个信号传送回控制拉力变量的伺服电动机上，这信号在钢材进入轧辊之前，一直维持它对钢材的影响。最终出来的将会是厚度均匀的钢板。因为所有的因素都是关联的，所以只要你控制住其中一个对产品的厚度直接起作用的因素，那么你就等于间接的控制住了所有的因素。所以对于产品，没有必要把所有的因素都紧紧拽在手上，让它“失控”会更好
在《蝙蝠侠归来》中有一个场景，一大群黑蝙蝠一窝蜂的穿越水淹的隧道涌向纽约市中心。这些蝙蝠是由电脑制作的。动画绘制者先制作出一只蝙蝠，并赋予他一定的空间以使之能自动的扇动翅膀；然后在复制出几十个蝙蝠，直至成群。之后，让每只蝙蝠独自在屏幕上四处飞动，但要遵循算法中的几条简单的准则：不要撞上其他的蝙蝠，跟上自己旁边的蝙蝠，离队不要太远。当这些“算法蝙蝠”在屏幕上运行起来的时候，就如同真的蝙蝠一样成群结队而行了。凯文称这是群氓的集体智慧。十七世纪的一位无名诗人写道：“成千上万条鱼如一头巨兽般游动，破浪前进。他们如同一个整体，似乎受到不可抗拒的共同命运的约束。这种一致从何而来？”看看“蝙蝠算法”就知道了，只遵循简单的规则，就足以构成一个分布式系统。生物学家们断定，真实的鱼类和鸟类的群体行为必然源自于一套相似的简单规则。
那么，一个蜂群是该看作群体，还是直接看作生命体呢？一个蜂巢的机体，将工蜂、雄蜂以及花粉和蜂窝组成了一个统一的整体。一个重达五十磅的蜂巢机构，是从蜜蜂的个体部分涌现出来的。蜂巢拥有大量其任何组成部分所没有的东西。一个斑点大的蜜蜂大脑，只有六天的记忆，而作为整体的蜂巢所拥有的记忆时间是三个月，是一只蜜蜂平均寿命的两倍。
“蜂巢思维”的神奇在于，没有一只蜜蜂控制他但是有一只看不见的手，控制着整个群体。他的神奇还在于，量变引起质变。要想从单个虫子的机体过渡到集群机体，只需要增加虫子的数量，使大量的虫子聚集在一起，使他们能够互相交流。他们互相之间构成了一个网络，网络的节点与网络本身构成了新个体，这个个体拥有了强大的力量。
我们也可以离开书本遐想一下，如今计算机一直朝着智能的方向发展。因特网把全世界的计算机连结在了一起。如果把计算机看作蜜蜂，计算机与网络所拥有的力量将远远超过计算机本身。凯文预测2020年，因特网的节点数将超过一个人大脑的节点数；2050年，因特网的节点数将超过全世界大脑节点数。到时候，因特网所拥有的智力，会与人类平起平坐。我终于明白了为什么《终结者》里的反派是天网了。
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前几天我在写分析网络的受攻击能力的作业，老师问了一个问题：网络的分布是否越均匀越好？我一下子就想到了《失控》，于是就这么答了：
在凯文凯利的书中是这样描述网络的：当一个节点断开，数据会自动选择别的路径，使整个网络不受影响。而由于不停的有新的节点加入进来，或者一些旧有的节点之间产生了新的连接，网络看起来就像是自我修复了一样。
这样看起来，网络最好还是均匀分布，也就是说，网络的连接是个体与个体之间的自由连接。这样当网络受到攻击时，基本不会遭受大的影响，甚至可以说，这样的网络无法击垮。（听起来像天网）
但是以上是基于理想的状态下的，就目前而言，互联网并不是那么的发达，可以让一个个体（小集体中心亦是）产生如此多的连接。
其次，均匀分布的网络使得个体访问一个节点的路径赠长。如果网络不够发达（比如现在），网络的响应就会很慢。
反向看来，网络如果集中在某些大节点上，只要保护好这些大节点，网络的稳定性就不会受太大影响。在个体看来，就是只要我上的去谷歌、网络，网络对我而言就没有瘫痪。
不过，去中心化的趋势会一直在。网络会从目前的几百个大节点变成几百万个大节点，把每个小网络看作一个节点，节点之间的连接将四通八达。比如中国与美国这两个大网络之间的连接将不再是可以数得清的海底光缆，而是无数的链路，是计算不出来的拓扑，到时候墙恐怕就做不起来了。
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《失控》里的内容很多，很多时候会感觉互相没有关联，我读完之后，基本上就全忘了。偶尔，你会感觉其中的某一个章节特别值得玩味，比如那篇博客是我在大学的时候写的，当时我极力反对学校对学生的控制，就对其中的自动控制特别感兴趣，并以此反驳身边的“不管不行”的言论。
后来我参加了一个机器人足球大赛，大家都在想着把所有的可能性都穷尽，然后按照既定的套路出牌，那样的程序冗长，效率低下而且bug极多。那个时候我就对其中的团队协作很感兴趣，一个个简单的节点，通过一些简单的规则，就可以创造出复杂的集体。于是我就去想，有没有可能给五个人稍许不同的功能，然后一些基本的规则，就打造成一支强大的球队呢？就像蜜蜂和蚂蚁一样。继续发散思维，控制机器蜈蚣的腿，几百个iRobot的协作。（世界好大，好多事情值得去做。＝＝）
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其实我跑题了，我到现在也不知道该怎么解读《失控》，因为它太大了，所涉及的东西太宽泛了，如果仅仅就“失控”这一中心思想去评判，实在是有点狭隘。
《失控》可以看作一本已经分好类、梳理好时间线的科技史。
所以题主，这种问题其实没有什么意义，读完一本书，大部分内容肯定记不得了，但是会有一种思绪或者逻辑在心里，当思考一个问题，回去翻阅相关章节，然后继续思考，能得出自己的结论当然更好。
它当然不可能都是对的。

Ⅲ 近年来比较新颖的智能算法有哪些，比蜂群算法更新颖的算法。最好是元启发式的算法。

萤火虫算法、杂草算法、蝙蝠算法。在知网上可搜索到相应论文。

Ⅳ 元启发式算法和启发式算法有什么区别

启发式算法与元启发式算法对区别在于是否存在“随机因素”。 对一个同样的问题，启发式算法（heuristics）只要给定了一个输入，那么算法执行的步骤就固定下来了，输出也因此固定，多次运算结果保持一致。

而元启发式算法（meta－heuristics）里面包括了随机因素，如GA中的交叉因子，模拟退火中的metropolis准则，这些随机因素也使得算法有一定概率跳出局部最优解而去尝试全局最优解，因此元启发式算法在固定的输入下，而输出是不固定的。

启发式算法(Heuristic Algorigthm)是一种基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间、计算空间等)给出待解决优化问题的每一实例的一个可行解，该可行解与与最优解的偏离程度一般不可以事先预计。

启发式算法是一种技术,这种算法可以在可接受的计算费用内找到最好的解,但不一定能保证所得到解的可行性及最优性，甚至大多数情况下无法阐述所得解与最优解之间的近似程度。

元启发式算法（MetaHeuristic Algorigthm）是启发式算法的改进，它是随机算法与局部搜索算法相结合的产物，常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法及神经网络算法等。

新兴的元启发式算法有、粒子群优化算法、差分进化算法，蚁群优化算法、萤火虫算法、布谷鸟算法、和声搜索算法、差分进化算法、随机蛙跳算法、细菌觅食算法、蝙蝠算法的算法等。

Ⅳ 求助，有基本蝙蝠算法的matlab代码吗

蝙蝠算法( bat algorithm，BA) 是 Yang 受微型蝙蝠的回声定位行为方式与优化目标功能的相关联性启发，于 2010 年提出的一种新型的启发式算法。

Ⅵ xin-she yang 是谁

应该是 Xin-she Yang，按西方方式吧姓氏 Yang 放在了后面，中文名诸如“杨鑫舍”、“羊欣设”之类。

Ⅶ 蝙蝠算法中有历史最优解和全局最优解吗

蝙蝠算法(BA) 是Yang教授于2010年基于群体智能提出的启发式搜索算法,是一种搜索全局最优解的有效方法。该算法是一种基于迭代的优化技术,初始化为一组随机解,然后通过迭代搜寻最优解,且在最优解周围通过随机飞行产生局部新解,加强了局部搜索。与其他算法相比,BA在准确性和有效性方面远优于其他算法,且没有许多参数要进行调整。——定义判断篇。