智能算法智能算法的智能算法概述

人工智能方面有哪些算法

模式识别需要非常好的概率论，数理统计；另外会用到少量矩阵代数，随机过程和高数中的一些运算，当然是比较基础的；如果要深入的话恐怕需要学泛函，但是一般情况下不需要达到这种深度。

神经网络，遗传算法等智能算法在模式识别有非常重要的应用，但是一般不需要学习计算机学科的人工智能，我们控制有一个交叉学科叫做智能控制是讲这些的，智能控制不需要什么基础，有中学数学的集合和对空间有一点点的了解就足够了，模糊数学的基础是包含在这门学科里的。

什么是智能算法？

在工程实践中，经常会接触到一些比较“新颖”的算法或理论，比如模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络等。

这些算法或理论都有一些共同的特性（比如模拟自然过程），通称为“智能算法”。

智能算法研究方向，毕业后能干什么？

现在上个小便冲水、防盗门等都是智能系统，如果你学得好的话，能干的事情可多了，不说其他的，游戏公司尤其是单机游戏公司肯定需要写AI的，中国的游戏企业按占中国市场比例排有腾讯、盛大、网易、完美、畅游、久游、巨人、光宇、金山、金山、网龙等

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。

智能算法的智能算法概述

智能优化算法要解决的一般是最优化问题。

最优化问题可以分为（1）求解一个函数中，使得函数值最小的自变量取值的函数优化问题和（2）在一个解空间里面，寻找最优解，使目标函数值最小的组合优化问题。

典型的组合优化问题有：旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP），加工调度问题（Scheduling Problem），0－1背包问题（Knapsack Problem），以及装箱问题（Bin Packing Problem）等。

优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，本文介绍的模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。

而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。

优化思想里面经常提到邻域函数，它的作用是指出如何由当前解得到一个（组）新解。

其具体实现方式要根据具体问题分析来定。

一般而言，局部搜索就是基于贪婪思想利用邻域函数进行搜索，若找到一个比现有值更优的解就弃前者而取后者。

但是，它一般只可以得到“局部极小解”，就是说，可能这只兔子登“登泰山而小天下”，但是却没有找到珠穆朗玛峰。

而模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络等从不同的角度和策略实现了改进，取得较好的“全局最小解”。