智能优化算法

‘壹’ 智能优化算法及其应用的介绍

《智能优化算法及其应用》，是2004年出版的图书，作者是王凌。

‘贰’ 智能优化算法学了能干什么

你不要把这些当成现成能干的活，这个肯定不可能，好比学计算机能编软件，学音乐能唱歌，这些个算法不要看成是IT的下属知识，它起码是可以和离散数学/软件理论这些课程平起平坐的单独学科，学以致用不在于知识本身，而在于学知识的人，很快硬件就陷入瓶颈阶段，软件优化中怎么可能不用这些算法，加入你心中很熟悉50个左右成熟算法，就算你只会c语言，所有的老板都会青睐于你。

‘叁’ 有对智能优化算法比较了解的吗，请教一下

不好，我觉的你应该做自己最喜欢的。

‘肆’ 智能优化算法有哪些

就是通过程序来模拟自然界已知的进化方法来进行优化的方法，比如模拟生物进化的遗传算法，模拟自然选择进行筛选，逐步归向最大值

‘伍’ 智能优化算法相互结合算是创新吗

如果别人没做过，就算创新。
这只能算小创新，不过小创新也算创新，不要想一下子就弄出个强人工智能来，我甚至怀疑强人工智能只靠如今的技术能否实现。

‘陆’ 智能优化算法解决了哪些问题

智能优化主要是用来求最优解的，通过多次迭代计算找出稳定的收敛的最优解或近似最优解，例如复杂的单模态或多模态函数的求最值问题。

‘柒’ 现在哪些智能优化算法比较新

智能优化算法是一种启发式优化算法，包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、粒子群算法等。·智能优化算法一般是针对具体问题设计相关的算法，理论要求弱，技术性强。一般，我们会把智能算法与最优化算法进行比较，
最新的智能优化算法有哪些呢，论文想研究些新算法，但是不知道哪些算法...
答：蚁群其实还是算比较新的。 更新的也只是这些算法的最后改进吧。演化算法就有很多。随便搜一篇以这些为标题，看06年以来的新文章就可以了。 各个领域都有的。否则就是到极限，也就没有什么研究前景了。

‘捌’ 最新的智能优化算法有哪些

蚁群其实还是算比较新的。
更新的也只是这些算法的最后改进吧。演化算法就有很多。随便搜一篇以这些为标题，看06年以来的新文章就可以了。
各个领域都有的。否则就是到极限，也就没有什么研究前景了。

‘玖’ 跪求各位数学专业计算机专业高手，列举一下智能优化算法，以及目前最流行的智能优化算法。

智能优化算法有：遗传算法，禁忌搜索，模拟退火，蚁群算法，粒子群优化算法，动态进化等等。学习这些算法主要是用来计算，解决计算机方面的一些NP问题的最佳方法。智能的意思是模拟生物物种的智慧。这个方向的实际应用也很强。只是比较复杂非常难学。

‘拾’ 传统优化算法和现代优化算法包括哪些.区别是什么

1. 传统优化算法一般是针对结构化的问题，有较为明确的问题和条件描述，如线性规划，二次规划，整数规划，混合规划，带约束和不带约束条件等，即有清晰的结构信息；而智能优化算法一般针对的是较为普适的问题描述，普遍比较缺乏结构信息。

2. 传统优化算法不少都属于凸优化范畴，有唯一明确的全局最优点；而智能优化算法针对的绝大多数是多极值问题，如何防止陷入局部最优而尽可能找到全局最优是采纳智能优化算法的根本原因：对于单极值问题，传统算法大部分时候已足够好，而智能算法没有任何优势；对多极值问题，智能优化算法通过其有效设计可以在跳出局部最优和收敛到一个点之间有个较好的平衡，从而实现找到全局最优点，但有的时候局部最优也是可接受的，所以传统算法也有很大应用空间和针对特殊结构的改进可能。

3. 传统优化算法一般是确定性算法，有固定的结构和参数，计算复杂度和收敛性可做理论分析；智能优化算法大多属于启发性算法，能定性分析却难定量证明，且大多数算法基于随机特性，其收敛性一般是概率意义上的，实际性能不可控，往往收敛速度也比较慢，计算复杂度较高。