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质量是产品的生死线。
蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACO） 于1991年首次提出，该算法模拟了自然界中蚂蚁的觅食行为。蚂蚁在寻找食物源时， 会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。 信息素浓度的大小==表征路径的远近==， **信息素浓度越高， 表示对应的路径距离越短**。通常， 蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度较高的路径， 并释放一定量的信息素， 以增强该条路径
目前，鲲鹏亲和开发框架提供：场景化SDK、启发式编程、鲲鹏亲和分析、鲲鹏调试器、远程实验室等功能，降低开发应用难度，方便开发者使用鲲鹏架构提供的软硬协同能力，提升开发效率。
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差分进化算法（Differential Evolution)概述1引言最优化方法分为传统优化方法和启发式优化方法两大类。传统优化方法大多利用目标函数的梯度 (或导数)信息实现单可行解的惯序、确定性搜索；启发式优化方法以仿生算法为主，通过启发式搜索策略实现多可行解的并行、随机优化。启发式搜索算法不要求目标函数连续、可微等信息，具有较好的全局寻优能力。在众多启发式优化方法中，差分进化算法是一种基于
这是一篇关于遗传算法的总结博客，包括算法思想，算法步骤，一个简单应用例子（python实现），求解复杂二元函数的最值（Python实现），算法进阶（持续更新ing）。
前言：这个是我人工智能导论的作业（作业报告），参考了网上一些资料。写的不太全。两个算法的思路我没写，具体写的是代码实现思路和用Python的细节。一，Dijstra算法案例：求从Arad到Bucharest两地的最短距离代码：# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Aug 16 18:02:58 2021@author: mxp"""from collec
吃豆人实验
写的挺好，居然看懂了，转载一下，随后贴上相应的matlab代码。之前转载的原文好像挂了，于是在知乎上又找了一篇相关的文章，原文链接为：进化策略及其在深度学习中的应用 - 知乎本文仅作个人学习用，若有侵权请联系删除本文翻译自：https://lilianweng.github.io/lil-log/2019/09/05/evolution-strategies.html,这篇博文很早就看过，但是每次
基于入门级粒子群算法的PID参数整定，内容详细、代码、图片齐全，彻底解放大脑，体验电脑为你工作的感觉。
启发式算法
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