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休伯特·德雷福斯 (Hubert Dreyfus) 的学习哲学
这不仅仅是一场比赛，更是两个理念的碰撞。德雷福斯和 MacHack VI 的创造者理查德·格林布拉特都关注人类智慧的本质。格林布拉特继承了西蒙、纽厄尔和肖的风格，认为专家拥有特殊的心理表征和启发式方法，可以帮助他们选择好的举动并拒绝坏的举动。启发式方法是一种特殊规则，并非普遍适用，但通常有助于解决问题。格林布拉特利用自己对国际象棋的了解，在 MacHack VI 中构建了 50 种启发式方法。德雷福斯认为专家不使用任何启发式方法；他们不需要心理表征来下棋。相反，意识和身体的特殊结构使人能够在不同情况下积累经验，从而越来越好地掌握对实践很重要的现实方面。由于计算机没有意识和肉体，它无法达到人类专家的水平。
概率的神经网络学习的约束杂交元神经算法
这项研究通过利用多种优化策略的互补优势来研究杂交元启发式算法增强概率神经网络（PNN）训练的潜力。传统的学习方法，例如基于梯度的方法，常常难以在高度和不确定的环境中进行绕过，而单方法元启发式学可能无法充分利用解决方案空间。为了应对这些挑战，我们提出了受约束的混合元神经（CHM）算法，这是一种新颖的方法，将多种基于人群的优化技术结合到统一的框架中。所提出的过程分为两个阶段：初始探测阶段评估多个元启发式学，以根据错误率确定最佳性能，然后是拟合阶段，其中所选的元启发式优化PNN以实现最佳的平滑参数。此迭代过程可确保有效的Ex-
人工智能 (r20a0513) 讲义 b.tech ii 年...
如果棋盘上没有空白格子，且不存在用相同符号标记格子的轨道，则游戏平局。将格子的优先级定义为穿过该格子的轨道数。根据此定义，棋盘上九个格子的优先级列于表 1 中。或者，将轨道的优先级定义为其三个格子的优先级之和。根据此定义，棋盘上八条轨道的优先级列于表 2 中。格子和轨道的优先级为本研究中使用的启发式方法奠定了基础。这些启发式方法与 Rich 和 Knight 提出的启发式方法有些相似。
电容位置的概念上简单算法...
位置路由问题（LRP）共同优化了仓库的位置和车辆的路由。研究最多的LRP变体是电容的LRP（CLRP）。这些方法通常将问题分解为位置阶段，以确定有希望的仓库配置和路由阶段，在该阶段中，解决了车辆路线问题以评估先前确定的仓库配置的质量。不幸的是，CLRP文献并没有太多阐明算法特征对这种启发式方法的解决方案质量和运行时的影响最大的重要问题。本文的目的是为CLRP提出一种简单（但相当有效的）启发式启发式启发式方法，并就此问题的成功元启发式设计设计一些见解。我们的算法是一种混合组合（i）使用可变邻居下降的抓地力阶段，用于位置阶段的局部改进，（ii）在路由阶段进行可变的邻域搜索。我们分析了算法组件对溶液质量和运行时的影响。此外，我们发现，用于评估趋势中研究的仓库配置质量的次优路由解决方案导致与太多的开放仓库相结合。我们提出了一个减轻此缺点的仓库配置阶段，我们显示
元启发式优化器解决多冰淇淋可持续新鲜海鲜供应链网络设计问题：虾产品的案例
抽象的海鲜产品是全球社区中寻求的，是人类基本营养的主要来源。最近，海鲜供应链网络已经遇到了新的可持续性法规和大流行带来的障碍。在这项研究中，考虑可持续性方面的新型供应链网络是为新鲜的海鲜开发的，可以理想地平衡网络的财务方面，同时增强废物产品的回收利用。此外，采用了四个元启发式学来征服精确溶液方法的计算复杂性。为了评估算法在解决所提出的海鲜供应链模型复杂性时的性能，设计了一些数字示例，以三种不同的尺度设计。根据五个有效措施评估了从元启发式优化器获得的结果。为了促进统计分析过程，使用相对偏差索引指标将每个度量归一化。根据从元腔的实施中获得的结果，可以得出结论，多目标灰狼和多目标的金鹰优化器优于其他两个解决方案方法，就解决方案的质量而言。因此，它们可以充分地应用于解决现实世界中的海鲜供应链网络问题。2023作者。由Elsevier BV代表亚历山大大学工程学院出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/by/ 4.0/）。
利用生物相容性有机电化学网络进行储层计算，实现脑启发式生物信号分类
及早发现患者生物信号中的恶性模式可以挽救数百万人的生命。尽管基于人工智能的技术在稳步改进，但这些方法的实际临床应用大多局限于对患者数据的离线评估。先前的研究已将有机电化学器件确定为生物信号监测的理想候选。然而，它们在实时模式识别中的应用从未得到证实。在这里，我们制作并表征了由有机电化学晶体管组成的受大脑启发的网络，并使用储层计算方法将它们用于时间序列预测和分类任务。为了展示它们在生物流体监测和生物信号分析中的潜在用途，我们对四类心律失常心跳进行了分类，准确率为 88%。这项研究的结果为生物相容性计算平台引入了一种以前未探索过的范例，并可能有助于开发能够与体液和生物组织相互作用的超低功耗硬件人工神经网络。
推荐引用 推荐引用 ATALI, GÖKHAN; PEHL İ VAN, İ HSAN; GÜREV İ N, B İ LAL; 和 Ş EKER, HAL İ L İ BRAH İ M (2021) “基于元启发式的人工智能算法中的混沌：简要回顾”，土耳其电气工程与计算机科学杂志：第 29 卷：第 3 期，第 3 篇文章。https://doi.org/10.3906/elk-2102-5 可在以下网址获取：https://journals.tubitak.gov.tr/elektrik/vol29/iss3/3
随着科学技术的发展，优化问题的复杂性也成倍增加。在工程和其他技术问题中，利用优化方法实现利润最大化或损失最小化一直是最重要的目标之一。为了加速问题的解决，人们开发了采用元启发式方法的优化问题解决方案算法，这些算法通常受到自然界生物、物理事件、群体行为等的启发。元启发式算法是一种启发式方法，它可以为计算能力不完整或有限的优化问题提供足够好的解决方案，该算法使用了计算机科学和数学优化中的高级程序。这些算法通常可以快速收敛到最优值，计算简单且易于实现。
用于 Metropolis-Hastings 算法的高效量子行走电路
虽然乍一看这是具有深远应用的重要优势，但还必须考虑其他因素才能确定量子行走是否能为任何特定应用带来显著的加速。原因之一是实现量子行走的单步 UW 可能比实现经典行走的单步 W 花费更长的时间。因此，量子行走在平衡时间极长的情况下更有可能带来优势。此外，我们必须解决这样一个事实，即经典行走通常在非平衡状态下启发式使用。例如，在训练神经网络时，使用称为随机梯度下降的 MCMC 方法来最小化成本函数，实际上通常不需要达到真正的最小值，因此 MCMC 的运行时间比其混合时间要短。类似地，模拟退火通常以启发式方式使用，冷却计划远快于可证明界限的规定——并结合重复重启。此类启发式应用进一步推动了 UW 高效实现的构建，以及量子计算机启发式方法的开发。
工业 4.0 和 5G 技术中的人工智能
《人工智能技术：工业 4.0 和 5G 网络应用》详细介绍了商业和工业领域使用的优化方法。它提供了创新优化应用的整体背景，重点关注 5G 网络、工业 4.0 和机器人等主要技术领域。它讨论了超启发式算法增强和性能测量方法等主题，并深入了解了元启发式策略在商业、经济和金融中的多目标优化实际问题中的实施。通过本书，读者可以学习如何使用人工智能、混合进化和群体智能、超启发式编程和多目标优化等新兴领域的适当技术有效地解决现实世界的可持续优化问题。
模糊控制
模糊控制是各种具有挑战性的控制应用的实用替代方案，因为它提供了一种通过使用启发式信息构建非线性控制器的便捷方法。此类启发式信息可能来自充当过程“人在环”控制器的操作员。在模糊控制设计方法中，我们要求该操作员写下一组有关如何控制过程的规则，然后将其纳入模拟人类决策过程的模糊控制器中。在其他情况下，启发式信息可能来自对特定过程进行过大量数学建模、分析和控制算法开发的控制工程师。同样，此类专业知识被加载到模糊控制器中，以自动化专家的推理过程和行动。无论启发式控制知识来自何处，模糊控制都提供了一种用户友好的形式化来表示和实施我们关于如何实现高性能控制的想法。在本书中，我们从控制工程的角度介绍了模糊控制。我们既关注构建非线性控制器以应对具有挑战性的实际应用，也关注对模糊控制系统动态的基本理解，以便我们在实施之前能够从数学上验证其属性（例如稳定性）。我们强调工程评估