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群体智能-果蝇算法

是的,今天要说的就是果蝇算法,“果蝇”就是你理解的那个果蝇,这是在2011年由Wen-Tsao Pan提出的有一种新型的群体智能优化算法。 然而,后进者开始将演化重心转移到动物的觅食行为与群体行为上,最早是以Dorigo (1997)教授所提出的蚁群算法(Ant Colony Algorithm) ,该算法 是藉由蚂蚁在行进时,会释放出身体的分泌物 此算法是仿真鸟群的觅食行为,藉由迭代搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域,最后能接近食物,达到所研究问题的最佳解。这两种算法皆是藉由动物群体觅食行为而发展出来的,因此有学者称为群体智能或是群智能算法。 2011年Wen-Tsao Pan从果蝇的觅食行为得到启发,因而提出果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA). 2,关于FOA的基本概念: 果蝇优化算法 3,举例:解析果蝇优化算法求解极小值 以FOA 求得函数极小值,其函数为: y = -5 + x*x 其极小值的解答为-5。

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群体智能算法-黏菌寻找食物最优路线行为模拟

我想通过一个分布式的群体算法来模拟黏菌的行为,来实现最优路径的寻找。 目前实现了简单的行为模拟。 主要有两个方面 1、黏菌的扩张行为。  首先定义了一个生命力值来模拟。在黏菌的位置,生命力是最强的。

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    群体智能算法-黏菌寻找食物最优路线行为模拟 2

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    2017年深度学习优化算法最新综述

    梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法,也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。 详细对比了梯度下降算法中的不同变种,并帮助使用者根据具体需要进行使用。 近日Ruder在针对2017年优化算法的一些新方法,在之前综述的基础上,整理出2017深度学习优化研究亮点,值得关注。 近年来提出了不同的优化算法,分别利用不同的公式来更新模型的参数。Adam(Kingma and Ba,2015)自从2015年被推出后,一直到今天仍然是最常用的优化算法之一。 最新工作表明,可能的局部极小值数量随参数的数量呈指数增长(Kawaguchi,2016)。 梯度下降优化算法 下面将讨论一些在深度学习社区中经常使用用来解决上诉问题的一些梯度优化方法,不过并不包括在高维数据中不可行的算法,如牛顿法。

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    2018年深度学习优化算法最新综述

    梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法,也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。 详细对比了梯度下降算法中的不同变种,并帮助使用者根据具体需要进行使用。 近日Ruder在针对2018年优化算法的一些新方法,在之前综述的基础上,整理出2018深度学习优化研究亮点,值得关注。 近年来提出了不同的优化算法,分别利用不同的公式来更新模型的参数。Adam(Kingma and Ba,2015)自从2015年被推出后,一直到今天仍然是最常用的优化算法之一。 最新工作表明,可能的局部极小值数量随参数的数量呈指数增长(Kawaguchi,2016)。 梯度下降优化算法 下面将讨论一些在深度学习社区中经常使用用来解决上诉问题的一些梯度优化方法,不过并不包括在高维数据中不可行的算法,如牛顿法。

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    2017年深度学习优化算法最新综述

    梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法,也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。 详细对比了梯度下降算法中的不同变种,并帮助使用者根据具体需要进行使用。 近日Ruder在针对2017年优化算法的一些新方法,在之前综述的基础上,整理出2017深度学习优化研究亮点,值得关注。  近年来提出了不同的优化算法,分别利用不同的公式来更新模型的参数。Adam(Kingma and Ba,2015)自从2015年被推出后,一直到今天仍然是最常用的优化算法之一。 最新工作表明,可能的局部极小值数量随参数的数量呈指数增长(Kawaguchi,2016)。 梯度下降优化算法 下面将讨论一些在深度学习社区中经常使用用来解决上诉问题的一些梯度优化方法,不过并不包括在高维数据中不可行的算法,如牛顿法。

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    智能时代,推荐算法主导群体意识

    在信息传播愈发受算法左右的现在,只有不断设计更好的算法,才能获得更好的“媒体”——不过,算法的标准,取决于公司在商业模式和用户体验之间作何选择。 皮尤的一项最新调查显示,大多数美国成年人(63%)都会把 Facebook 作为新闻和社会议题的源,而不仅仅是和家人朋友共享生活动态。 Facebook 犹如惊弓之鸟,立马解雇了这些年轻的编辑,采用人工智能算法来自动地生成新闻流。但是这种方法也并没有取得很好的效果,假新闻依然层出不穷。 在那幅旧地图上,算法由人类来监督,在具体的例子中,人类会对算法进行干预,为算法的错误作出补救。 Facebook 的公司性质与谷歌虽然不一样,但是我也很希望看到他们如何处理这些最新的问题。 更好的算法才能带来更好的媒体 问题是,如何决定什么才是“好”的结果。

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    智能时代,推荐算法主导群体意识

    在信息传播愈发受算法左右的现在,只有不断设计更好的算法,才能获得更好的“媒体”——不过,算法的标准,取决于公司在商业模式和用户体验之间作何选择。 皮尤的一项最新调查显示,大多数美国成年人(63%)都会把 Facebook 作为新闻和社会议题的源,而不仅仅是和家人朋友共享生活动态。 Facebook 犹如惊弓之鸟,立马解雇了这些年轻的编辑,采用人工智能算法来自动地生成新闻流。但是这种方法也并没有取得很好的效果,假新闻依然层出不穷。 在那幅旧地图上,算法由人类来监督,在具体的例子中,人类会对算法进行干预,为算法的错误作出补救。 Facebook 的公司性质与谷歌虽然不一样,但是我也很希望看到他们如何处理这些最新的问题。 更好的算法才能带来更好的媒体 问题是,如何决定什么才是“好”的结果。

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    APS智能排产+运筹优化算法=?

    图 APS系统MRP功能界面(三)柔性车间混合优化算法柔性作业车间调度问题的描述如下:一个加工系统有 m 台机器,要加工 n种工件。 图 基于GA+TS的混合智能算法 APS智能排产系统既可以支持标准算例模型,也可以支持企业级模型与约束。考虑算法研究与企业应用需要同时兼顾,系统界面如下图所示。? 图 GA+TS的混合智能算法结果展示(四)网络计划优化算法网络计划技术是指用于工程项目的计划与控制的一项管理技术。它是五十年代末发展起来的,依其起源有关键路径法(CPM)与计划评审法(PERT)之分。 图 二维排样算法展示(七)三维装箱优化算法 箱柜装载问题(three-dimensional bin packing problem,简称3D-BPP):给定一些不同类型的方型箱子和一些规格统一的方型容器 图 三维装箱数学模型 箱柜装载问题算法引擎采用基于树的搜索算法。 基本思想是把三维装箱问题归约(Reduce)到一个有向无环图(Directed Acyclic Graph)上的优化问题。

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    跨领域思考区块链、人工智能,去中心化、涌现、拜占庭算法智能化的新群体组织

    本文主要介绍拜占庭算法,并附带一些相关联的概念,进行跨领域的思考,涉及宗教、群体、组织、社交网络、去中心化、涌现、共识算法、人工智能等等。 ? 这一过程,人与机器是协作关系,人只需要专注于处理自己眼前的事情,群体的行动由机器来决议。 群体、宗教与去中心化、涌现 谈到群体、组织,我们不得不提宗教。 在基于共识机制的群体里,个体通过「 投票 」决议,从而产生群体行为的涌现,而不是听令于某个权威。 这个共识机制,在技术领域普遍采用「 拜占庭容错算法 」。 基于拜占庭算法,一个具有共识机制的去中心化群体被实现了。我们可以继续拓展此群体智能化 当这个群体智能化改造之后,如下图 ? 机器学习 ML37:AR ML41:人工智能+音乐 ML44:珠宝设计+参数化设计 ML83:量化交易、数字货币交易 ML109:Arduino、processing ML113:人工智能+服装设计 ML206

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    计算智能(CI)之粒子群优化算法(PSO)(一)

    总的来说,通过自适应学习的特性,这些算法达到了全局优化的目的。 粒子群优化算法(PartieleSwarm Optimization ,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。 是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。 Millonas在开发人工生命算法时(1994年),提出群体智能概念并提出五点原则: 1.接近性原则:群体应能够实现简单的时空计算; 2.优质性原则:群体能够响应环境要素; 3.变化相应原则:群体不应把自己的活动限制在一狭小范围 PSO算法可用于约束优化问题、多目标优化问题、离散空间组合优化问题以及动态跟踪优化问题的求解。 模式识别和图像处理。 参考文献 《计算智能基础》主编:张汝波、刘冠群、吴俊伟 《智能优化算法及其MATLAB实例》主编:包子阳、余继周

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    YOLODet最新算法的目标检测开发套件,优化到部署

    YOLODet-PyTorch是端到端基于pytorch框架复现yolo最新算法的目标检测开发套件,旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的训练、精度速度优化到部署全流程。 YOLODet-PyTorch以模块化的设计实现了多种主流YOLO目标检测算法,并且提供了丰富的数据增强、网络组件、损失函数等模块。 YOLODet简介 特性: 模型丰富: YOLODet提供了丰富的模型,涵盖最新YOLO检测算法的复现,包含YOLOv5、YOLOv4、PP-YOLO、YOLOv3等YOLO系列目标检测算法。 --multi-scale:多尺度缩放,尺寸范围为训练图片尺寸+/- 50% resume_from 和load_from的不同: resume_from加载模型权重和优化器状态,并且训练也从指定的检查点继续训练

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    最新 | JP摩根人工智能、机器学习应用算法交易解析

    如果你对机器学习和人工智能(AI)在金融领域的应用感兴趣的话,J.P. Morgan最新发布了一份关于算法交易“应用数据驱动学习”问题的报告。也许对你有帮助。 5、在编写交易算法时,三种常用数据方法 JPM表示,在编写交易算法时,有三种常用数据方法:数据建模、机器学习、还有算法决策。 8、JP摩根一直在使用强化学习算法进行交易,尽管这可能会带来问题 JP摩根完全支持“强化学习”(RL)算法,这种算法使用动态规划,对做出错误决策的算法进行惩罚,对做出正确决策的算法进行奖励。 然而,训练你的算法可能是复杂的。如果你试图通过在多个处理设备上同时执行算法来“parallize”算法的训练,你会得到错误的结果,因为算法和环境之间的反馈循环。 JP摩根试图通过“应用超参数优化技术”来避免这种情况。这意味着他们在每次试验中有更少的抽样事件,并尽早停止无趣的路径。超参数优化技术使世行能够通过并行运行培训课程来培训算法

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    重磅 | 2017年深度学习优化算法研究亮点最新综述火热出炉

    翻译 | AI科技大本营(微信ID:rgznai100) 梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法,也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。 近日,Sebastian Ruder针对2017年优化算法的一些新方法,整理出了一份2017深度学习优化研究亮点报告,值得关注。 近年来有很多不同的优化算法被提出来了,这些算法采用不同的方程来更新模型的参数。如2015年推出的Adam算法(Kingma and Ba, 2015),可以说在今天仍然是最常用的一种优化算法之一。 从机器学习实践者的角度来看,这表明优化深度学习的最佳实践在很大程度上还是保持不变的。 在过去的一年中,我们已经提出了新的算法优化想法,这将有助于未来我们优化模型的方式。 在这篇博客文章中,我将介绍在我看来是深度学习上最令人兴奋的亮点和最有前途的优化方向。注意,阅读这个博客的基础是熟悉SGD算法和自适应调节学习率的算法,如Adam算法

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    【深度干货】2017年深度学习优化算法研究亮点最新综述(附slide下载)

    【导读】梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法,也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。 近日Ruder在针对2017年优化算法的一些新方法,在之前综述的基础上,整理出2017深度学习优化研究亮点,值得关注。 1. 近年来提出了不同的优化算法,分别利用不同的公式来更新模型的参数。Adam(Kingma and Ba,2015)[18] 自从2015年被推出后,一直到今天仍然是最常用的优化算法之一。 其中一个领域是深度学习的优化算法最新工作表明,可能的局部极小值数量随参数的数量呈指数增长(Kawaguchi,2016)[9]。

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    基于遗传算法(C#编写)的智能组卷系统优化

    最近由于项目的需要,基于.Net 4.0框架和WPF开发window的客户端(开发环境为win7 旗舰版;Visual Studio 2013),在功能实现上需要将遗传优化MATLAB的仿真程序移植到C 该程序可以正常运行,稍加修改可以优化其他问题,本文的所有程序和相关文献(其中也有TSP问题的优化)可以下载:http://pan.baidu.com/s/1dFNYbXB (Genetic文件为本例程) 主要记录一下利用C#开发基于遗传算法智能组卷系统的学习过程,大家或许对智能组卷系统并不了解(ps:其实我也只是大致了解了问题的描述),这儿给出一篇文献可以参阅(基于遗传算法的在线考试系统自动组卷策略优化 优化过程 ? 优化结果

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    2017年深度学习优化算法最新进展:如何改进SGD和Adam方法?

    近年来,研究人员提出一些新的优化算法,使用了不同方程来更新模型参数。2015年Kingma和Ba提出的Adam方法[18],可看作是目前最常用的优化算法之一。 Wilson等人在最新研究中[15]给出一些理由来说明,与带动量SGD方法相比,自适应学习率方法会收敛于不同的极小值,且结果通常不大理想。 作者给出了一个简单的凸优化问题,可以看到Adam方法中也存在这种现象。 作者提出了一种新算法AMSGrad来解决这个问题,它使用过去平方梯度的最大值来更新参数,而不是先前的指数平均。 在语言建模中的一些最新研究表明,与更复杂的模型相比,调整LSTM参数[20]和正则化参数[21]就可以得到最先进的性能。 在深度学习优化中,一个重要的超参数就是学习率η。 同样的搜索策略也可以应用于任何已经被手工定义其关键过程的其他领域,其中一个领域就是深度学习的优化算法

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    分布式人工智能算法详解

    一、单体算法优化 针对机器学习的算法模块,我们需要将它定性成为不同的功能模块,对算法进行优化,并且拆解成为分布式的优化方法,本节先来探讨单体算法优化方法。 二、分布式异步随机梯度下降 在本书中,我们介绍了几个经典的单机优化算法,在分布式系统下,我们还可以借助分布式的计算能力,再次提高优化效率,本节应用随机梯度下降算法为例,讲解分布式的算法优化方法。 本书摘自机械工业出版社---《分布式人工智能:基于TensorFlow RTOS与群体智能体系》一书,经授权刊登此公号。 ? 《分布式人工智能基于TensorFlow、RTOS与群体智能体系》结合分布式计算、大数据、机器学习、深度学习和强化学习等技术,以群体智能为主线,讲述分布式人工智能的原理与应用。 本书首先介绍分布式系统的概念、技术概况、计算框架、智能核心及体系架构等内容;然后介绍大数据框架、高速计算、海量存储及人工智能经典算法等内容;接着介绍大规模分布式系统架构与演进,以及群体智能与博弈等内容;

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    【2022新书】人工智能在工业4.0与5G技术中的应用

    《工业4.0和5G技术中的人工智能》运用进化和群体智能、数学规划、多目标优化等前沿智能优化方法,帮助读者解决现实世界中的技术工程优化问题。 来自该领域领先专家的贡献,展示了在大数据分析、智能制造、可再生能源、智能城市、机器人和物联网(IoT)等多个领域实施新人工智能技术的理论和实践方面的原创研究。 重点关注智能制造、智能生产、创新城市和5G网络等技术和工程部门。 提供了策略来解决商业、经济、金融和行业中的优化问题的见解,其中不确定性是一个因素。 描述各种使用混合元启发式优化算法的AI方法,包括用于创新研究的元搜索引擎和用于性能测量的超启发式算法。 工业4.0和5G技术中的人工智能是IT专家、行业专业人士、管理人员和高管、研究人员、科学家、工程师和高级学生的宝贵资源,是创新计算、不确定性管理和优化方法的最新参考。

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