什麼是離散型布穀鳥演算法

❶ 用智能優化演算法優化隨機森林分類演算法，智能優化演算法的適應度函數是隨機森林演算法里的哪個參數或者是指標

可以把適應度函數設置成隨機森林分類准乎手確率，也可以把適應度函數設置為隨機森林回歸結果和真實結果的均方差伍頃掘。隨機森林回歸和分類之間的關系是，它們都腔核是基於決策樹的集成學習演算法，但是它們的分裂節點的評價標准不同，分類是基於信息增益，而回歸是基於均方差。

❷ 粒子群演算法和布穀鳥演算法那個優化結果更好

布穀鳥演算法。
1、基於混沌動態步長的群體動畫行為控製法研究中，相比之下，布穀鳥演算法比遺傳演算法、粒子群演算法更為簡便，問題優化更好。
2、布穀鳥融合演算法比粒子群具有更好的全局尋優特性，具有更好的動態。

❸ 布穀鳥演算法算人工智慧嗎

布穀鳥搜索算猛穗法，是 由劍 橋 大 學YANG等在文獻 中提出的一種群智能優化算吵模法，它也是枝碰卜一種新型元啟發式搜索演算法

❹ 常見的群體智能演算法不包括

有一些並不是廣泛應用的群體智能演算法，比如螢火蟲演算法、布穀鳥演算法、蝙蝠演算法以及磷蝦群演算法等等。

粒子群演算法（particle swarm optimization，PSO）是計算智能領域中的一種生物啟發式方法，屬於群體智能優化演算法的一種，常見的群體智能優化演算法主要有如下幾類：

設想這樣一個場景：一群鳥在隨機的搜索食物。在這個區域里只有一塊食物，所有的鳥都不知道食物在哪。但是它們知道自己當前的位置距離食物還有多遠。那麼找到食物的最優策略是什麼？最簡單有效的就是搜尋目前離食物最近的鳥的周圍區域。

Step1:確定一個粒子的運動狀態是利用位置和速度兩個參數描述的，因此初始化的也是這兩個參數；

Step2:每次搜尋的結果（函數值）即為粒子適應度，然後記錄每個粒子的個體歷史最優位置和群體的歷史最優位置；

Step3:個體歷史最優位置和群體的歷史最優位置相當於產生了兩個力，結合粒子本身的慣性共同影響粒子的運動狀態，由此來更新粒子的位置和速度。

位置和速度的初始化即在位置和速度限制內隨機生成一個N x d 的矩陣，而對於速度則不用考慮約束，一般直接在0~1內隨機生成一個50x1的數據矩陣。

此處的位置約束也可以理解為位置限制，而速度限制是保證粒子步長不超限制的，一般設置速度限制為[-1,1]。

粒子群的另一個特點就是記錄每個個體的歷史最優和種群的歷史最優，因此而二者對應的最優位置和最優值也需要初始化。其中每個個體的歷史最優位置可以先初始化為當前位置,而種群的歷史最優位置則可初始化為原點。對於最優搜哪汪值，如果求最大值則初始化為負無窮，相反地初始化為正無窮。

每次搜尋都需要將當前的適應度和最優解同歷史的記錄值進行對比，如果超過歷史最優值，則更新個體和種群的歷史最優位置和最優解。

速度和位置更新是粒子群演算法的核心，其原理表達式和更新方式：

每次更新完速度和位置都需要考慮速度和位置的限制，需要將其限制在規定范圍內，此處僅舉出一個常規方法，即將超約束的數據約束到邊界緩山（當位置或者速度超出初始化限制時，將其拉回靠近的邊界處）。當然，你不用擔心他會停住不動，因為每個粒子還有慣性和其他兩個參數的影響。

粒子群演算法求平方和函數最小值，由於沒有特意指定函數自變數量綱，不進行數據歸一化。

❺ 布穀鳥演算法和共軛梯度法那個好

布穀鳥演算法和共軛梯度法都是求解優化問題的演算法，但是它們的思路和應用場景有所不同。
布穀鳥演算法是一種群體智能演算法，模擬了鳥群覓食的過程，通過不斷調整個體的位置和速度來尋找最優解。它適用於求解非線性、多峰和高維度的優化問題。該演算法具有全局收斂性和較快的收斂速度，但是其參顫敬數的設定和搜索空間的劃分旅洞歲需要較高的技巧性。
共軛梯度法是一種基於梯度下降的優化演算法，特別適用於求解大規模線性方程組的解。它利用梯度方向的共軛性來加速搜索過程，每次迭代只需要計算一次梯度，而不是像梯度下降法那樣需要計算多次。該演算法具有快速收斂和較低的計算復雜度，但是對於非線性問題的求解效果可能不如其他演算法。
因此，在選擇演算法時需要根據具體問題的性質和要求來進行綜合考慮，選拆睜擇最適合的演算法。

❻ 2天暴漲50%，王者歸來的比優鏈BFC到底是怎麼一回事

最近大俠區塊鏈、北冥等社區都在推薦BFC，BFC據說是2019年最強礦幣，吊打ETH、GRIN、RVN、BEAM等顯卡幣種。最近2天BFC更是暴漲50%，穩占抹茶交易所明星幣榜首。

BFC憑啥談槐這么火？區塊鏈資深人士接下來為大家仔細講解。

講解BFC之前，我們先來聊聊牛熊環境的投資邏輯應該是怎樣的。我們都知道加密市場有著非常明顯的牛熊交替周期，而且在牛市和熊市中的賣點是有非常大的區別的，可以回想一下，在牛市中，概念往往都是越大越好，而在熊市則是恰恰相反。

牛市裡最牛逼、最好用、最有賣點的概念，往往都是些普惠金融、去中心化、全球一體化、甚至拯救世界這種大的概念在牛市裡面才是最熱賣、最熱銷的；而熊市裡呢，則往往要回歸比特幣最原始的教義，最簡單的概念，比如說：工作量證明、挖礦、算力等非常基礎的概念。

而且越簡單的概念，它出錯的概率就越小，壽命也就越長，大家可以回想一下，那些真正能夠穿越牛熊，上漲千倍百倍的項目，是那些吹得天花亂墜拯救世界的項目嗎？當然不是！這類概念大到爆的概念項目，巧慧大多都熬不過一個熊市，我們可以回看一下，2017年那些ERC20空氣幣項目，到現在為止沒有破發的還剩下幾個？99.99%都已經歸零了。

真正能夠穿越牛熊的項目，比如說比特幣、萊特幣、以太坊、門羅、ZCACH之類的，他們的概念都非常簡單，有堅實的技術支撐，採用PoW工作量證明，產出都是有成本的。這些項目穿越牛熊，經歷了時間的洗禮和共識的建立，才造就了上百倍的漲幅。

所以在熊市裡，我們要盡量選那些概念相對簡單，並且擁有共識的礦幣類項目。目前的礦幣非常多，而且這些礦幣之所以能夠存在，是因為他們解決了比特幣的現存的問題，比如說：算力集中、挖礦門檻高……所以才會有那些主打抗ASIC、手機挖礦、硬碟挖礦等等的項目出現。

那麼，礦幣類的項目應該怎麼選？2019年是礦幣井噴式爆發的一年，共識強度一定是最重要的選擇標准之一，目前共識最好的項目主要有3個，GRIN、BEAM，和今天我們要講的BFC，GRIN和BEAM這兩個項目今天我就不過多去講了，因為這兩個項目主要是依靠Mimble Wimble這項技術崛起的，而BFC非常特別，它不僅獨創了商業抵押智能合約的技術解決方案，更設計了全球第一個抵押經濟模型，即BFC獨有的挖礦機制CPoW，也就是抵押挖礦。

BFC的挖礦演算法跟GRIN差不多，都是布穀鳥演算法，BFC也是一個抗ASIC的GPU礦幣，也就是說只能用顯卡來進行挖礦。和所有礦幣都不一樣的是，BFC的礦工如果想獲得100%的挖礦收益，就需要拿出每K算力300個BFC來進行抵押，如果你不抵押那就只能裸挖，裸挖只能獲得30%的收益，而且裸挖的收益每周會下降1%，目前已經只有15%了。

根據挖幣網和魚池提供的數據，目前BFC是含寬友全網收益最高GPU礦幣，以6卡P104礦機為例，目前BFC的日凈收益超過了90塊錢，而且這種高收益率狀態已經持續了6個月多月了。

為什麼能夠持續保持第一那麼久呢？因為 BFC抵押挖礦自帶的升值模型。

挖礦收益高→礦工增加→算力增長→購買BFC抵押→BFC價格上漲→挖礦收益更高

BFC的挖礦收益目前是全網最高，勢必會導致更多的礦工前來挖礦，算力也理所當然的會持續增長。算力增長，就需要更多的BFC來抵押，二級市場的BFC也就因此更少了，稀缺就會造就價格上漲，而礦工挖出來的BFC，收益率隨著BFC的稀缺性不斷增高，這樣形成了一個天然的升值閉環，理論上講，BFC的這套升值邏輯會讓收益率長期保持礦幣第1的位置。

另外BFC還有一個升值屬性，就是GPU算力的天花板是足夠高的，GPU算力目前僅次於ASIC算力，全網有超過300萬台的顯卡礦機，而且，GPU礦幣還有一個巨無霸的存在，就是以太坊，我們都知道，以太坊從1月開始逐漸從PoW切換到PoS，勢必會導致GPU算力外逃，那這部分外逃的算力會逃到哪兒去呢？這不明擺著的嘛，BFC全網收益率是最高的，所以說這部分的算力一定會優先逃到BFC上面。

總結一下，BFC抵押挖礦天然的稀缺屬性，加上GPU算力市場規模足夠大，BFC2020有無限的增值空間。

那麼作為一個礦工如何參與BFC的這套挖礦模式？其實主要有兩種方式，第一種，可以去二級市場自己購買BFC來抵押進行挖礦，第二種就是與持幣的散戶進行聯合挖礦，共同分享挖礦收益。

目前市場上的聯合挖礦的收益都是46分成，礦工4，持幣者拿6，礦工從15%的裸挖收益能夠提高到40%，持幣者也多出60%的挖礦收益。

而這種聯合挖礦模式，某種意義上來講是實現了中本聰人人都可以挖礦的的願景。因為BFC的整個體系裡面不僅僅是礦工可以挖礦，持幣者也可以通過BFC主網把自己的BFC抵押給礦工參與挖礦，兩者合作共贏的這種方式，可以說顛覆了區塊鏈行業中礦工與持幣者之間長期對立的局面，這個也算是一個非常非常大的創新了！

我們回頭再看看BFC的基本面。

我們先從技術上來看，首先BFC它是一個技術解決方案，所以說它繼承BTC和BCH的一部分特點，比如說：PoW共識、8M區塊、閃電網路、隔離見證等等；另外呢BFC也繼承了以太坊的部分特點，BFC是一個圖靈完備的智能合約平台，也是一條金融公鏈；此外，BFC還即將添加零知識證明、Mimble Wimble以及跨鏈等技術，從技術上來看，BFC是一個以實用和落地性為主的項目。

那從運營的角度來看，BFC目前全網算力超過了3M，並且成功登陸了抹茶交易所，價格也從最開始的1美元上漲到了現在的8美元，漲幅超過8倍。值得一提的是，BFC的社區熱度是非常高的，目前大俠、北冥等社區都在重點推廣，雖然說現在是熊市，但是BFC目前的熱度，即使在牛市裡也是非常少見的。

最後給大家總結一下：

第一個，在目前的熊市環境下，我們要盡量去關注那些概念簡單的礦幣類項目；

第二個，BFC擁有天然的升值模型，CPoW演算法顛覆了礦工和持幣者長期對立的局面；

第三個，BFC的技術是要比BTC和BCH要更復雜一些，開發難度也更大，2020年BFC將全力推動商業抵押應用落地；

最後呢，BFC的社區建設是非常厲害的，社區熱度即使在牛市裡，也是可以稱得上優秀，目前BFC只上線了MXC交易所，如果社區熱度能夠持續下去，未來很有可能會登陸三大交易所，這也是一個潛在的爆發點。

BFC是2019最強礦幣，2020最強公鏈，緊跟BFC發展腳步，BFC2020年伴你高飛。

❼ 元啟發式演算法和啟發式演算法有什麼區別

啟發式演算法與元啟發式演算法對區別在於是否存在「隨機因素」。 對一個同樣的問題，啟發式演算法（heuristics）只要給定了一個輸入，那麼演算法執行的步驟就固定下來了，輸出也因此固定，多次運算結果保持一致。

而元啟發式演算法（meta－heuristics）裡麵包括了隨機因素，如GA中的交叉因子，模擬退火中的metropolis准則，這些隨機因素也使得演算法有一定概率跳出局部最優解而去嘗試全局最優解，因此元啟發式演算法在固定的輸入下，而輸出是不固定的。

啟發式演算法(Heuristic Algorigthm)是一種基於直觀或經驗構造的演算法,在可接受的花費(指計算時間、計算空間等)給出待解決優化問題的每一實例的一個可行解，該可行解與與最優解的偏離程度一般不可以事先預計。

啟發式演算法是一種技術,這種演算法可以在可接受的計算費用內找到最好的解,但不一定能保證所得到解的可行性及最優性，甚至大多數情況下無法闡述所得解與最優解之間的近似程度。

元啟發式演算法（MetaHeuristic Algorigthm）是啟發式演算法的改進，它是隨機演算法與局部搜索演算法相結合的產物，常見的啟發式演算法包括遺傳演算法、模擬退火演算法、禁忌搜索演算法及神經網路演算法等。

新興的元啟發式演算法有、粒子群優化演算法、差分進化演算法，蟻群優化演算法、螢火蟲演算法、布穀鳥演算法、和聲搜索演算法、差分進化演算法、隨機蛙跳演算法、細菌覓食演算法、蝙蝠演算法的演算法等。

❽ 求大神解惑 布穀鳥演算法中fobj函數中的公式什麼意思

目標：求x在[0,1]之內的函數y=(x-0.5)^2+1最小值

（1）初始化x的位置，隨機生成4個x坐標，x1=0.4，x2=0.6，x3=0.8，x4=0.3 ——> X=[0.4, 0.6 ,0.8, 0.3]

（2）求出y1~y4，把x1~x4帶入函數，求得Y=[1,31, 1.46, 1.69, 1.265]，並選取當前最小值ymin= y4=1.265

（3）開始定出一個y的最大值為Y_global=INF（無窮大），然後與ymin比較，把Y中最小的位置和值保留，例如Y_global=INF>ymin=1.265，所以令Y_global=1.265

（4）記錄Y_global的位置，（0.3，1.265）。

（5）按概率0.25，隨機地把X中的值過塞子，選出被發現的蛋。例如第二個蛋被發現x2=0.6，那麼他就要隨機地變換位子，生成一個隨機數，例如0.02，然後把x2=x2+0.02=0.62，之後求出y2=1.4794。那麼X就變為了X=[0.4, 0.62 ,0.8, 0.3]，Y=[1,31, 1.4794, 1.69, 1.265]。

（6）進行萊維飛行，這名字聽起來挺高大上，說白了，就是把X的位置給隨機地改變了。怎麼變？有一個公式x=x+alpha*L。

❾ 粒子群演算法和布穀鳥演算法哪個好

粒子群演算法和布穀鳥演算法相比布穀鳥演算法好。因為布穀鳥演算法適合沒有同樣高度峰值點的函數搜索，粒子群演算法適合低維度，圖像簡單的函數搜索。

❿ 布穀鳥搜索演算法中種群維度指的是什麼

布穀鳥搜索演算法中種群維度指的是一種演算法。布穀鳥搜索演算法，是由劍橋大學在文獻中提出的一種群智能優化演算法，它也是一種新型元啟發式搜索演算法。其思想主要基於兩個策略：布穀鳥的巢寄生性和萊維飛行機制。通過隨機遊走的方式搜索得到一個最優的鳥窩來孵化自己的鳥蛋，這種方式可以達到一種高效的尋優模式。