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蚁群算法（ACO）是属于元启发式算法的一种。是一种群体的智能方法。算法原理：蚂蚁在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表征到食物源路径的远近，信息素浓度越高，表示对应的路径距离越短。通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度较高的路径，并释放一定量的信息素，以增强该条路径上的信息素浓度，但也有一定的概率随机选择其他路径，这样会形成一个正反馈。最终，蚂蚁能够找到一条从巢穴到食物源的最佳路径，即最短距离。值得一提...

基数为r的搜索空间，有多少种种群规模为n的进化算法的种群？（进化优化算法书中第62页问题证明）

全概率定理理解：有多种方式A、B、C使你走向成功，但也可能让你失败，问你成功的概率是多少？贝叶斯定理理解：你已经成功了，现在想知道你通过方式A成功的概率是多少？

推荐视频：https://www.zhihu.com/question/23971601/answer/839664224从这个视频中可以通俗的理解卡曼滤波，卡曼滤波是基于对一个状态的预测值、下一个状态的测量值之间的权重组合，上一次谁（预测值/测量值）的结果更加接近真实值，本次便将谁（预测值/测量值）的权重给的较大...

标准差的定义如上，衡量一组数平均偏离这组数平均值的程度。标准化（z变换）：是把每个数减去均值、除以标准差，转化为均值为0、标准差为1 的一组数。标准化可以理解为：标准化的值 = 每个数距离平均值有多少个标准差的大小，即可以理解为到达平均值的距离转化为有多少个标准差均值为0理解：每个数都减去均值，所以新的数总体加起来为0，其均值就为0标准差为1：每个数减去平均值之后，只是对整体的数做了平移，数与平均值之间的差距都没有变化，标准差还是原来的值，原始标准差 n = 原始数据距平均值的平均距离是..