群智能算法 第一关:初始群智能算法

本关任务介绍群智能算法,特别是遗传算法。遗传算法受到自然进化启发,通过模拟物竞天择过程寻找最优解。初始一个种群,选择适应度高的个体进行交叉变异,淘汰低适应度个体,不断进化,最终找到优秀解。

有偿提供CS的人工智能/网络空间安全方向的大学生课程设计、算法设计、项目设计的思路及实现指导;竞赛PPT、项目申报书等撰写润色等。 

任务描述

本关任务:根据本节课所学知识完成本关所设置的选择题。

相关知识

为了完成本关任务,你需要掌握:1.群智能算法,2.遗传算法,3.粒子群算法,4.蚁群算法。

群智能算法

自然界有许多令人惊奇的现象,如蚂蚁搬家,鸟群觅食等。受自然界和生物界规律的启迪,人们根据其原理设计了许多求解问题的算法。如:遗传算法粒子群算法蚁群算法等

遗传算法

遗传算法的概念是在 1975 年由密切根大学的 J.Holland 提出的,这是一种通过模拟自然进化过程寻找最优解的方法。它遵循达尔文的物竞天择,适者生存的进化准则。基本思想:

  • 初始一个种群,选择种群中适应度高的个体进行交叉变异。然后再将适应度低的个体淘汰,留下适应度高的个体进行繁殖,这样不断的进化,最终留下的都是优秀的个体。

1、

以下哪种算法是根据信息素来寻找最优路径的?

A、
遗传算法

B、
粒子群算法

C、
蚁群算法

D、
都不是

2、

以下哪种算法跟物竞天择有关?

A、
遗传算法

B、
粒子群算法

C、
蚁群算法

D、
都不是

3、

以下哪种算法是根据自身与同伴因
### 关于人工智能和群智能算法的相关资源 #### 什么是人工智能? 人工智能是一种模拟人类思维过程的技术,其核心目标在于开发能够执行类似于人类认知功能的系统。这些功能包括但不限于学习、推理、规划以及自然语言处理等[^2]。 #### 群智能算法简介 群智能算法是一类受自然界生物群体行为启发而设计出来的优化方法。这类算法通过模仿蚂觅食、鸟群飞行或者鱼群游动等方式来解决复杂问题。常见的群智能算法群优化(ACO)[^1]、粒子群优化(PSO)等。它们广泛应用于路径规划、调度问题等领域。 #### 头歌平台及其特点 头歌是一个专注于在线实验教学与实践创新教育的服务平台,在这里可以找到许多关于编程和技术课程的学习资料,同时也提供了大量有关AI领域的内容供学生深入研究。对于希望接触并掌握最新的人工智能技术和理论的人来说,“头歌”无疑是一个非常有价值的起点[^3]。 #### 推荐教程与书籍 - **《Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems》**: 这本书全面介绍了各种类型的AI技术,并讨论了如何构建实际应用中的智能系统。 - **Coursera上的Machine Learning by Andrew Ng**: 此免费公开课程由斯坦福大学教授Andrew Ng讲授,涵盖了监督学习、无监督学习等多个主题,适合初学者入门。 另外还有像Kaggle这样的社区网站也是不可多得的好去处,它不仅拥有丰富的竞赛项目可以让参与者锻炼自己的技能水平,还聚集了一大批热爱分享经验心得的数据科学家们。 ```python import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 加载鸢尾花数据集 data = load_iris() X, y = data.data, data.target # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) # 创建kNN分类器实例 clf = KNeighborsClassifier() # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 预测新样本类别标签 predictions = clf.predict(X_test) print(predictions[:5]) ``` 上述代码片段展示了利用sklearn库实现简单的k近邻(KNN)分类的过程,这是机器学习中最基础却极其重要的概念之一。
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