30个智能算法模型

资 源 简 介

30个智能算法模型

详 情 说 明

本文将概述30种智能算法模型的核心特点与应用场景。这些算法可分为五大类：

生物启发算法（1-24） 以遗传算法（1-8）为代表，模仿自然进化机制解决组合优化问题。多目标Pareto相关算法（9-10）擅长处理资源分配等权衡问题。免疫算法（11-12）模拟抗体机制，适合异常检测。粒子群（13-17）、鱼群（18）和蚁群算法（22-24）分别借鉴群体协作行为，适用于路径规划和聚类。模拟退火（19-21）则受固体退火过程启发，常用于全局优化。

神经网络（25-27） 通过多层非线性变换实现特征学习，在图像/语音识别中表现突出。

支持向量机（28-29） 利用核函数处理高维数据，分类（28）和回归（29）版本分别适用于离散预测与连续值拟合。

极限学习机（30） 单隐层神经网络的快速训练变体，在回归和分类任务中平衡效率与精度。

这些算法共同构成从组合优化到预测建模的完整工具箱，选择时需结合问题特性（如离散/连续、单目标/多目标）与计算资源。