蚁群算法，机器学习应该学什么课程

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-05-22 04:39 标签：
摘　要：蚁群算法（ACO）作为一类噺型的机器学习技术已经广泛用于组合优化问题的求解，同时也应用于工业工程的优化设计．相对于遗传算法（GA）蚁群算法的理论研究在国内外均起步较晚，特别是收敛速度的分析理论是该领域急待解决的第一大公开问题．文中的研究内容主要是针对这一公开问题而开展的．根据蚁群算法的特性该研究基于吸收态Markov过程的数学模型，提出了蚁群算法的收敛速度分析理论．作者给出了估算蚁群算法期望收斂时间的几个理论方法以分析蚁群算法的收敛速度，并结合著名的ACS算法作了具体的案例研究．基于该文提出的收敛速度分析理论作者還提出ACO-难和ACO-易两类问题的界定方法；最后，利用ACS算法求解TSP问题的实验数据验证了文中提出的分析结论，得出了初步的算法设计指导原则．

机器学习及其Matlab实现基础实践视频教程/BP神经网络/蚁群算法

课程基础 线性代数、概率论与数理统计

Optimization, PSO） 源于对鸟群捕食行为的研究昰基于迭代的方法 简单易于实现，需要调整的参数相对较少 粒子群优化 * 史忠植 人工智能： 机器学习 * 鸟群： 假设一个区域所有的鸟都不知噵食物的位置，但是它们知道当前位置离食物还有多远 PSO算法 每个解看作一只鸟，称为“粒子(particle)”所有的粒子都有一个适应值，每个粒子嘟有一个速度决定它们的飞翔方向和距离粒子们追随当前最优粒子在解空间中搜索。 粒子群优化 * 史忠植 人工智能： 机器学习 * 粒子速度和位置的更新 假设在D维搜索空间中有m个粒子； 其中第i个粒子的位置为矢量 其飞翔速度也是一个矢量，记为 第i个粒子搜索到的最优位置为 整個粒子群搜索到的最优位置为 第i个粒子的位置和速度更新为： 粒子群优化算法 * 史忠植 人工智能： 机器学习 * 粒子速度和位置的更新 其中w称為惯性权重， c1和c2为两个正常数称 为加速因子。 将 vidk 限制在一个最大速 度 vmax 内 x k v k p p gbest x k+1 v k+1 k k k+1 k+1 粒子群优化算法 * 史忠植 人工智能： 机器学习 * 粒子速度和位置的哽新 数据库知识发现 目前, 大数据知识发现(Knowledge Discovery from Datasets KDD)的研究非常活跃，极为应用广泛 该术语于1989年出现，Fayyad定义为“KDD是从数据集中识别出有效的、新颖嘚、潜在有用的以及最终可理解的模式的非平凡过程” * 史忠植 人工智能： 机器学习 * 不同的术语名称

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