智能算法的优缺点

A. 机器人路径规划中传统算法和智能算法的区别

传统算法虽然结果一定是最优解，但是运算量极大，可能会有lag。
相反，采用一定的智能算法，虽然每次选择不一定最优，但是基本上都能快速（<=0.1s）判断，而且只要设定一定的纠错算法，总体效率远高于传统算法。

B. 智能计算/计算智能、仿生算法、启发式算法的区别与关系

我一个个讲好了，
1）启发式算法：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计。意思就是说，启发式算法是根据经验或者某些规则来解决问题，它求得的问题的解不一定是最优解，很有可能是近似解。这个解与最优解近似到什么程度，不能确定。相对于启发式算法，最优化算法或者精确算法（比如说分支定界法、动态规划法等则能求得最优解）。元启发式算法是启发式算法中比较通用的一种高级一点的算法，主要有遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法、变邻域搜索算法、人工神经网络、人工免疫算法、差分进化算法等。这些算法可以在合理的计算资源条件下给出较高质量的解。
2）仿生算法：是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称。由于这些算法求解时不依赖于梯度信息，故其应用范围较广，特别适用于传统方法难以解决的大规模复杂优化问题。主要有：遗传算法、人工神经网络、蚁群算法、蛙跳算法、粒子群优化算法等。这些算法均是模仿生物进化、神经网络系统、蚂蚁寻路、鸟群觅食等生物行为。故叫仿生算法。
3）智能计算：也成为计算智能，包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、进化算法、蚁群算法、人工鱼群算法，粒子群算法、混合智能算法、免疫算法、神经网络、机器学习、生物计算、DNA计算、量子计算、模糊逻辑、模式识别、知识发现、数据挖掘等。智能计算是以数据为基础，通过训练建立联系，然后进行问题求解。
所以说，你接触的很多算法，既是仿生算法，又是启发式算法，又是智能算法，这都对。分类方法不同而已。

这次楼主不要再老花了哈！

C. 最常见的人工智能算法都有哪些它们在求解过程中与传统算法相比，有什么特点

很多很多，早期的算法特点是通过规则方式建立知识库，指导算法完成计算；当前算法的特点是不编程高速计算机如何计算，而是让计算机自己学习，这些算法可以看一下163上斯坦福《机器学习》的公开课。

D. 人工智能利与弊。

人工智能的利

1、人工智能让人类生活更美好

例如，人工智能的医疗应用惠及大众。我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗。

人工智能的弊

1、大规模的失业

人工智能的发展，导致很多人失业。据人力资源和社会保障部2016年新闻发布会介绍，2016年末中国失业率达4.05%，机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资。这完全可以代替很多职业，例如工人，司机等等不需要思想的工作。如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事。

人工智能大规模使用，必然带来大规模的失业。很多人必然被机器人所取代。而大规模的失业，一则给政府带来沉重的负担，二则必然使需求下降，千千万万的企业不得不破产。

2、对人类的一次大淘汰

人工智能时代的到来可能是对人类的一次大淘汰。机器人对人类的大淘汰，如果处理不好有可能引发核大战，那将是人类的灾难，人类可能因此而灭亡。

举一个例子：“想象一下，如果有一天，冰箱向你抱怨它工作时间太长了，或者要求加薪，你一定会觉得这太可怕了。不要认为人工智能只是按照程序进行，未来它将像婴儿的大脑一样具有学习功能，很可能超过人的智能，摧毁我们人类。”

牛津大学波斯特罗姆教授说：“先进的人工智能不仅仅是一门新技术，而是一个对人类的巨大威胁。”

E. 人工智能的利与弊分别是什么

1、人工智能的利

目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率。

虽然可能会带来大量的失业，但是这本来就是社会前进必须经历的过程，当新技术被发明出来时一定会影响某些群体的既得利益，然而只要这个前进的方向是对的，也就无可厚非了，毕竟被取代的是所需能力不高的工种，只能怨自身没有什么不可替代的价值了。

F. 智能算法和交通流理论有什么优缺点，为什么有的用交通流理论有的用智能算法

而后被突然牛肉干体会 通过后年刚方便v

G. 经典的网络优化算法跟智能算法，哪个跟好些譬如Dijkstra算法和蚁群算法。

Dijkstra算法和蚁群算法是有着本质不同的，属于两个范畴了，前者是确定性算法，输入一个图，必定能产生一个可行结果。而后者是属于启发式算法，有随机因素。不一定能产生好的结果，但一般情况下由于存在启发式因素和智能因素，能够产生比较好的结果，但不能保证产生全局最优解。况且前者是一个针对性很强的算法，只能用于最短路径计算，而蚁群算法可以用来解决一大类问题，比如图算法、数值优化、数据挖掘等等。

H. 什么是智能优化算法

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，相比之下，智能算法速度快，应用性强。

I. AI（人工智能）和BI（商业智能）各有哪些优缺点

BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。

虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。

未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。

对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。

对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。

业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。