蒙特卡洛树蚁群算法
人工智能与信息社会2019尔雅包括答案
人工智能与信息社会2019尔雅包括答案WORD格式人工智能与信息社会2019 尔雅答案第一章1.AI 时代主要的人机交互方式为() 。
DA、鼠标B、键盘C、触屏D、语音 +视觉2.2016 年 3 月, 人工智能程序 () 在韩国首尔以4:1 的比分战胜的人类围棋冠军李世石。
AA、 AlphaGoB、 DeepMindC、 DeepblueD、 AlphaGoZero是()推出的个人语音助手。
CA、苹果B、亚马逊C、微软D、阿里巴巴4. 首个在新闻报道的翻译质量和正确率上能够比肩人工翻译的翻译系统是() 。
CA、苹果B、谷歌C、微软D、科大讯飞5. 相较于其他早期的面部解锁,iPhoneX的原深感摄像头能够有效解决的问题是() 。
CA、机主需要经过特定表情解锁手机B、机主可否主动解锁手机C、机主平面照片能够解锁手机D、机主双胞胎解锁手机人工智能与信息社会2019尔雅包括答案6.属于家中的人工智能产品的有() 。
ABD A、智能音箱B、扫地机器人C、声控灯D、个人语音助手7.谷歌相册与传统手机相册最大不相同点是() 。
ABE A、依照照片内容自动增加标记B、依照不相同标记进行归类和找寻C、自动比较片进行美颜专业资料整理WORD格式D、准时备份照片E、人脸鉴别和找寻8.当前外科手术领域的医用机器人的优点有 () 。
AB A、定位误差小B、手术创口小C、不需要人类医生进行操作D、能够实时监控患者的情况E、能够帮助医生诊断病情9.智能介绍系统的特点包括() 。
ABCD A、依照用户的购买记录记忆用户的偏好B、依照阅读时间判断商品对用户的吸引力C、介绍用户花销过的相关产品D、依照用户的喜好进行相关介绍10.一般来说, 扫地机器人必需的传感器有() 。
ABC A、距离传感器B、超声波雷达传感器C、绝壁传感器D、温度传感器11.在神经网络方法从前 , 机器翻译主若是基于统计模型的翻译。
() 正确12.人工智能拥有学会下棋的学习能力, 是实现通用人工智能算法的基础。
【制造业自动化】_搜索算法_期刊发文热词逐年推荐_20140726
53 matlab仿真 54 ccd 55 agv
1 1 1பைடு நூலகம்
2014年 科研热词 遗传算法 蚁群算法 多目标优化 量子粒子群 遗传蚁群混合算法 路径搜索 自动配煤 网络分析 算法性能 矩形 生产线平衡 物流 栅格地图 机器人 最优路径规划 最优路径 智能优化算法 改进迪杰斯特拉算法 排样优化 弧齿锥齿轮 和声搜索算法 合作粒子群算法 参数整定 协同进化 切削参数 “一刀切” ts算法 pid matlab仿真 h型生产线 flexsim仿真 bp神经网络 推荐指数 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
科研热词 路径规划 对称极多项式曲线 多次搜索 防碰撞算法 车牌纹理特征 车牌定位 蚂蚁算法 聚类分析 约束引导 禁忌搜索 混沌粒子群 数据 小生境 射频识别 密度 动态多叉树 分组测试 决策树 n-硬币问题 k-means job-shop a＊算法 a*算法
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 路径规划 蚁群算法 遗传算法 粒子群算法 预估充电 路径优化 超立方 资源配置 调度策略 行驶地图 螺母紧固路径优化 蒙特卡洛模拟方法 航空发动机 自由曲面 自动寻焦系统 网络拥塞 综合生产计划 细菌觅食算法 粮食机械 粒子群优化算法 粒子滤波 算法代码 移动机器人 禁忌搜索 神经网络 电动汽车 物流配送 激光加工 混合算法 深度优先搜索 板料冲压成形 松弛因子 机器人 本体 数据结构 数学模型 改进遗传算法 捕食搜索算法 形态学 峰谷差率 堆垛机拣选路径问题 垂直搜索引擎 图像分割 同轴 协同进化 再制造 信息熵 优化 产销一体化 主题相关性 一步成形 slam
【江苏省自然科学基金】_计算方法_期刊发文热词逐年推荐_20140816
科研热词 数值模拟 预测 网格 温度场 收敛性 雄性 遗传算法 速度势 递推辨识 连续化分析 过渡态 路径规划 能量 肾小球硬化 线性判别分析 病理学 特征提取 特征函数 激光重熔 机器学习 最小二乘支持向量机 最小二乘 普适计算 数值解 支持向量机 扭转特征 径向基函数 形式背景 建筑物 应力场 差分格式 尿蛋白 密度泛函理论 守恒性 多输入多输出 图像匹配 可信度 反问题 参数估计 六边形核筒 作动器 中心对称特征 三角Байду номын сангаас格 sd大鼠 ansys有限元 agent普适机器学习 齿轮根切 齿廓 高层建筑 高光谱数据 驱动力矩 食管癌
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106
推荐指数 5 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
求解0-1背包问题算法研究
现代经济信息求解０－１背包问题算法研究田秀芹 百色学院数学与统计学院摘要：本文主要概述了求解0-1背包问题的两大类算法：精确算法和近似算法，并分析了这些算法的优缺点，并提出了求解该问题的算法发展趋势。
关键词：0-1背包问题；精确算法；近似算法中图分类号：TP312 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2017)010-0386-03The Study of the 0-1 Knapsack Problem AlgorithmAbstract: This paper mainly summarizes the solving 0-1 knapsack problem algorithm of two categories: accurate and approximate algorithms, and analyzes the advantages and disadvantages of these algorithms, and put forward the development trend of algorithms to solve the problem.Keywords: 0-1 knapsack problem, precise algorithm, approximate algorithmDantzig[1]在20世纪50年代首次提出了背包问题(Knapsack problem，简称KP)，在文献[2]中，阐述了该问题是一个NP-难问题，在背包问题中，我们很难设计出多项式时间算法，除非P=NP。
0-1背包问题就是，给定一个容量为的背包和件具有价值的物品，在不超过背包容量的前提下，选择若干物品放入背包，使得装入背包的物品总价值最大。
同时给出一种放置物品的方案。
背包问题就有普遍的应用背景，在日常的许多实践中如：材料切割、资源有效分配问题、资金估算的问题、运输过程的货仓装载等起着很大的作用，许多的组合优化问题都可以简化为背包问题，背包问题的各种解法也可用来解决组合优化问题，因此对0-1背包问题的解法进行深入的研究具有重大的意义。
【国家自然科学基金】_代价函数_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730
重排 采样 配流网络 遗传算法è 速率整形 速率控制 通道不一致 通信系统 通信侦察 选择映射 退火递归神经网络 迭代最大似然接收机 边缘保持 载波频偏 软约束 路由方向感 超越函数指令 超声图像 调比梯度 误比特率 误差分析 误分代价 语音提取 语义距离 计算光学切片显微术 虚拟声屏障 节能路由 节能 自适应编码 自标定 自动控制技术 自主天文导航 脏块回收 脆弱性状态图 耕地 置信传播法 网络编码 网络简化模型 网络拥塞 网络吞吐量 结构风险最小化 结构化pzp 终端域 细节规则保护函数 组网 线性矩阵不等式 线性微分包含 线性受限 纳什均衡 约束非线性系统 粒子群优化算法 类别差异 等变化性 空间自适应
科研热词 无线传感器网络 遗传算法 节点定位 粒子滤波 空间聚类 空间索引 空间数据库 四叉树 代价函数 r-link树 非负矩阵分解 防空作战 量子电路优化 量子代价 遗忘因子 辅助函数 语音编码 盲源分离 正交频分复用 概率质量函数 归一化 小波变换 多传感器管理 基音周期提取 可逆逻辑电路 动态规划 加权最小二乘 到达时间 低延时 三迭代算法 麦克风阵列 高阶统计量 高斯点扩展函数 频率选择性衰落信道 频偏估计 颈部淋巴结 预测索引 预测模式 非负支撑域递归逆滤波 非视距 非线性滤波 非线性lms 非直达波误差 非正交联合对角化 非伪控制 静态配流 随机访问 随机图论 阵列信号处理 闪存存储系统 错误样式 量子计算
107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160
人工智能与信息社会2019尔雅答案教学教材
人工智能与信息社会2019尔雅答案人工智能与信息社会2019尔雅答案第一章1.AI时代主要的人机交互方式为()。
DA、鼠标、鼠标B、键盘、键盘C、触屏、触屏D、语音+视觉视觉2.2016年3月,人工智能程序()在韩国首尔以4:1的比分战胜的人类围棋冠军李世石。
AA、AlphaGoB、DeepMindC、DeepblueD、AlphaGo Zero3.Cortana是()推出的个人语音助手。
CA、苹果、苹果B、亚马逊、亚马逊C、微软、微软D、阿里巴巴、阿里巴巴4.首个在新闻报道的翻译质量和准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统是()。
CA、苹果、苹果B、谷歌、谷歌C、微软、微软D、科大讯飞、科大讯飞5.相较于其他早期的面部解锁,iPhone X的原深感摄像头能够有效解决的问题是()。
CA、机主需要通过特定表情解锁手机、机主需要通过特定表情解锁手机B、机主是否主动解锁手机、机主是否主动解锁手机C、机主平面照片能够解锁手机、机主平面照片能够解锁手机D、机主双胞胎解锁手机、机主双胞胎解锁手机6.属于家中的人工智能产品的有()。
ABDA、智能音箱、智能音箱B、扫地机器人、扫地机器人C、声控灯、声控灯D、个人语音助手、个人语音助手7.谷歌相册与传统手机相册最大不同点是()。
ABEA、根据照片内容自动添加标记、根据照片内容自动添加标记B 、根据不同标记进行归类和搜索、根据不同标记进行归类和搜索C 、自动对照片进行美颜、自动对照片进行美颜D 、定时备份照片、定时备份照片E 、人脸识别和搜索、人脸识别和搜索8.目前外科手术领域的医用机器人的优点有()。
ABA 、定位误差小、定位误差小B 、手术创口小、手术创口小C 、不需要人类医生进行操作、不需要人类医生进行操作D 、能够实时监控患者的情况、能够实时监控患者的情况E 、可以帮助医生诊断病情、可以帮助医生诊断病情9.智能推荐系统的特点包括()。
ABCDA 、根据用户的购买记录记忆用户的偏好、根据用户的购买记录记忆用户的偏好B 、根据浏览时间判断商品对用户的吸引力、根据浏览时间判断商品对用户的吸引力C 、推荐用户消费过的相关产品、推荐用户消费过的相关产品D 、根据用户的喜好进行相关推荐、根据用户的喜好进行相关推荐10.一般来说,扫地机器人必需的传感器有()。
【国家自然科学基金】_混合概率模型_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802
科研热词 高斯混合模型 复杂信息环境 电子战战法 混合算法 元胞自动机 远程火力打击战法 设计方法 计算机数值模拟 联合作战 粒子滤波 混合交通流 模式识别 梯度方向直方图 期望最大化 故障诊断 支持向量机 在线分级特征选择 原理 交通流 gauss混合模型 anova估计 高温伴流射流火焰(jhc) 驾驶方式 驾驶员特性 马尔可夫随机场模型 马尔可夫模型 风险管理 风险承担 预留轮询策略 非负估计 非结构网格 非线性混合效应模型 非线性var 非合作博弈 零膨胀分布 隐马尔可夫模型 隐性激励 随机过程 随机相关结构 随机相关系数 随机延迟概率 随机 限制最大似然 队列调度 阈值函数 钝体驻定火焰 部分容积效应 遥感影像 遥感 遗传k均值算法 连续隐马尔可夫模型 过离散
107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160
科研热词 推荐指数 隐马尔可夫模型 3 舰载导弹防空系统 3 信息与火力 3 远程火力战法 2 联合打击能力 2 电子战战法 2 电子战 2 混合概率模型 2 效用函数 2 故障诊断 2 博弈模型 2 博弈 2 主动表观模型 2 hmm 2 gabor小波变换 2 鲁棒离散优化 1 高斯混合模型 1 高斯和phd 1 高斯分布 1 高分辨距离像 1 非线性非高斯模型 1 隐马尔科夫模型 1 随机变量 1 遥感傅里叶变换红外光谱 1 遗弃化武 1 通行能力 1 连续语音识别 1 边界问题 1 转子机械 1 车辆调度问题 1 路阻函数 1 路径诱导 1 赤字分布 1 调节系数 1 说话人确认 1 语音序列分类 1 评估 1 视频编码 1 表情识别 1 蜂窝网格坐标系 1 虚拟多入多出 1 蒙特卡洛 1 自适应策略 1 自然语言处理 1 自定位 1 股指收益 1 联合作战 1 维吾尔语 1 统计概率对齐 1 细微表情识别 1 组密钥管理 1 红外目标检测 1
【计算机仿真】_网格技术_期刊发文热词逐年推荐_20140723
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层状纹理切片 层云 对象实例 完成时间 多维视图 多参考系模型 地理信息数据库 地形可视化 地下井 图形处理器 四面体网格 四叉树 噪声 卷云 匿名存储 判别模型 分布式数据库系统 分布式仿真 凹凸纹理映射 信息孤岛 信任模型 伸展树 优先级 仿真 云景仿真 临界值 三角形带 万维网服务
2009年 科研热词 纹理映射 服务质量 实时绘制 频率选择表面 面片簇 非线性耦合分析 针操作仿真 量化评估 部分模型检索 遗传算法 连续层次细节 远程设备系统 边界异常 轧制负荷 跨音速流 贝齐尔曲线 谱域法 访问控制 计算电磁 视见体裁剪 蝶形细分 虚拟手术 自适应算法 网络地形可视化 网格计算 网格细分 网格生成 网格优化 网格 结构网格 线性同归 线性变换 精轧 粘性绕流 等值线图 电磁仿真 法向量处理 水下地形匹配 概率安全评估 格网 机翼机身对接接头 有限元法 有限元方法 有限元 最小二乘法 推荐指数 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45
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蒙特卡洛树蚁群算法
摘要：
1.蒙特卡洛树蚁群算法的概述
2.蒙特卡洛树蚁群算法的原理
3.蒙特卡洛树蚁群算法的应用领域
4.蒙特卡洛树蚁群算法的优缺点
5.蒙特卡洛树蚁群算法的发展前景
正文：
蒙特卡洛树蚁群算法是一种基于自然界生物群体行为的优化算法，它结合了蒙特卡洛方法和蚁群算法的优点，广泛应用于组合优化、信号处理、机器学习等领域。
本文将从以下几个方面介绍蒙特卡洛树蚁群算法。
一、蒙特卡洛树蚁群算法的概述
蒙特卡洛树蚁群算法（Monte Carlo Tree Ant Colony Optimization, MCTACO）是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的优化算法。
它通过模拟蚂蚁在树状结构中的搜索行为，寻找最优解。
该算法继承了蚁群算法的群体搜索策略和蒙特卡洛方法的随机模拟策略，使其在解决复杂问题时具有较高的效率。
二、蒙特卡洛树蚁群算法的原理
1.蚂蚁搜索策略：在算法中，蚂蚁通过释放信息素来标记路径，并根据路径上的信息素浓度来选择下一步的行动。
这种策略使得蚂蚁在搜索过程中能够共享信息，减少重复搜索，提高搜索效率。
2.蒙特卡洛方法：蒙特卡洛方法通过随机抽样来估计问题空间的解。
在
MCTACO 中，蚂蚁的搜索过程就是一系列随机抽样过程，通过大量抽样来逼近最优解。
3.树状结构：MCTACO 采用树状结构来表示问题空间，使得算法具有较好的扩展性。
同时，树状结构也使得算法在搜索过程中具有较好的导向性。
三、蒙特卡洛树蚁群算法的应用领域
蒙特卡洛树蚁群算法在许多领域都取得了显著的应用成果，主要包括：
1.组合优化：如旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）、装载问题（Vehicle Routing Problem, VRP）等。
2.信号处理：如信号调制与解调、图像处理等。
3.机器学习：如数据挖掘、模式识别等。
四、蒙特卡洛树蚁群算法的优缺点
优点：
1.具有良好的搜索能力，适用于解决复杂问题。
2.具有较高的搜索效率，能够在较短时间内找到较优解。
3.具有较好的鲁棒性，能够应对问题空间的变化。
缺点：
1.算法的收敛性依赖于参数设置，参数选择不当可能导致算法早停或陷入局部最优。
2.算法的计算复杂度较高，对计算资源有一定要求。
五、蒙特卡洛树蚁群算法的发展前景
随着研究的深入，蒙特卡洛树蚁群算法在理论和实践上都取得了很多进展。
未来，该算法的发展方向包括：
1.参数优化策略的研究，以提高算法的收敛速度和稳定性。
2.算法与其他优化方法的融合，以拓展算法的应用领域。
3.大规模并行计算环境下的算法实现，以提高算法的计算效率。