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wjiahai

木虫 (小有名气)

混合智能优化是一个趋势

★ ★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖交流
suton(金币+2,VIP+0):谢谢交流! 6-25 15:02
最近有意无意做混合智能优化的多,因为只有混合各种智能优化,才能取长补短,平衡算法的探索和开采能力。西电的免疫计算也杂合了很多遗传算法或者其他算法的操作。总体讲来,GA是演化计算(包括EDA,PSO,AIS,DE,ACO等)家族一员,直接间接的推动着演化计算家族的发展。所以只要有好的切入点,哪种算法都有可能做出很好的成绩。当然一般现在很多人喜欢追逐最新的算法,但熟悉老算法如GA的人,做起新算法来也是有积累的有内功的。
11楼2009-06-25 13:57:34
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yaoxy

银虫 (正式写手)

引用回帖:
Originally posted by wjiahai at 2009-6-25 13:57:
最近有意无意做混合智能优化的多,因为只有混合各种智能优化,才能取长补短,平衡算法的探索和开采能力。西电的免疫计算也杂合了很多遗传算法或者其他算法的操作。总体讲来,GA是演化计算(包括EDA,PSO,AIS,DE, ...

恩,确实是这样
12楼2009-06-25 16:38:05
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hsdly

银虫 (小有名气)


suton(金币+1,VIP+0):谢谢交流 10-27 15:53
好多问题都要有自己的看法,现在一眼能看到的东西都差不多了,还是仔细挖掘一下,换个方向考虑问题,估计能有效果。
13楼2009-06-25 17:45:51
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sdsyh

木虫 (小有名气)


suton(金币+1,VIP+0):谢谢交流 10-27 15:52
可以考虑做理论,如收敛性等,或者做工程应用!
14楼2009-06-28 09:11:27
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aimit

木虫 (职业作家)


小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖交流
遗传算法需要的是取得突破,这个不是这么容易的。
研究方向机器学习及其应用,欢迎交流讨论。
15楼2009-06-28 18:00:35
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benzlion

金虫 (小有名气)

★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖交流
bslt(金币+1,VIP+0):感谢交流。。。 7-9 14:14
收敛性的证明是比较麻烦,大都是分析。混合算法或真或假的也做了不少,但普适性还是归结于收敛性。华中的DNA计算不是很了解,是否有遗传的思路?或是上海某大学的内分泌计算是否有新思路?知道的不妨说说
16楼2009-06-29 11:06:19
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jcy262626

金虫 (正式写手)

★ ★
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suton(金币+1,VIP+0):谢谢交流 10-27 15:53
在物理的基础理论方面也有应用,比如在激光方面。
17楼2009-07-07 12:25:38
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tianyuan3687


suton(金币+1,VIP+0):谢谢交流 10-27 15:53
个人觉得:不要说遗传算法,就是整个进化算法现在都没什么特别好做的东西

呵呵,个人感觉,不要扔鸡蛋啊

不过做点applications 倒可以
18楼2009-07-07 13:59:58
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fox-fox

木虫 (知名作家)


bslt(金币+1,VIP+0):感谢交流。。。 7-9 14:14
有用就是真理,用在最恰当地方的算法就是最好的算法,遗传算法也是一样。
早起的鸟儿有虫吃;早起的虫儿被鸟吃。
19楼2009-07-07 14:20:18
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wjiahai

木虫 (小有名气)

★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖交流
suton(金币+1,VIP+0):谢谢交流 10-27 15:53
也是,IEEE TEC每期的文章大都也是对已有算法的改进。DNA计算和内分泌计算个人认为有人做,主要出发点是这两个领域的算法不如遗传算法那样有成熟的框架,所以有很多可以自己自由发挥的地方,每一个发挥就可以认为是一个创新,给人觉得很有新意,有开创性。
20楼2009-07-10 20:18:11
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