演算法偏離

❶ 元啟發式演算法和啟發式演算法有什麼區別

啟發式演算法與元啟發式演算法對區別在於是否存在「隨機因素」。 對一個同樣的問題，啟發式演算法（heuristics）只要給定了一個輸入，那麼演算法執行的步驟就固定下來了，輸出也因此固定，多次運算結果保持一致。

而元啟發式演算法（meta－heuristics）裡麵包括了隨機因素，如GA中的交叉因子，模擬退火中的metropolis准則，這些隨機因素也使得演算法有一定概率跳出局部最優解而去嘗試全局最優解，因此元啟發式演算法在固定的輸入下，而輸出是不固定的。

啟發式演算法(Heuristic Algorigthm)是一種基於直觀或經驗構造的演算法,在可接受的花費(指計算時間、計算空間等)給出待解決優化問題的每一實例的一個可行解，該可行解與與最優解的偏離程度一般不可以事先預計。

啟發式演算法是一種技術,這種演算法可以在可接受的計算費用內找到最好的解,但不一定能保證所得到解的可行性及最優性，甚至大多數情況下無法闡述所得解與最優解之間的近似程度。

元啟發式演算法（MetaHeuristic Algorigthm）是啟發式演算法的改進，它是隨機演算法與局部搜索演算法相結合的產物，常見的啟發式演算法包括遺傳演算法、模擬退火演算法、禁忌搜索演算法及神經網路演算法等。

新興的元啟發式演算法有、粒子群優化演算法、差分進化演算法，蟻群優化演算法、螢火蟲演算法、布穀鳥演算法、和聲搜索演算法、差分進化演算法、隨機蛙跳演算法、細菌覓食演算法、蝙蝠演算法的演算法等。

❷ 長安CS75車道偏離預警系統（LDW）是什麼

車道偏離預警系統（LDW）是高速行駛下駕駛員無意識偏離車道後，對駕駛員進行提醒的輔助報警系統。

系統通過安裝在前擋風玻璃後的攝像頭探測車輛前方車道標線，當車輛越過車道標線時，通過在組合儀表液晶屏上顯示信息並伴有警示聲音來提示駕駛員車輛偏離車道。

特別要注意的是：

LDW是駕駛輔助功能，不能保證適用所有駕駛情況，您必須保持對車輛的控制，謹慎駕駛並對車輛駕駛負全責。

在惡劣的氣候條件下，系統可能無法正常運行，雨/雪/霧/強對比照明（如進出隧道）都能影響感測器。

在如下工況或路段，系統可能不運行或發出虛假報警：

●道路臨時施工標線等

●路面有積水或裂痕

●車道標線被灰塵/積雪等覆蓋

●感測器被遮擋

●感測器不能追蹤地面車道標線

●急轉彎或者狹窄的道路

●在特殊情況下，攝像頭因為強光線照射出現短暫失明

嚴禁在感測器（內後視鏡位置）附近進行擋風玻璃維修。

❸ 演算法工程師也會遇到35歲這道坎么

一、無論從事開發崗，還是在演算法領域，知識的更替速度快，不持續學習跟進前沿技術，就會被淘汰。二、在互聯網公司，偏離實際工程和業務的純演算法崗，很難給企業帶來實際效益，也會面臨淘汰。三、演算法工程師本質上也是工程師，不要因為你是演算法而有所謂的優越感，數學模型技能只是一方面，沒有扎實的工程能力，也走不遠。尤其是AI近幾年的火爆，演算法的門檻也變低，造成越來越多的人湧入演算法崗。等到AI退潮之後，你扎實的基礎工程能力和業務能力才是生存下來的必要條件吧。

❹ 年化跟蹤誤差演算法

TDti=Rti−Rtm，其中TDti表示基金i在時間t內的跟蹤偏離度，Rti為基金i在時間t內的凈值增長率；Rtm為基準組合在時間t內的收益率。

指數基金對偏離度和跟蹤誤差有約束范圍。比如ETF的日均跟蹤偏離度的絕對值一般小於0.2%，年化跟蹤誤差不超過2%，普通指數基金日均偏離度小於0.3%，年化跟蹤誤差不超過4%。

跟蹤誤差是偏離度序列的標准差，反映偏離度的波動情況。波動越大，意味著GPS的准確性越差。同樣的，對於指數基金來說，跟蹤誤差一定程度上反映基金管理的風險。跟蹤誤差越大，風險暴露得越多。

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注意事項：

1、確定該基金和跟蹤指數的漲跌幅，例如某滬深300指數基金的日漲跌幅為2%，其標的指數---滬深300指數的漲跌幅為2.2%。注意這里的漲跌幅可能是正數，也可能是負數，以實際漲跌幅進行計算。

2、在對同一時期相同數據量比較的時候，可以只計算殘差平方和，不需要除以n和開根號，這樣計算量和計算的復雜度會減小。

3、如果漲跌幅數據都為負數，如-2%和-2.2%，則0.2%和-0.2%的意義都是一樣的，均為基金實際漲跌幅與跟蹤指數漲跌幅的差距大小，對其求平方的意義就是消除殘差的正負號。

❺ 可是為什麼我第一種演算法和第二種演算法得出來的結果不一樣呢

一個題目有多種演算法，是正常的。但如果兩種演算法的結果不一樣，那就代表有一種演算法是錯誤的。這可能是在解題過程中計算出錯，思路是對的，也有可能是在一開始思路就錯了。那麼這時候，我們就得重新整理一下思路，確認一下到底哪個是正確的，在正確的演算法中再尋找另一種演算法。無論是哪種，都應從題目已知條件出發，這樣才不會偏離軌道。

❻ 車道偏離預警系統分為哪些種類

根據攝像頭安裝位置不同，可以將車道偏離預警系統分為

側視系統——攝像頭安裝在車輛側面，斜指向車道；

前視系統——攝像頭安裝在車輛前部，斜指向前方的車道。

無論是側視系統還是前視系統，都由道路和車輛狀態感知、車道偏離評價演算法和信號顯示界面三個基本模塊組成。系統首先通過狀態感知模塊感知道路幾何特徵和車輛的動態參數，然後由車道偏離評價演算法對車道偏離的可能性進行評價，必要的時候通過信號顯示界面向駕駛員報警。

❼ 近似演算法和啟發式演算法的區別與聯系

在計算機科學與運籌學，近似演算法是指用來發現近似方法來解決優化問題的演算法。近似演算法通常與NP-hard問題相關; 由於不可能有效的多項式時間精確算來解決NP-hard問題，所以一個求解多項式時間次優解。與啟發式演算法不同，通常只能找到合理的解決方案相當快速，需要可證明的解決方案質量和可證明的運行時間范圍。理想情況下，近似值最優可達到一個小的常數因子（例如在最優解的5%以內）。近似演算法越來越多地用於已知精確多項式時間演算法但由於輸入大小而過於昂貴的問題。
啟發式演算法（heuristic algorithm)是相對於最優化演算法提出的。一個問題的最優演算法求得該問題每個實例的最優解。啟發式演算法可以這樣定義：一個基於直觀或經驗構造的演算法，在可接受的花費（指計算時間和空間）下給出待解決組合優化問題每一個實例的一個可行解，該可行解與最優解的偏離程度一般不能被預計。現階段，啟發式演算法以仿自然體演算法為主，主要有蟻群演算法、模擬退火法、神經網路等。

❽ 方差的演算法

計算公式如下：

1、方差公式：

❾ 求C語言演算法，在一群比較相近的數中，有幾個偏離比較遠的數，如何能把這幾個偏離比較遠的數濾除掉。

首先對數據排序，從小到大，然後依次比較相鄰兩個數，當前一個數與後一個數的絕對值的百分比（|a1|/|a2|，絕對值主要是為了把正負數考慮進去)小於預設的一個值時，就認為前一個數是比較小的偏離值，幹掉前面所有的；繼續比較，再次發現兩數百分比小於預設值時，就認為後面的數都是比較大的偏離值，幹掉後面所有的。

這是我能想到的，演算法肯定不是很優，因為先排序了。其中排序也有講究，選擇對相近的數據排序最快的排序方法。

大家多補充！

❿ 有關啟發式演算法（Heuristic Algorithm）的一些總結

節選自維基網路：

啟發法 （ heuristics ，源自古希臘語的εὑρίσκω，又譯作：策略法、助發現法、啟發力、捷思法）是指 依據有限的知識 （或「不完整的信息」）在短時間內找到問題解決方案的一種技術。

它是一種依據 關於系統的有限認知 和 假說 從而得到關於此系統的結論的分析行為。由此得到的解決方案有可能會偏離最佳方案。通過與最佳方案的對比，可以確保啟發法的質量。

計算機科學的兩大基礎目標，就是 發現可證明其運行效率良好 且可 得最佳解或次佳解 的演算法。

而啟發式演算法則 試圖一次提供一個或全部目標 。例如它常能發現很不錯的解， 但也沒辦法證明它不會得到較壞的解 ； 它通常可在合理時間解出答案，但也沒辦法知道它是否每次都可以這樣的速度求解。

有時候人們會發現在某些特殊情況下，啟發式演算法會得到很壞的答案或效率極差， 然而造成那些特殊情況的數據結構，也許永遠不會在現實世界出現 。

因此現實世界中啟發式演算法很常用來解決問題。啟發式演算法處理許多實際問題時通常可以在合理時間內得到不錯的答案。

有一類的 通用啟發式策略稱為元啟發式演算法（metaheuristic） ，通常使用隨機數搜索技巧。他們可以應用在非常廣泛的問題上，但不能保證效率。

節選自網路：

啟發式演算法可以這樣定義：一個 基於直觀或經驗構造 的演算法， 在 可接受的花費（指計算時間和空間）下給出待解決組合優化問題每一個實例的一個可行解 ， 該可行解與最優解的偏離程度一般不能被預計。 現階段，啟發式演算法以仿自然體演算法為主，主要有蟻群演算法、模擬退火法、神經網路等。

目前比較通用的啟發式演算法一般有模擬退火演算法（SA）、遺傳演算法（GA）、蟻群演算法（ACO）。

模擬退火演算法(Simulated Annealing, SA)的思想借鑒於固體的退火原理，當固體的溫度很高的時候，內能比較大，固體的內部粒子處於快速無序運動，當溫度慢慢降低的過程中，固體的內能減小，粒子的慢慢趨於有序，最終，當固體處於常溫時，內能達到最小，此時，粒子最為穩定。模擬退火演算法便是基於這樣的原理設計而成。

求解給定函數的最小值：其中，0<=x<=100,給定任意y的值，求解x為多少的時候，F(x)最小？

遺傳演算法（Genetic Algorithm, GA）起源於對生物系統所進行的計算機模擬研究。它是模仿自然界生物進化機制發展起來的隨機全局搜索和優化方法，借鑒了達爾文的進化論和孟德爾的遺傳學說。其本質是一種 高效、並行、全局搜索 的方法，能在搜索過程中自動獲取和積累有關搜索空間的知識，並 自適應 地控制搜索過程以求得最佳解。

給定一組五個基因，每一個基因可以保存一個二進制值 0 或 1。這里的適應度是基因組中 1 的數量。如果基因組內共有五個 1，則該個體適應度達到最大值。如果基因組內沒有 1，那麼個體的適應度達到最小值。該遺傳演算法希望 最大化適應度 ，並提供適應度達到最大的個體所組成的群體。

想像有一隻螞蟻找到了食物，那麼它就需要將這個食物待會螞蟻穴。對於這只螞蟻來說，它並不知道應該怎麼回到螞蟻穴。

這只螞蟻有可能會隨機選擇一條路線，這條路可能路程比較遠，但是這只螞蟻在這條路上留下了記號（一種化學物質，信息素）。如果這只螞蟻繼續不停地搬運食物的時候，有其它許多螞蟻一起搬運的話，它們總會有運氣好的時候走到更快返回螞蟻穴的路線。當螞蟻選擇的路線越優，相同時間內螞蟻往返的次數就會越多，這樣就在這條路上留下了更多的信息素。

這時候，螞蟻們就會選擇一些路徑上信息素越濃的，這些路徑就是較優的路徑。當螞蟻們不斷重復這個過程，螞蟻們就會更多地向更濃的信息素的路徑上偏移，這樣最終會確定一條路徑，這條路徑就是最優路徑。