(启发式有哪些信誉好的足球投注网站).docx

人工智能技术报告 启发式有哪些信誉好的足球投注网站产生背景：何谓启发式有哪些信誉好的足球投注网站算法在说它之前先提提状态/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=70934ss_c=ssc.citiao.link空间有哪些信誉好的足球投注网站。状态空间有哪些信誉好的足球投注网站，如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程。通俗点说，两点之间求一线路，这两点是求解的开始和问题的结果，而这一线路不一定是/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=100963ss_c=ssc.citiao.link直线，可以是曲折的。由于求解问题的过程中分枝有很多，主要是求解过程中求解条件的/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=18943ss_c=ssc.citiao.link不确定性，不完备性造成的，使得求解的路径很多这就构成了一个图，我们说这个图就是状态空间。问题的求解实际上就是在这个图中找到一条路径可以从开始到结果。这个寻找的过程就是状态空间有哪些信誉好的足球投注网站。　　常用的状态空间有哪些信誉好的足球投注网站有深度优先和广度优先。广度优先是从初始状态一层一层向下找，直到找到目标为止。深度优先是按照一定的顺序前查找完一个分支，再查找另一个分支，以至找到目标为止。这两种算法在数据结构书中都有描述，可以参看这些书得到更详细的解释。　　前面说的广度和深度优先有哪些信誉好的足球投注网站有一个很大的/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=446573ss_c=ssc.citiao.link缺陷就是他们都是在一个给定的状态空间中穷举。这在状态空间不大的情况下是很合适的算法，可是当状态空间十分大，且不预测的情况下就不可取了。他的效率实在太低，甚至不可完成。在这里就要用到启发式有哪些信誉好的足球投注网站了。定义：启发式有哪些信誉好的足球投注网站就是在状态空间中的有哪些信誉好的足球投注网站对每一个有哪些信誉好的足球投注网站的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行有哪些信誉好的足球投注网站直到/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaIds_c=ssc.citiao.link目标。这样可以/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=6128126ss_c=ssc.citiao.link省略大量无谓的有哪些信誉好的足球投注网站路径，提到了/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=2155315ss_c=ssc.citiao.link效率。在启发式有哪些信誉好的足球投注网站中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。我们先看看估价是如何表示的。　　启发中的估价是用估价/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=76195ss_c=ssc.citiao.link函数表示的，如：f(n) = g(n) + h(n)　其中f(n) 是节点n的估价函数，g(n)是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。在这里主要是h(n)体现了有哪些信誉好的足球投注网站的启发/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=97488ss_c=ssc.citiao.link信息，因为g(n)是已知的。如果说详细点，g(n)代表了有哪些信誉好的足球投注网站的广度的优先趋势。但是当h(n) g(n)时，可以省略g(n)，而提高效率。这些就深了。算法举例启发算法有：?/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=410687蚁群算法，/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=251724ss_c=ssc.citiao.link遗传算法、模拟退火算法等 蚁群算法是一种来自大自然的随机有哪些信誉好的足球投注网站寻优方法，是生物界的群体启发式行为，现己陆续应用到/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=157630ss_c=ssc.citiao.link组合优化、/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=38336ss_c=ssc.citiao.link人工智能、通讯等多个/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=103442ss_c=ssc.citiao.link领域。蚁群算法的正反馈性和协同性使其可用于/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=5697460ss_c=ssc.citiao.link分布式系统，隐含的并行性更使之具有极强的发展/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=408988ss_c=ssc.citiao.link潜力。从数值仿真结果来看，它比目前风行一时的遗传算法、模拟退火算法等有更好的适应性。分析：?/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=410687蚁群算法蚁群算法(ant colony optimization， AC