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一些领域的群智能算法为什么都是老算法?

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悬赏园豆:50 [待解决问题]

为什么某些领域在使用群智能优化算法等启发式算法时,都是比较久远的算法,比如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法这些,且改进也是在这些基础上改,而不是使用最近的一些新型智能算法呢?

另外在算法的应用上,比如一个领域先前从未用到过群智能优化算法,而在首次引入后一般也都是使用很经典的算法,而非新兴算法,这是为什么?

找了好久才找到一个这个领域的期刊,IEEE Transactions on Evolutionar Computation,你可以自己看下

Angry_Panda 8个月前

在补充一下,一般认为这个领域没有太大的研究意义了,即使在小众领域有一些应用但是也存在无法解释和效果有限等问题,现在发表这个领域的论文一般被认为是在灌水,就和发open access论文一样,当然搞这个领域的好像还是以国人为主,这也更加加剧了该领域被灌水的情况,本就被总的领域估低再加灌水,感觉好像确实不太有入坑的前景

Angry_Panda 8个月前
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你说的是标准群智能算法,属于群智能算法中的baseline,比较新的算法你需要查看相关的论文;在思考这个问题的时候你需要知道群智能算法是人工智能算法中最古老的算法类别之一,也曾经是人工智能领域最火热的算法之一,但是随着各领域的发展该类别已经属于小众算法,只有极少的领域还在使用该类算法,毕竟现在不太会有人用遗传算法做图像分类,as all we know,用 CNN 算法已经是毫无争议的,现在好像也只有一些架构搜索和路径规划还在用;还有你要知道正是因为这个算法太小众,所以从事这个领域的人也比较少,估计在AI领域只有百分之一或千分之一的人在做,所以这个领域的最新算法即使有你也应该不太会知道,这个就需要你查看最新的群智能算法的期刊论文了;还有一点,那就是群智能算法所谓的新算法可能也并没有必要提,你所谓的新是指新的生物模仿,我个人10年前就是做这个领域的,那时候我就和其他领域的人说过,这个群智能基本已经把生物界的动物都模仿了个遍,当然这个有些玩笑的意味,现在的群智能的新算法个人观点可能是偏向于其他领域的结合;最后的建议,除非你是搞这个领域的,必须搞群智能,否则不建议,搞这个的人可能是总的AI的人的千分之一,那么它的相关项目和论文可能只是总领域的千分之一或万分之一,这个领域已经被总的AI领域普遍认为进入到不太有必要和意义的发展情况了,除了极小的领域可能还需要该类算法,其他的领域已经逐渐弃用该类算法而选择使用SVM,集合模型等,当然现在最火的应该是Deep learning了。

Angry_Panda | 园豆:420 (菜鸟二级) | 2023-08-27 09:52
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