什么是离散型布谷鸟算法

❶ 用智能优化算法优化随机森林分类算法，智能优化算法的适应度函数是随机森林算法里的哪个参数或者是指标

可以把适应度函数设置成随机森林分类准乎手确率，也可以把适应度函数设置为随机森林回归结果和真实结果的均方差伍顷掘。随机森林回归和分类之间的关系是，它们都腔核是基于决策树的集成学习算法，但是它们的分裂节点的评价标准不同，分类是基于信息增益，而回归是基于均方差。

❷ 粒子群算法和布谷鸟算法那个优化结果更好

布谷鸟算法。
1、基于混沌动态步长的群体动画行为控制法研究中，相比之下，布谷鸟算法比遗传算法、粒子群算法更为简便，问题优化更好。
2、布谷鸟融合算法比粒子群具有更好的全局寻优特性，具有更好的动态。

❸ 布谷鸟算法算人工智能吗

布谷鸟搜索算猛穗法，是 由剑 桥 大 学YANG等在文献 中提出的一种群智能优化算吵模法，它也是枝碰卜一种新型元启发式搜索算法

❹ 常见的群体智能算法不包括

有一些并不是广泛应用的群体智能算法，比如萤火虫算法、布谷鸟算法、蝙蝠算法以及磷虾群算法等等。

粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）是计算智能领域中的一种生物启发式方法，属于群体智能优化算法的一种，常见的群体智能优化算法主要有如下几类：

设想这样一个场景：一群鸟在随机的搜索食物。在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪。但是它们知道自己当前的位置距离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么？最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。

Step1:确定一个粒子的运动状态是利用位置和速度两个参数描述的，因此初始化的也是这两个参数；

Step2:每次搜寻的结果（函数值）即为粒子适应度，然后记录每个粒子的个体历史最优位置和群体的历史最优位置；

Step3:个体历史最优位置和群体的历史最优位置相当于产生了两个力，结合粒子本身的惯性共同影响粒子的运动状态，由此来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内随机生成一个N x d 的矩阵，而对于速度则不用考虑约束，一般直接在0~1内随机生成一个50x1的数据矩阵。

此处的位置约束也可以理解为位置限制，而速度限制是保证粒子步长不超限制的，一般设置速度限制为[-1,1]。

粒子群的另一个特点就是记录每个个体的历史最优和种群的历史最优，因此而二者对应的最优位置和最优值也需要初始化。其中每个个体的历史最优位置可以先初始化为当前位置,而种群的历史最优位置则可初始化为原点。对于最优搜哪汪值，如果求最大值则初始化为负无穷，相反地初始化为正无穷。

每次搜寻都需要将当前的适应度和最优解同历史的记录值进行对比，如果超过历史最优值，则更新个体和种群的历史最优位置和最优解。

速度和位置更新是粒子群算法的核心，其原理表达式和更新方式：

每次更新完速度和位置都需要考虑速度和位置的限制，需要将其限制在规定范围内，此处仅举出一个常规方法，即将超约束的数据约束到边界缓山（当位置或者速度超出初始化限制时，将其拉回靠近的边界处）。当然，你不用担心他会停住不动，因为每个粒子还有惯性和其他两个参数的影响。

粒子群算法求平方和函数最小值，由于没有特意指定函数自变量量纲，不进行数据归一化。

❺ 布谷鸟算法和共轭梯度法那个好

布谷鸟算法和共轭梯度法都是求解优化问题的算法，但是它们的思路和应用场景有所不同。
布谷鸟算法是一种群体智能算法，模拟了鸟群觅食的过程，通过不断调整个体的位置和速度来寻找最优解。它适用于求解非线性、多峰和高维度的优化问题。该算法具有全局收敛性和较快的收敛速度，但是其参颤敬数的设定和搜索空间的划分旅洞岁需要较高的技巧性。
共轭梯度法是一种基于梯度下降的优化算法，特别适用于求解大规模线性方程组的解。它利用梯度方向的共轭性来加速搜索过程，每次迭代只需要计算一次梯度，而不是像梯度下降法那样需要计算多次。该算法具有快速收敛和较低的计算复杂度，但是对于非线性问题的求解效果可能不如其他算法。
因此，在选择算法时需要根据具体问题的性质和要求来进行综合考虑，选拆睁择最适合的算法。

❻ 2天暴涨50%，王者归来的比优链BFC到底是怎么一回事

最近大侠区块链、北冥等社区都在推荐BFC，BFC据说是2019年最强矿币，吊打ETH、GRIN、RVN、BEAM等显卡币种。最近2天BFC更是暴涨50%，稳占抹茶交易所明星币榜首。

BFC凭啥谈槐这么火？区块链资深人士接下来为大家仔细讲解。

讲解BFC之前，我们先来聊聊牛熊环境的投资逻辑应该是怎样的。我们都知道加密市场有着非常明显的牛熊交替周期，而且在牛市和熊市中的卖点是有非常大的区别的，可以回想一下，在牛市中，概念往往都是越大越好，而在熊市则是恰恰相反。

牛市里最牛逼、最好用、最有卖点的概念，往往都是些普惠金融、去中心化、全球一体化、甚至拯救世界这种大的概念在牛市里面才是最热卖、最热销的；而熊市里呢，则往往要回归比特币最原始的教义，最简单的概念，比如说：工作量证明、挖矿、算力等非常基础的概念。

而且越简单的概念，它出错的概率就越小，寿命也就越长，大家可以回想一下，那些真正能够穿越牛熊，上涨千倍百倍的项目，是那些吹得天花乱坠拯救世界的项目吗？当然不是！这类概念大到爆的概念项目，巧慧大多都熬不过一个熊市，我们可以回看一下，2017年那些ERC20空气币项目，到现在为止没有破发的还剩下几个？99.99%都已经归零了。

真正能够穿越牛熊的项目，比如说比特币、莱特币、以太坊、门罗、ZCACH之类的，他们的概念都非常简单，有坚实的技术支撑，采用PoW工作量证明，产出都是有成本的。这些项目穿越牛熊，经历了时间的洗礼和共识的建立，才造就了上百倍的涨幅。

所以在熊市里，我们要尽量选那些概念相对简单，并且拥有共识的矿币类项目。目前的矿币非常多，而且这些矿币之所以能够存在，是因为他们解决了比特币的现存的问题，比如说：算力集中、挖矿门槛高……所以才会有那些主打抗ASIC、手机挖矿、硬盘挖矿等等的项目出现。

那么，矿币类的项目应该怎么选？2019年是矿币井喷式爆发的一年，共识强度一定是最重要的选择标准之一，目前共识最好的项目主要有3个，GRIN、BEAM，和今天我们要讲的BFC，GRIN和BEAM这两个项目今天我就不过多去讲了，因为这两个项目主要是依靠Mimble Wimble这项技术崛起的，而BFC非常特别，它不仅独创了商业抵押智能合约的技术解决方案，更设计了全球第一个抵押经济模型，即BFC独有的挖矿机制CPoW，也就是抵押挖矿。

BFC的挖矿算法跟GRIN差不多，都是布谷鸟算法，BFC也是一个抗ASIC的GPU矿币，也就是说只能用显卡来进行挖矿。和所有矿币都不一样的是，BFC的矿工如果想获得100%的挖矿收益，就需要拿出每K算力300个BFC来进行抵押，如果你不抵押那就只能裸挖，裸挖只能获得30%的收益，而且裸挖的收益每周会下降1%，目前已经只有15%了。

根据挖币网和鱼池提供的数据，目前BFC是含宽友全网收益最高GPU矿币，以6卡P104矿机为例，目前BFC的日净收益超过了90块钱，而且这种高收益率状态已经持续了6个月多月了。

为什么能够持续保持第一那么久呢？因为 BFC抵押挖矿自带的升值模型。

挖矿收益高→矿工增加→算力增长→购买BFC抵押→BFC价格上涨→挖矿收益更高

BFC的挖矿收益目前是全网最高，势必会导致更多的矿工前来挖矿，算力也理所当然的会持续增长。算力增长，就需要更多的BFC来抵押，二级市场的BFC也就因此更少了，稀缺就会造就价格上涨，而矿工挖出来的BFC，收益率随着BFC的稀缺性不断增高，这样形成了一个天然的升值闭环，理论上讲，BFC的这套升值逻辑会让收益率长期保持矿币第1的位置。

另外BFC还有一个升值属性，就是GPU算力的天花板是足够高的，GPU算力目前仅次于ASIC算力，全网有超过300万台的显卡矿机，而且，GPU矿币还有一个巨无霸的存在，就是以太坊，我们都知道，以太坊从1月开始逐渐从PoW切换到PoS，势必会导致GPU算力外逃，那这部分外逃的算力会逃到哪儿去呢？这不明摆着的嘛，BFC全网收益率是最高的，所以说这部分的算力一定会优先逃到BFC上面。

总结一下，BFC抵押挖矿天然的稀缺属性，加上GPU算力市场规模足够大，BFC2020有无限的增值空间。

那么作为一个矿工如何参与BFC的这套挖矿模式？其实主要有两种方式，第一种，可以去二级市场自己购买BFC来抵押进行挖矿，第二种就是与持币的散户进行联合挖矿，共同分享挖矿收益。

目前市场上的联合挖矿的收益都是46分成，矿工4，持币者拿6，矿工从15%的裸挖收益能够提高到40%，持币者也多出60%的挖矿收益。

而这种联合挖矿模式，某种意义上来讲是实现了中本聪人人都可以挖矿的的愿景。因为BFC的整个体系里面不仅仅是矿工可以挖矿，持币者也可以通过BFC主网把自己的BFC抵押给矿工参与挖矿，两者合作共赢的这种方式，可以说颠覆了区块链行业中矿工与持币者之间长期对立的局面，这个也算是一个非常非常大的创新了！

我们回头再看看BFC的基本面。

我们先从技术上来看，首先BFC它是一个技术解决方案，所以说它继承BTC和BCH的一部分特点，比如说：PoW共识、8M区块、闪电网络、隔离见证等等；另外呢BFC也继承了以太坊的部分特点，BFC是一个图灵完备的智能合约平台，也是一条金融公链；此外，BFC还即将添加零知识证明、Mimble Wimble以及跨链等技术，从技术上来看，BFC是一个以实用和落地性为主的项目。

那从运营的角度来看，BFC目前全网算力超过了3M，并且成功登陆了抹茶交易所，价格也从最开始的1美元上涨到了现在的8美元，涨幅超过8倍。值得一提的是，BFC的社区热度是非常高的，目前大侠、北冥等社区都在重点推广，虽然说现在是熊市，但是BFC目前的热度，即使在牛市里也是非常少见的。

最后给大家总结一下：

第一个，在目前的熊市环境下，我们要尽量去关注那些概念简单的矿币类项目；

第二个，BFC拥有天然的升值模型，CPoW算法颠覆了矿工和持币者长期对立的局面；

第三个，BFC的技术是要比BTC和BCH要更复杂一些，开发难度也更大，2020年BFC将全力推动商业抵押应用落地；

最后呢，BFC的社区建设是非常厉害的，社区热度即使在牛市里，也是可以称得上优秀，目前BFC只上线了MXC交易所，如果社区热度能够持续下去，未来很有可能会登陆三大交易所，这也是一个潜在的爆发点。

BFC是2019最强矿币，2020最强公链，紧跟BFC发展脚步，BFC2020年伴你高飞。

❼ 元启发式算法和启发式算法有什么区别

启发式算法与元启发式算法对区别在于是否存在“随机因素”。 对一个同样的问题，启发式算法（heuristics）只要给定了一个输入，那么算法执行的步骤就固定下来了，输出也因此固定，多次运算结果保持一致。

而元启发式算法（meta－heuristics）里面包括了随机因素，如GA中的交叉因子，模拟退火中的metropolis准则，这些随机因素也使得算法有一定概率跳出局部最优解而去尝试全局最优解，因此元启发式算法在固定的输入下，而输出是不固定的。

启发式算法(Heuristic Algorigthm)是一种基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间、计算空间等)给出待解决优化问题的每一实例的一个可行解，该可行解与与最优解的偏离程度一般不可以事先预计。

启发式算法是一种技术,这种算法可以在可接受的计算费用内找到最好的解,但不一定能保证所得到解的可行性及最优性，甚至大多数情况下无法阐述所得解与最优解之间的近似程度。

元启发式算法（MetaHeuristic Algorigthm）是启发式算法的改进，它是随机算法与局部搜索算法相结合的产物，常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法及神经网络算法等。

新兴的元启发式算法有、粒子群优化算法、差分进化算法，蚁群优化算法、萤火虫算法、布谷鸟算法、和声搜索算法、差分进化算法、随机蛙跳算法、细菌觅食算法、蝙蝠算法的算法等。

❽ 求大神解惑 布谷鸟算法中fobj函数中的公式什么意思

目标：求x在[0,1]之内的函数y=(x-0.5)^2+1最小值

（1）初始化x的位置，随机生成4个x坐标，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带入函数，求得Y=[1,31, 1.46, 1.69, 1.265]，并选取当前最小值ymin= y4=1.265

（3）开始定出一个y的最大值为Y_global=INF（无穷大），然后与ymin比较，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）记录Y_global的位置，（0.3，1.265）。

（5）按概率0.25，随机地把X中的值过塞子，选出被发现的蛋。例如第二个蛋被发现x2=0.6，那么他就要随机地变换位子，生成一个随机数，例如0.02，然后把x2=x2+0.02=0.62，之后求出y2=1.4794。那么X就变为了X=[0.4, 0.62 ,0.8, 0.3]，Y=[1,31, 1.4794, 1.69, 1.265]。

（6）进行莱维飞行，这名字听起来挺高大上，说白了，就是把X的位置给随机地改变了。怎么变？有一个公式x=x+alpha*L。

❾ 粒子群算法和布谷鸟算法哪个好

粒子群算法和布谷鸟算法相比布谷鸟算法好。因为布谷鸟算法适合没有同样高度峰值点的函数搜索，粒子群算法适合低维度，图像简单的函数搜索。

❿ 布谷鸟搜索算法中种群维度指的是什么

布谷鸟搜索算法中种群维度指的是一种算法。布谷鸟搜索算法，是由剑桥大学在文献中提出的一种群智能优化算法，它也是一种新型元启发式搜索算法。其思想主要基于两个策略：布谷鸟的巢寄生性和莱维飞行机制。通过随机游走的方式搜索得到一个最优的鸟窝来孵化自己的鸟蛋，这种方式可以达到一种高效的寻优模式。