除去進化演算法（遺傳演算法、差分進化演算法等）系列、人工神經網路系列之外，群體智慧演算法作為一類演算法近年越來越多。較為經典的粒子群、蟻群、人工魚群、文化演算法，到最近幾年比較新的混合蛙跳演算法、貓群演算法、蟑螂演算法等等。很多隻是改變了一下個體的尋優方式（如蟑螂演算法），或者混合了某些演算法的特徵（貓群很像是遺傳演算法和粒子群演算法的簡化版混合）。
這些新演算法有存在必要嗎？
創新到什麼程度能算是創立了一種被人認可的新演算法，而不是對原有演算法的改進？
求小夥伴們幫忙修改新增話題，幫邀專業大神，謝謝~
回覆列表
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1 # 捕拾圈
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2 # 他爹1226962387
我是學生命科學的。知道不同物種都有自己的生存環境和生存方式。人工神經網路本意是企圖想模擬人類神經系統，特別是人腦神經系統的工作方式。實際上現在的人工神經系統基本上與我們大腦的工作方式沒有關係，但是在現實世界中確實還是解決了一些問題。與解決了的問題集合相比，沒有解決的問題集合比宇宙還大。所以發展新演算法肯定是必然的。再說了，物種的存在本身就說明了，在它們的生態環境裡面，那個物種就是與環境競爭的優勝者。現在的人工神經網路裡現實世界的執行機制還差了十萬八千里，在充分發展各種演算法的基礎上還會進化出更好的人工神經網路系統。在各種演算法都用廢的的時候就是新系統誕生的時候。這也是優勝劣汰不斷進化的過程，演算法就是這樣不斷的提出新的淘汰舊的得到發展。
作為大的分支很有必要，演算法只有找到重要的應用場景才能體現價值，有的不會一開始就顯現。有的價值還要等到其他方面突破後才有發揮空間。許多依託數學，物理學定律甚至其他自然定律總結出來的。大創新是建立在小創新基礎上的。有些一代看不出區別，二代三代以後區別明顯。