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ai人工智能的算法很多，如決策樹、粒子群算法、隨機(jī)森林算法、邏輯回歸、svm、遺傳算法、樸素貝葉斯、k近鄰算法、貪心算法、k-means算法、adaboost算法、螞蟻殖民地算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫等。
1、粒子群優(yōu)化算法：又稱粒子群優(yōu)化算法，簡稱pso，是近年來新發(fā)展起來的一種進(jìn)化算法。 pso算法是一種進(jìn)化算法，類似于遺傳算法，從隨機(jī)解出發(fā)，通過迭代尋找最優(yōu)解，該算法以其易于實(shí)現(xiàn)、精度高、且收斂速度快，已廣泛應(yīng)用于解決實(shí)際問題中，其優(yōu)越性得到體現(xiàn)。
2、遺傳算法：遺傳算法是計(jì)算數(shù)學(xué)中用來解決最優(yōu)化問題的算法，是進(jìn)化算法的一種。遺傳算法通常作為模擬來實(shí)現(xiàn)。對于優(yōu)化問題，一定數(shù)量的候選解決方案（稱為個(gè)體）的抽象表示（稱為染色體）群體會(huì)朝著更好的解決方案演化。
3、貪心算法：貪心算法是一種不追求最優(yōu)解，只希望得到較滿意解的方法。貪心算法一般都能很快得到滿意的解，而且貪心算法往往根據(jù)當(dāng)前情況做出最優(yōu)選擇，而不考慮各種可能的全局情況。
4、蟻群算法：又稱螞蟻算法，是一種用于在圖中尋找最優(yōu)路徑的概率技術(shù)。它是由marco dorigo 于1992 年在其博士論文中引入的，其靈感來自于螞蟻在尋找食物時(shí)尋找路徑的行為。
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