Argulo的博客

受自然启发的计算已经成为优化问题、机器学习、数据挖掘和计算智能的新范式，具有广泛的应用。自然启发计算的本质是自然启发算法，如遗传算法(GA)粒子群优化(PSO)和萤火虫算法(FA)。大多数受自然启发的算法都使用了群体智能的一些特征。在受自然启发的算法中，萤火虫算法(firefly algorithm, FA)是由XinShe Yang在2007年末和2008年初提出的，至今已有近10年的发展历程，在过去几年中取得了重大进展。在热带和温带地区的夏季天空中，萤火虫的生物发光是一种令人惊叹的景象。

蝙蝠优化算法（Bat Algorithm, BA）是一种基于蝙蝠回声定位行为的元启发式算法，由Xin-She Yang在2010年提出。该算法模仿了蝙蝠通过回声定位找到猎物或避开障碍物的机制，以解决优化问题。蝙蝠算法因其简单性和有效性在许多优化问题中得到了广泛应用。

智能优化算法是一类基于自然界中生物、物理或社会现象的优化技术。这些算法通过模拟自然界中的一些智能行为，如遗传学、蚁群觅食、粒子群体运动等，来解决复杂的优化问题。智能优化算法广泛应用于各种工程和科学领域，因其具有全局搜索能力、鲁棒性强以及易于实现等优点。

上图展示的是使用禁忌搜索算法解决电力系统孤岛问题。该问题旨在在发生严重扰动后将电力系统划分为几个不同的孤岛，目标是在将相关发电机放置在同一孤岛中并保持每个孤岛的连通性的同时，最小化所有孤岛的总发电负荷不平衡状态。禁忌搜索（Tabu Search）是由Fred W. Glover在1986年提出的一种基于邻域搜索的元启发式算法。其发展历史可以追溯到20世纪80年代中期，当时Glover在研究组合优化问题时，提出了一种利用禁忌表来记录和避免循环路径的方法，从而跳出局部最优解的陷阱。

示例中使用了简单的二次函数作为目标函数，通过模拟工蜂、观察蜂和侦查蜂的行为，不断优化蜜源位置，最终找到最优解。代码中还包含了可视化部分，通过图形展示蜜蜂位置和最优解，方便观察算法的优化过程。: 观察蜂根据选择概率选择蜜源，并进一步搜索新的蜜源位置，更新规则与工蜂阶段相同。下面是一个蜂群算法解决优化问题的示例代码，通过模拟蜜蜂觅食行为来找到函数的最优解。其中，是随机选择的蜜源，是一个在-1到1之间的随机数，是新蜜源的位置。其中，和分别是搜索空间的上下界，是一个在0到1之间的随机数。

模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种基于热力学原理的随机优化算法，最早由 S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt 和 M. P. Vecchi 于 1983 年提出。在优化过程中，算法允许在一定概率下接受较差的解，以避免陷入局部最优解。在每次迭代中，从当前路径的邻域中随机选择一个新路径。计算新路径的长度，并根据接受准则决定是否接受新路径。：绘制城市坐标图和优化过程中最佳路径长度的变化曲线。：调用模拟退火算法，并输出最佳路径和最佳路径长度。

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）由意大利学者马尔科·多里戈（Marco Dorigo）于1992年在其博士论文中首次提出。灵感来自于自然界中的蚂蚁群体行为，特别是蚂蚁在寻找食物过程中所展示的路径优化能力。蚁群算法属于一种基于群体智能的优化算法，通过模拟蚂蚁在路径上释放信息素的行为来解决复杂的优化问题。

总共训练两次，第一次迭代次数为2000次，运行时间约为3分钟，第二次设置迭代次数20000次，运行时间大概在15分钟左右。（TSP）是一个经典的组合优化问题，旨在找到一个旅行商从一组给定城市中的每一个城市恰好访问一次，并最终回到起始城市的最短路径，即最小化总旅行距离或成本，广泛应用于物流、生产调度等领域。创建初始种群，进行繁殖、突变和生成下一代，不断优化路径，最终记录每一代中最短路径的距离和对应的路径，并在所有迭代中找到最短路径，在地图上可视化展示。找到历史迭代过程中最短的路径的迭代，并可视化该最短路径。

智能优化算法是一类受自然界生物、物理、化学等现象启发而设计的优化算法，具备全局搜索能力，能够在复杂、多峰的搜索空间中找到近似全局最优解，常用于解决各种实际中的复杂优化问题。典型的智能优化算法包括等。

极限学习机（ELM）是一种简单的单层前馈神经网络（SLFN）学习算法。理论上，极限学习机算法（ELM）往往以极快的学习速度提供良好的性能（属于机器学习算法），由Huang等人提出。ELM的主要特点是它的学习速度非常快，相比传统的梯度下降方法（如BP神经网络），ELM不需要迭代过程。其基本原理是随机选择隐藏层的权重和偏置，然后通过最小化输出层的误差来学习输出权重。img。

从长文本中提取关键内容生成摘要。

通过 Gensim 的 Word2Vec 模型对给定文本数据进行了训练，生成了词向量，并通过计算词语相似度、相关词、对应关系、不合群的词等方法对词向量进行了分析和应用。例如，给定上下文 ["The", "cat", "on", "the", "mat"]，目标词是 "sat"。例如，目标词是 "sat"，上下文是 ["The", "cat", "on", "the", "mat"]。输入层接受上下文词的词向量，将这些词向量求平均，得到一个上下文表示。可以从文本语料库中训练词向量，或加载预训练的词向量。