這種情況下，運(yùn)氣好可能會(huì)到達(dá)最高點(diǎn)，但是大概率情況下都不會(huì)是最高點(diǎn) 。2. 模擬退火算法 。假設(shè)有一只神志不清的猴子，當(dāng)它爬到山峰的時(shí)候，它有一定的概率繼續(xù)出發(fā)，也有概率停止前進(jìn) 。這種情況下它也有可能通過有限的時(shí)間找到整座山的最高點(diǎn) 。3. 遺傳算法 。假設(shè)山上有一群猴子，猴子生存的食物只有在山峰處才有，而且山峰越高食物量越充裕 。
那么這些猴子為了生存，會(huì)不斷聚集在各個(gè)山頭上，而這些山峰可以理解為各種局部最優(yōu)解（圖3中類似綠色和藍(lán)色的地方），如果種群規(guī)模足夠大，勢(shì)必會(huì)有一群猴子聚集在了整座山的最高點(diǎn)，也就是全局最優(yōu)解（圖3中紅色位置） 。圖3 山體示意圖基于以上三種算法的描述，我們可以對(duì)智能算法有一個(gè)簡單的了解：無論是哪種算法，都具有一定的隨機(jī)性，都不能保證最終選擇的山峰為整座山的最高點(diǎn) 。
但是在實(shí)際生活中，有諸多類似的問題，如果要考慮所有的情況可能會(huì)花費(fèi)大量的時(shí)間，而恰巧我們并不需要一個(gè)最好的結(jié)果，我們只需要快速找到一個(gè)相對(duì)較好的結(jié)果便可以滿足要求的時(shí)候，智能算法的意義便得到了體現(xiàn) 。智能算法的核心：犧牲精度，保證效率 。通俗了解后，雖然心里有大概思路，但還是云里霧里，這個(gè)時(shí)候我們可以考慮結(jié)合一些實(shí)際的例子來理解遺傳算法 。
結(jié)語雖然遺傳算法有著一定的弊端和不足，但是遺傳算法在諸多領(lǐng)域(特別是運(yùn)籌學(xué))還是有著很不錯(cuò)的表現(xiàn)并已經(jīng)運(yùn)用到實(shí)際生活中 。為了不斷適應(yīng)各種問題，近年來不斷有學(xué)者提出改進(jìn)策略，以使遺傳算法有更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域 。拓展閱讀:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36212065https://zhuanlan.zhihu.com/p/30140008https://zhuanlan.zhihu.com/p/25579864參考文獻(xiàn)[1] HOLLAND J H． Adaptation in natural and artificial systems: an introductory analysis with applications to biology，control，and artificial intelligence［M］．2nd ed．Cambridge: MIT Press，1992．[2]葛繼科,邱玉輝,吳春明,蒲國林.遺傳算法研究綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2008(10):2911-2916.[3]馬永杰,云文霞.遺傳算法研究進(jìn)展[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2012,29(04):1201-1206 1210.[4]吉根林.遺傳算法研究綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2004(02):69-73.[5] Nix A E , Vose M D . Modeling genetic algorithms with Markov chains[J]. Annals of Mathematics
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