智能算法指的是什么意思

现阶段的(de)算法什意思搜索引擎会根据用(yong)户搜索需求非常精准的进行(xing)网站的排序，同时还会将网站在搜索结果列(lie)表当中的算法什意思内容展示(shi)以自动匹配进行展示。也(ye)就是(shi)算法什意思(si)说，通过搜索引擎的算(suan)法(fa)什意思这种智能化的算法，可(ke)以让网站在搜索列表当中的算法什意思标题、描述进行定向的算法什意思变更。今天大宝seo博客和朋友们分享一下这种搜索引擎智能算法指的算法什意思是(shi)什么意思，以下内容转(zhuan)载自百度百科。算法什意思

“智能算法”是算法什意思指在工程实践中，经常会接触到一些比(bi)较“新颖”的(de)算(suan)法什意(yi)思算法或理论，比如模拟退火，算法什意思遗传(chuan)算法，算法什意思禁忌搜索，算法什意思神经网络，算法什意思天牛须搜索算法等。算法什意思(si)这些算法或理论都(dou)有一些共同的特性（比如模拟自然过程。它们在解决一些复杂的工程问题时大有用武之地。

这些算法都有什么含义？首先给出个局部搜索，模拟退火，遗传算(suan)法(fa)，禁忌搜索的形象比喻：

为了找出地球上最高的山，一群有志气的兔子们开始想办法(fa)。

1．兔子朝着比现在高的地方跳去(qu)。他(ta)们找到了不远处的最(zui)高山峰。但是这座山不(bu)一定是珠穆朗玛峰。这就是局部搜索，它不能保证局部最优值就是全局最优值。

2．兔子喝醉了。他随机地跳了很长时间。这期间，它可能(neng)走向(xiang)高处，也可能踏入平地。但是，他渐渐清醒了并朝最高方向跳去。这就是模拟退火。

3．兔子们吃了失忆药片，并被发射到太空，然后随机落到了地球上的某些地方。他们不知道自己的使命是什么。但是，如果你过(guo)几年就杀死一部分海拔低(di)的(de)兔子，多(duo)产的兔子们自己就会(hui)找到珠穆朗玛峰。这就是遗传算法。

4.兔子们知道一个兔的力(li)量是渺小的。他们互相(xiang)转告着(zhe)，哪里的山已经找过(guo)，并且找过的每一座山他们都留下一只兔子做记号。他们制定了(le)下(xia)一步去(qu)哪里寻找的策略。这就是禁忌搜索。

智能优化(hua)算法要解决的一般是最优化问题。最优化问(wen)题可以分为（1）求解一个函数中，使得函数值最小的(de)自变量取值的函数优化问题和（2）在一个(ge)解空间里面，寻找最优解，使目标函数值最小的组合优化问题(ti)。典型的(de)组合优化问题有：旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP），加工调(diao)度问题（Scheduling Problem），0－1背包问(wen)题（Knapsack Problem），以及装箱问题(ti)（Bin Packing Problem）等。

优化算法有很(hen)多，经典算法包括：有线性规划，动态规划(hua)等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，本文介绍的模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系(xi)统动态演化方法。

优化思想里面经常提到邻域函数，它的作(zuo)用是(shi)指出如何由当前解(jie)得到一个（组）新解。其具体实现方式要根据具体问题分析来定。

一般而言，局部搜索就是基于贪婪思想利用邻域函数进行(xing)搜索，若找到一个比(bi)现有值更(geng)优的解就弃前者而取后者。但是，它一般只可以得到“局部极小解”，就是说，可能这只兔子登“登泰山而(er)小天下”，但是却没有找到珠穆朗玛峰。而模拟退火，遗传算法(fa)，禁忌搜索，神经网络等从不同的角度和策略实现了改进，取得较好的“全(quan)局最小解”。

模拟退火，遗传算法(fa)，禁忌搜索，神经网络和天牛须搜索算法在解决全局最优解的问题上有着独到的优点(dian)，并(bing)且，它(ta)们有(you)一个共同的特点：都是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过(guo)程，遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思(si)想，禁忌搜索模拟了人类有(you)记忆过程的智力过程，神经网络更是(shi)直接模拟了人脑，天牛须搜索算(suan)法则是模拟了(le)天牛在寻找事物或(huo)配偶时的搜索过(guo)程。

它们之间的联系也非常紧密，比如模拟退火和(he)遗传算法为神经(jing)网络提供更优良的学习算法提供了思路。把它们有机地综合在(zai)一起，取长补短，性能将更加优良。

这几种智能算法有别于一般的按照图(tu)灵机进行精确计算的程序，尤其是人工神经网络，是对计算机模型的一种新的诠释，跳出了冯·诺依曼机的圈子，按照这种(zhong)思想来设计的计算机有着广阔的发展(zhan)前(qian)景。