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『AI』人工智能 - 禁忌的人体炼成

很久以前,人工智能和AI被一部分人当作两种不同的东西。他们认为,应用在科技或生活的机器人身上的那些才配叫『人工智能』,而应用在游戏里的只配叫『AI』。 至于『很久以前』的『很久』到底是多久之前呢?...在围棋AI登顶以后,游戏AI的热潮忽然又开始了,于是人们开始承认人工智能存在于游戏里。...但是人们认知里还是习惯让人工智能代替人类去玩游戏…… 比如『flappy bird』,大家似乎认为人工智能的应用点是训练那只鸟无限跳过水管…… ?...而游戏里精心设计的怪物关卡,瞬间变得毫无意义,因此,游戏制作者会刻意弱化人工智能对玩家的帮助。...最后,其实人工智能在某些地方也被列为禁忌,大概是因为他们发现,人工智能是处于人类的对立面,他们学习人类,代替人类,对付人类……怎么想都不是件好事…… 任何事物都没有好坏之分,科学发展到现在,人类发明的核武器已经有毁灭自身的能力了

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数学建模--禁忌搜索

禁忌搜索算法通过引入禁忌表和禁忌策略,避免陷入局部最优解,从而寻找更好的解决方案。...如何动态更新禁忌表以提高禁忌搜索算法的效率和性能? 为了提高禁忌搜索算法的效率和性能,动态更新禁忌表是一个关键策略。...由于队列的先进先出特性,被禁忌对象的禁忌周期即为队列的长度。 为了避免反复遍历禁忌表,可以使用禁忌状态数组来标示所有候选邻域的禁忌状态。如果该候选解为禁忌的,则标示为1;否则为0。...这样可以在每次对禁忌表进行更新时同时更新缓存数组,从而提高查询效率。 可以采用随机动态禁忌期限或系统性动态禁忌期限两种方式来确定禁忌期限。...系统性动态禁忌期限则是在每个属性成为禁忌时为每个属性选择一个新的禁忌期限。 在某些应用中,如图像匹配问题,可以构造两种禁忌表:永久禁忌表和暂时禁忌表。

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    必看的dockerfile禁忌与建议!

    禁忌一(不分层或者瞎分层): 同一业务或功能操作分在一个层(一个run就是一个层哦!)!...禁忌二(切记画蛇添足): 绝对也千万别运行yum update,docker的目的就是用最小的资源运行程序。所以一律做减法,没用的不做,可用不可不用的不做,切记画蛇添足!...禁忌三(镜像好不好,就看小不小!): 别用docker commit制作镜像,这样的镜像都是没根的镜像,今天你知道咋回事。明天你可能就忘了,不好追溯其结构和顺序!而且这样的镜像通常都非常大!...禁忌四(容器的记忆比金鱼还短): 不要在docker中写入数据,如果有数据产生,必须存储在volume中 禁忌五(一个容器一个进程): 不多说了奥,容器不是虚拟机,一个容器干一个活就OK拉!...禁忌六(只安装,不删除): 用完的包要立即删除。

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    智能算法之禁忌法搜索

    禁忌算法是从一个初始可行解出发,选择一系列的特定搜索方向(移动)作为试探,选择实现让特定的目标函数值变化最多的移动。...主要思路: (1)构造一个短期循环记忆表--禁忌表,禁忌表中存放刚刚进行过的邻居的移动; (2)禁止重复前面的操作,跳出局部最优。...:可以选取当前的值(cur)作为禁忌对象放进tabu list,也可以把和当前值在同一"等高线"上的都放进tabu list。...为了降低计算量,禁忌长度和禁忌表的集合不宜太大,但是禁忌长度太小容易循环搜索,禁忌表太大容易陷入"局部极优解"。...可以证明如果邻域满足对称性条件,则在假设禁忌表足够长的情况下必然可搜索到全局最优解。

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    Python修饰器的使用禁忌及代码示例

    @classmethod、@abstractmethod、@property和@staticmethod的使用禁忌 在Python中,@classmethod、@abstractmethod、@property...以下是每个装饰器的使用禁忌: @classmethod 使用禁忌: 避免滥用类方法。类方法主要用于在类层级上操作,而不是在实例层级上。...@abstractmethod 使用禁忌: 避免在非抽象类中使用抽象方法。抽象方法需要在抽象类中定义,并且必须由子类实现。如果一个类不是抽象类,而其中定义了抽象方法,可能会导致设计上的混乱。...@property 使用禁忌: 避免滥用属性访问器。属性访问器应该用于封装对类实例的属性的访问和设置。滥用属性访问器可能导致类的接口过于复杂,使代码难以理解和维护。 不要滥用只读属性。...@staticmethod 使用禁忌: 避免过度使用静态方法。静态方法在类的命名空间中定义,与类的实例无关。如果一个方法涉及到访问实例特定的数据或行为,更适合定义为实例方法而不是静态方法。

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    论文拾萃|禁忌搜索在随机仿真优化应用中的最优预算分配策略

    前言 今天向大家推荐并介绍一篇文章,这篇文章解决的是禁忌搜索算法应用在仿真优化问题时所面临的预算分配问题。...1 研究背景 禁忌搜索(TS)是广泛使用的算法框架,被用于解决诸多领域中的组合优化问题,如制造、交通、医疗和能源等。...2.2 禁忌搜索 此处介绍本文使用的禁忌搜索算法的流程,首先介绍以下符号 文章中描述的禁忌搜索算法流程如下: 其中T 表示禁忌表。...2.3 预算分配问题 定义 为禁忌搜索在第t轮迭代时的状态,并定义m为一次禁忌搜索迭代过程,即 这一过程。...由于元启发式方法的特性,禁忌搜索算法本身并不保证能够找到问题的最优解。文章解决的是在禁忌搜索过程中的预算分配问题,使得禁忌搜索算法能够尽可能朝着正确的迭代方向进行迭代。

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    干货|十分钟快速复习禁忌搜索(c++版)

    禁忌搜索 · 概念篇 · 要素篇 · 代码篇— 坐稳发车! 概念篇 通过上一篇文章“干货 | 到底是什么算法,能让人们如此绝望?”的介绍,相信大家对于禁忌搜索算法都有了初步的认识......所谓禁忌搜索是Local Search(LS)的扩展,是一种全局逐步寻优的全局性邻域搜索算法。...禁忌算法通过禁忌策略实现记忆功能,通过破禁准则继承LS的强局部搜索能力。种种机制的配合,使得TS一方面具备高局部搜索能力,同时又能防止算法在优化中陷入局部最优。...禁忌搜索的主要构成要素是 (1)评价函数(Evaluation Function) (2)邻域移动(Move Operator) (3)禁忌表(Tabu Table) (4)邻居选择策略(Neighbor...相信现在大家对禁忌搜索的相关内容更加了解了! 如果大家对 禁忌算法 及 文中所叙内容 还有疑问或想要交流心得建议,欢迎移步留言区!

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    人工智能:智能优化算法

    ** 4 禁忌搜索算法 ** 搜索是人工智能的一个基本问题,一个问题的求解过程就是搜索。人工智能在各应用领域中,被广泛地使用。...现在,搜索技术渗透在各种人工智能系统中,可以说没有哪一种人工智能的应用不用搜索技术。...在自然计算的研究领域中,禁忌搜索算法以其灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索,在智能算法中独树一帜,成为一个研究热点,受到了国内外学者的广泛关注。...禁忌搜索算法是对局部邻域搜索的一种扩展,是一种全局逐步寻优算法,是对人类智力过程的一种模拟。...它通过禁忌准则来避免重复搜索,并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态,进而保证多样化的有效搜索,以最终实现全局优化。

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