进化算法是一类模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等机制，来优化问题的解。人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，简称AFSA）是一种基于鱼群行为模拟的进化算法，它模拟了鱼群觅食和逃避掠食的行为，用于解决优化问题。
鱼群算法是一种基于自然界中鱼群行为的计算机算法，可以用于优化问题的解决。在上网行为管理系统中，鱼群算法可以用来管理和优化网络资源的分配和使用。
鱼群算法是一种基于自然界中鱼群行为的计算机算法，可以用于优化问题的解决。在文档管理系统中，鱼群算法可以用来管理和优化网络资源的分配和使用。
鱼群算法是一种基于自然界中鱼群行为的计算机算法，可以用于优化问题的解决。在电子文档管理系统中，鱼群算法可以用来管理和优化文档的检索和分类。
算法核心思想：飞蛾以螺旋线运动方式不断靠近火焰，痛过对火焰的筛选，不断选出离目标函数极值最接近的位置。刚刚开始时候，飞蛾和火焰位置是一致的；以螺旋线方程更新飞蛾位置，接着以飞蛾位置计算火焰位置，再对火焰位置进行筛选，选出最优，不断重复迭代这个过程，得到的最优解位置就会不断接近于目标函数极值。具体内容在代码注释中。 论文地址 ---好像要期刊会员才能下载
人工鱼群算法 在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为，从而实现寻优。 中文名 人工鱼群算法 典型行为觅食行为 特 点 具有较快的收敛速度 停止条件 均方差小于允许的误差。
优化问题是指在满足一定条件下，在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值，以使得某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。优化问题广泛地存在于信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域。优化方法是一种以数学为基础，用于求解各种优化问题的应用技术。各种优化方法在上述领域得到了广泛应用，并且已经产生了巨大的经济效益和社会效益。实践证明，通过优化方法，能够提高系统效率，降低能耗，合理地利用资源，并且随着处理对象规模的增加，这种效果也会更加明显。 在电子、通信、计算机、自动化、机器人、经济学和管理学等众多学科中，不断地出现了许多复杂的组合优化问题。面对这些大型的优化问题，传统的优化方法（如牛顿法、单纯形法等）需要遍历整个搜索空间，无法在短时间内完成搜索，且容易产生搜索的“组合爆炸”。例如，许多工程优化问题，往往需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或者准最优解。鉴于实际工程问题的复杂性、非线性、约束性以及建模困难等诸多特点，寻求高效的优化算法已成为相关学科的主要研究内容之一。 受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，人们发明了很多智能优化算法来解决上述复杂优化问题，主要包括：模仿自然界生物进化机制的遗传算法；通过群体内个体间的合作与竞争来优化搜索的差分进化算法；模拟生物免疫系统学习和认知功能的免疫算法；模拟蚂蚁集体寻径行为的蚁群算法；模拟鸟群和鱼群群体行为的粒子群算法；源于固体物质退火过程的模拟退火算法；模拟人类智力记忆过程的禁忌搜索算法；模拟动物神经网络行为特征的神经网络算法；等等。这些算法有个共同点，即都是通过模拟或揭示某些自然界的现象和过程或生物群体的智能行为而得到发展；在优化领域称它们为智能优化算法，它们具有简单、通用、便于并行处理等特点。 **
一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点，其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程，遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想，禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程，神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧密，比如模拟退火和遗传算法为神经网络提供更优良的学习算法提供了思路。把它们有机地综合在一起，取长补短，性能将更加优良。 这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序，尤其是人工神经网络，是对计算机模
说到这个人工鱼群算法，又想起了小编的卢浮宫……在今年年初的美赛中，小编用的就是这个算法，只不过……参加今年美赛的同学都懂的。
就在今年 9 月，这款从开放公测起便屡次登顶国内外讨论热度和手游吸金榜第一的开放世界冒险游戏更新了版本，添加 / 丰富了地图，并且上线了一款小游戏——钓鱼。游戏中多个水域都有钓鱼点，不同的位置可以钓不同的鱼。
雷锋网 AI 科技评论按：2018 年 6 月 29 日至 7 月 1 日全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网 (公众号：雷锋网)、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
摘要：本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例：神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。 📷 搜索/寻路算法 搜索算法本质上是一个程序，旨在找到到达目标的最佳或最短路径。例如，旅行商问题（TSP）就是一个典型的搜索优化问题：给出城市列表以及城市之间的距离，寻找可以遍历每个城市，并花费最少的时间和开支的最佳路线。送货卡车就是这个问题的一个实际应用，假设在伦敦有100个人提交了网络订单，所有箱子都装进了一个货车里， 现在快递公司（比方说DPD）必须计算出最有效的路线（平衡距离/所花
摘要： 本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例：神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。 搜索/寻路算法 搜索算法本质上是一个程序，旨在找到到达目标的最佳或最短
由于海洋温度升高的原因，美国东北海岸的龙虾种群正在往北迁移到海洋温度更低的加拿大海岸附近。
来看看这条可可爱爱的小鱼，七只这样的小鱼在哈佛大学实验室的一个暗淡的水箱中轻轻游动，用它们的大眼睛互相张望。
如今，我们每个人都在谈论“数据科学”，哈佛商业评论杂志甚至将数据科学家定义为“21世纪最性感的职业”。在这个大数据时代，究竟什么是数据科学？数据科学领域的科学家、从业者们又究竟是怎样的一群人？他们在创造着什么令人着迷的东西？DT君将在2018年走访50位来自各行各业的顶尖数据科学从业者，希望能让你们了解这些神奇的人和他们神秘事儿，为你们一窥数据科学的未来与未知。
受人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发。 主要包括: (1)遗传算法: 模仿自然界生物进化机制 (2)差分进化算法: 通过群体个体间的合作与竞争来优化搜索 (3)免疫算法: 模拟生物免疫系统学习和认知功能 (4)蚁群算法:模拟蚂蚁集体寻径行为 (5)粒子群算法:模拟鸟群和鱼群群体行为 (6)模拟退火算法:源于固体物质退火过程 (7)禁忌搜索算法:模拟人类智力记忆过程 (8)神经网络算法:模拟动物神经网络行为特征
大数据文摘字幕组作品 提起“人工智能”几个字，你的脑海里会浮现出什么呢？ 是星球大战里的R2-D2和C3PO？ 还是能在几分钟内做出双十一1000张海报、完美诠释“五彩斑斓的黑”的AI设计师？ 在哈佛大学教授、机器智能研究者Radhika Nagpal看来，这些关于智能的联想都太以人类为中心了。智能以多种形态存在着。 今天，文摘菌邀请大家一起收看她的TED演讲： 机器人能从鱼群中学到什么？ 不可思议的集体行为 视频时长10分钟 点击直接播放 我曾去巴哈马海岸潜泳。我记得最清楚的是，当我把头埋进水里，奋力地
【导读】1月15日，机器学习研究人员Luke James（简介见文末）发布一篇博文，介绍了5种受到生物启发的人工智能方法，包括人工神经网络（人脑神经元）、遗传算法（DNA染色体）、集群算法（蚁群优化和
AI 科技评论按：2018 年 6 月 29 日至 7 月 1 日全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了深圳市宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
人工智能、沉浸体验、数字孪生、事件思维和持续适应性安全为下一代数字商业模式和生态系统奠定了基础。
“ Tidal研究人员打造出一套海底摄影系统及机器视觉工具，可以长时间追踪和监控鱼群，同时收集海水温度与含氧量等资料，能协助养殖渔业改良饲养技术，以降低对于海洋环境的冲击。”
智慧农业园作为新型农业经营模式，正在以其高效、环保、可持续的特点受到广泛关注。智慧鱼塘作为智慧农业中一项关键技术，结合物联网、人工智能、云计算等技术，实现对新型养殖模式的实时监控、优化与管理。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种模拟自然界群体行为的进化算法，通过模拟鸟群、鱼群等集体行为，实现在搜索空间中找到最优解的目标。本文将介绍粒子群优化算法的基本原理、算法流程以及应用领域，并探讨其在进化算法中的重要性和优势。
最近关于人工智能威胁的讨论越来越多，斯蒂芬·霍金、比尔·盖茨、伊隆·马斯克、史蒂夫·沃兹尼亚克等世界各地名人已经敲响了警钟，称人类可能会失去对人工智能技术的控制，因为人工智能技术创造的是具有自主思想的
其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章，相对来说，算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入。但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人。从论文
本文来源：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109181453
PSO（PSO——Particle Swarm Optimization）（基于种群的随机优化技术算法） 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 Kennedy和Eberhart提出粒子群算法的主要设计思想与两个方面的研究密切相关： 一是进化算法，粒子群算法和进化算法一样采用种群的方式进行搜索，这使得它可以同时搜索待优化目标函数解空间中的较多区域。 二是人工生命，即研究具有生命特征的人工系统，它采用的主要工具是计算机，主要方法是利用计算机编程模拟。 Millonas在用人工生命理论来研究群居动物的行为时，对于如何采用计算机构建具有合作行为的群集人工生命系统，提出了五条基本原则： （1）邻近原则（ProximityPrinciple）：群体应该能够执行简单的空间和时间运算。 （2）质量原则（Quality Principle）：群体应该能感受到周围环境中质量因素的变化，并对其产生响应。 （3）反应多样性原则（Principle ofDiverse Response）：群体不应将自己获取资源的途径限制在狭窄的范围之内。 （4）稳定性原则（Principle ofStability）：群体不应随着环境的每一次变化而改变自己的行为模式。 （5）适应性原则（Principle ofAdaptability）：当改变行为模式带来的回报是值得的时候，群体应该改变其行为模式。 其中4、5两条原则是同一个问题的两面。微粒群系统满足以上五条原则。 近十余年来，针对粒子群算法展开的研究很多，前国内外已有多人从多个方面对微粒群算法进行过综述；并出现了多本关于粒子群算法的专著和以粒子群算法为主要研究内容的博士论文。
PSO（PSO——Particle Swarm Optimization）（基于种群的随机优化技术算法） 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。
场景描述：谷歌母公司 Alphabet 的 X 部门，最新宣布了其 Moonshot 项目 Tidal。该项目利用计算机视觉等人工智能技术，监测海底环境、观察和追踪水中的鱼类，帮助渔民以更环保、可持续发展的方式开展水产养殖业务。
新智元专栏 【新智元导读】人工智能和机器学习第一次让我们真正有可能规模化地实现“因材施教”。AI+教育不仅能彻底改变辅导教育，颠覆6800亿的K-12校外辅导市场，还有可能彻底改变教育市场格局及教
选自Medium 作者：Luke James 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 本文是作者献上的一部「野外纪录片」，介绍了五个直接受大自然启发而产生的人工智能算法：人工神经网络、遗传算法、集群智能、强
作者：Haotian Wang，Xiaolong Zhou，Jianyong Li，Zhilun Yang，Linlin Cao
清华大学大数据研究中心机器学习研究部长期致力于迁移学习研究。近日，该课题部开源了一个基于 PyTorch 实现的高效简洁迁移学习算法库：Transfer-Learn。使用该库，可以轻松开发新算法，或使用现有算法。
接下来，定义一个名为EnvironmentProcessor的类，用于处理收集到的数据，识别环境中的对象：
现代的项目管理通常是4个部分：需求、软件设计、软件开发、产品交付与维护。通常情况下，整个过程是中间重两头轻。
我之前的文章介绍了如何利用名为人工蜂群算法（ABC）的集群智能（SI）算法来解决现实世界的优化问题：https://medium.com/cesar-update/a-swarm-intelligence-approach-to-optimization-problems-using-the-artificial-bee-colony-abc-5d4c0302aaa4
微粒群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）就像是群体智能里的“小聪明”。它的工作原理，就像模仿鸟群、鱼群这些大咖们在搜索范围里的表现，不停的在搞事情。并且它的设计灵感可不是从天而降，而是直接从大自然里“借鉴”来的，就好像是在大自然的“群体协作展览会”上学了一手。一群 “微粒”们互相商量，看看谁的经验更靠谱，然后一起朝着“胜利大本营”前进。
前言 人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理将成为新一代流媒体行业的关键技术。从生产到消费的各个阶段，它们都将产生非常重大的影响。毫无疑问，随着人工智能在许多不同行业的逐步深入，它也将被更广泛地应用于流媒体领域。 近年来，一些公司已经取得了重要的进展，包括Google云视频智能API，Conviva的视频智能架构，NVIDIA DLA和IBM Watson技术。所有这些技术都在不同程度上部署了AI，尤其是在云计算领域。另外，我们很快也会看到AI被应用于流媒体的其他方面。 人工智能可以用来取代很多人力资源，
粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm – EA)。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学领域中的一个令人着迷的领域，它的目标是使计算机系统具备类似人类智能的能力。尽管AI在过去几十年中取得了巨大的进步，但它的下一个巨大飞跃可能来自于智能机器学习（Intelligent Machine Learning），这是一种结合了机器学习和人工智能的前沿技术。本文将深入探讨智能机器学习的概念、原理以及它如何改变人工智能的未来。
粒子群算法(particle swarmoptimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正，以使粒子能够飞向解空间，并在最好解处降落，从而得到了粒子群优化算法。
想象一下，如果电脑或机器人可以完成所有枯燥乏味的工作，我们就能享受生活、做更多有意义的事（如图1所示）。这些绝对是许多学术界、工业界研究人员的愿望。工程师的最终梦想是，按下一个“魔法按钮”，自动实现产品的设计、layout和优化，并满足性能参数和可制造性，这依然是科幻小说的情节，但现在各种实验设计（DOE）的运用使得技术已取得巨大的进步，特别是人工神经网络（ANN）。 📷 图1 正如我们所知，人工智能和神经网络的概念已经存在了几十年。直到近期，在2015年左右，相对“廉价”的处理技术（如低成本多核处理器和云
人工智能是计算机科学的一个大领域，它模拟计算机中的智能行为。在此基础上，提出了一种基于元启发式（ metaheuristic）的粒子群优化算法来模拟鸟类觅食、鱼群移动等。这种算法能够模拟群体的行为，以便迭代地优化数值问题。例如，它可以被分类为像蚁群算法、人工蜂群算法和细菌觅食这样的群体智能算法。
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