潮人地東莞seo博客小編下面跟大家分享關于seo優化博客：智能算法指的是怎樣意思等問題，希望seo專員在做seo優化的過程中有所幫助，內容僅供參考。
現階段的搜索引擎會根據用戶搜索需求非常精準的進行網站的排序，同時還會將網站在搜索結果列表當中的內容展示以自動匹配進行展示。也就是說泉州seo外包哪家技術好，通過搜索引擎的這種智能化的算法，可以讓網站在搜索列表當中的標題、描述進行定向的變更。今天潮人地東莞seo博客和朋友們分享一下這種搜索引擎智能算法指的是什么意思，以下內容轉載自百度百科。
“智能算法”是指在工程實踐中，經常會接觸到一些比較“新穎”的算法或理論，比如模擬退火，遺傳算法，禁忌搜索，神經網絡，天牛須搜索算法等。這些算法或理論都有一些共同的特性（比如模擬自然過程。它們在解決一些復雜的工程問題時大有用武之地。
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這些算法都有什么含義？首先給出個局部搜索，模擬退火，遺傳算法，禁忌搜索的形象比喻：
為了找出地球上最高的山，一群有志氣的兔子們開始想辦法。
1．兔子朝著比現在高的地方跳去。他們找到了不遠處的最高山峰。但是這座山不一定是珠穆朗瑪峰。這就是局部搜索，它不能保證局部最優值就是全局最優值。
2．兔子喝醉了。他隨機地跳了很長時間。這期間，它可能走向高處，也可能踏入平地。但是，他漸漸清醒了并朝最高方向跳去。這就是模擬退火。
3．兔子們吃了失憶藥片，并被發射到太空，然后隨機落到了地球上的某些地方。他們不知道自己的使命是什么。但是，如果你過幾年就殺死一部分海拔低的兔子，多產的兔子們自己就會找到珠穆朗瑪峰。這就是遺傳算法。
4.兔子們知道一個兔的力量是渺小的。他們互相轉告著，哪里的山已經找過，并且找過的每一座山他們都留下一只兔子做記號seo技術優秀湖南嵐鴻。他們制定了下一步去哪里尋找的策略。這就是禁忌搜索。
智能優化算法要解決的一般是最優化問題。最優化問題可以分為（1）求解一個函數中，使得函數值最小的自變量取值的函數優化問題和（2）在一個解空間里面，尋找最優解，使目標函數值最小的組合優化問題。典型的組合優化問題有：旅行商問題（Traveling Salesman Problem，TSP），加工調度問題（Scheduling Problem），0－1背包問題（Knapsack Problem），以及裝箱問題（Bin Packing Problem）等。
優化算法有很多，經典算法包括：有線性規劃，動態規劃等；改進型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，本文介紹的模擬退火、遺傳算法以及禁忌搜索稱作指導性搜索法。而神經網絡，混沌搜索則屬于系統動態演化方法。
優化思想里面經常提到鄰域函數，它的作用是指出如何由當前解得到一個（組）新解。其具體實現方式要根據具體問題分析來定。
一般而言，局部搜索就是基于貪婪思想利用鄰域函數進行搜索，若找到一個比現有值更優的解就棄前者而取后者。但是，它一般只可以得到“局部極小解”，就是說，可能這只兔子登“登泰山而小天下”，但是卻沒有找到珠穆朗瑪峰。而模擬退火，遺傳算法，禁忌搜索，神經網絡等從不同的角度和策略實現了改進，取得較好的“全局最小解”。
模擬退火，遺傳算法，禁忌搜索，神經網絡和天牛須搜索算法在解決全局最優解的問題上有著獨到的優點，并且，它們有一個共同的特點：都是模擬了自然過程。模擬退火思路源于物理學中固體物質的退火過程，遺傳算法借鑒了自然界優勝劣汰的進化思想，禁忌搜索模擬了人類有記憶過程的智力過程，神經網絡更是直接模擬了人腦，天牛須搜索算孝感seo排名技術法則是模擬了天牛在尋找事物或配偶時的搜索過程。
它們之間的聯系也非常緊密，比如模擬退火和遺傳算法為神經網絡提供更優良的學習算法提供了思路。把它們有機地綜合在一起，取長補短，性能將更加優良。
這幾種智能算法有別于一般的按照圖靈機進行精確計算的程序，尤其是人工神經網絡，是對計算機模型的一種新的詮釋，跳出了馮·諾依曼機的圈子，按照這種思想來設計的計算機有著廣闊的發展前景。
以上是潮人地東莞seo博客跟大家分享關于seo優化博客：智能算法指的是怎樣意思等問題，希望能對大家有所幫助，若有不足之處，請諒解，我們大家可以一起討論關于網站seo優化排名的技巧，一起學習，以上內容僅供參考。
