算法偏离

❶ 元启发式算法和启发式算法有什么区别

启发式算法与元启发式算法对区别在于是否存在“随机因素”。 对一个同样的问题，启发式算法（heuristics）只要给定了一个输入，那么算法执行的步骤就固定下来了，输出也因此固定，多次运算结果保持一致。

而元启发式算法（meta－heuristics）里面包括了随机因素，如GA中的交叉因子，模拟退火中的metropolis准则，这些随机因素也使得算法有一定概率跳出局部最优解而去尝试全局最优解，因此元启发式算法在固定的输入下，而输出是不固定的。

启发式算法(Heuristic Algorigthm)是一种基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间、计算空间等)给出待解决优化问题的每一实例的一个可行解，该可行解与与最优解的偏离程度一般不可以事先预计。

启发式算法是一种技术,这种算法可以在可接受的计算费用内找到最好的解,但不一定能保证所得到解的可行性及最优性，甚至大多数情况下无法阐述所得解与最优解之间的近似程度。

元启发式算法（MetaHeuristic Algorigthm）是启发式算法的改进，它是随机算法与局部搜索算法相结合的产物，常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法及神经网络算法等。

新兴的元启发式算法有、粒子群优化算法、差分进化算法，蚁群优化算法、萤火虫算法、布谷鸟算法、和声搜索算法、差分进化算法、随机蛙跳算法、细菌觅食算法、蝙蝠算法的算法等。

❷ 长安CS75车道偏离预警系统（LDW）是什么

车道偏离预警系统（LDW）是高速行驶下驾驶员无意识偏离车道后，对驾驶员进行提醒的辅助报警系统。

系统通过安装在前挡风玻璃后的摄像头探测车辆前方车道标线，当车辆越过车道标线时，通过在组合仪表液晶屏上显示信息并伴有警示声音来提示驾驶员车辆偏离车道。

特别要注意的是：

LDW是驾驶辅助功能，不能保证适用所有驾驶情况，您必须保持对车辆的控制，谨慎驾驶并对车辆驾驶负全责。

在恶劣的气候条件下，系统可能无法正常运行，雨/雪/雾/强对比照明（如进出隧道）都能影响传感器。

在如下工况或路段，系统可能不运行或发出虚假报警：

●道路临时施工标线等

●路面有积水或裂痕

●车道标线被灰尘/积雪等覆盖

●传感器被遮挡

●传感器不能追踪地面车道标线

●急转弯或者狭窄的道路

●在特殊情况下，摄像头因为强光线照射出现短暂失明

严禁在传感器（内后视镜位置）附近进行挡风玻璃维修。

❸ 算法工程师也会遇到35岁这道坎么

一、无论从事开发岗，还是在算法领域，知识的更替速度快，不持续学习跟进前沿技术，就会被淘汰。二、在互联网公司，偏离实际工程和业务的纯算法岗，很难给企业带来实际效益，也会面临淘汰。三、算法工程师本质上也是工程师，不要因为你是算法而有所谓的优越感，数学模型技能只是一方面，没有扎实的工程能力，也走不远。尤其是AI近几年的火爆，算法的门槛也变低，造成越来越多的人涌入算法岗。等到AI退潮之后，你扎实的基础工程能力和业务能力才是生存下来的必要条件吧。

❹ 年化跟踪误差算法

TDti=Rti−Rtm，其中TDti表示基金i在时间t内的跟踪偏离度，Rti为基金i在时间t内的净值增长率；Rtm为基准组合在时间t内的收益率。

指数基金对偏离度和跟踪误差有约束范围。比如ETF的日均跟踪偏离度的绝对值一般小于0.2%，年化跟踪误差不超过2%，普通指数基金日均偏离度小于0.3%，年化跟踪误差不超过4%。

跟踪误差是偏离度序列的标准差，反映偏离度的波动情况。波动越大，意味着GPS的准确性越差。同样的，对于指数基金来说，跟踪误差一定程度上反映基金管理的风险。跟踪误差越大，风险暴露得越多。

(4)算法偏离扩展阅读：

注意事项：

1、确定该基金和跟踪指数的涨跌幅，例如某沪深300指数基金的日涨跌幅为2%，其标的指数---沪深300指数的涨跌幅为2.2%。注意这里的涨跌幅可能是正数，也可能是负数，以实际涨跌幅进行计算。

2、在对同一时期相同数据量比较的时候，可以只计算残差平方和，不需要除以n和开根号，这样计算量和计算的复杂度会减小。

3、如果涨跌幅数据都为负数，如-2%和-2.2%，则0.2%和-0.2%的意义都是一样的，均为基金实际涨跌幅与跟踪指数涨跌幅的差距大小，对其求平方的意义就是消除残差的正负号。

❺ 可是为什么我第一种算法和第二种算法得出来的结果不一样呢

一个题目有多种算法，是正常的。但如果两种算法的结果不一样，那就代表有一种算法是错误的。这可能是在解题过程中计算出错，思路是对的，也有可能是在一开始思路就错了。那么这时候，我们就得重新整理一下思路，确认一下到底哪个是正确的，在正确的算法中再寻找另一种算法。无论是哪种，都应从题目已知条件出发，这样才不会偏离轨道。

❻ 车道偏离预警系统分为哪些种类

根据摄像头安装位置不同，可以将车道偏离预警系统分为

侧视系统——摄像头安装在车辆侧面，斜指向车道；

前视系统——摄像头安装在车辆前部，斜指向前方的车道。

无论是侧视系统还是前视系统，都由道路和车辆状态感知、车道偏离评价算法和信号显示界面三个基本模块组成。系统首先通过状态感知模块感知道路几何特征和车辆的动态参数，然后由车道偏离评价算法对车道偏离的可能性进行评价，必要的时候通过信号显示界面向驾驶员报警。

❼ 近似算法和启发式算法的区别与联系

在计算机科学与运筹学，近似算法是指用来发现近似方法来解决优化问题的算法。近似算法通常与NP-hard问题相关; 由于不可能有效的多项式时间精确算来解决NP-hard问题，所以一个求解多项式时间次优解。与启发式算法不同，通常只能找到合理的解决方案相当快速，需要可证明的解决方案质量和可证明的运行时间范围。理想情况下，近似值最优可达到一个小的常数因子（例如在最优解的5%以内）。近似算法越来越多地用于已知精确多项式时间算法但由于输入大小而过于昂贵的问题。
启发式算法（heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可以这样定义：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。现阶段，启发式算法以仿自然体算法为主，主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。

❽ 方差的算法

计算公式如下：

1、方差公式：

❾ 求C语言算法，在一群比较相近的数中，有几个偏离比较远的数，如何能把这几个偏离比较远的数滤除掉。

首先对数据排序，从小到大，然后依次比较相邻两个数，当前一个数与后一个数的绝对值的百分比（|a1|/|a2|，绝对值主要是为了把正负数考虑进去)小于预设的一个值时，就认为前一个数是比较小的偏离值，干掉前面所有的；继续比较，再次发现两数百分比小于预设值时，就认为后面的数都是比较大的偏离值，干掉后面所有的。

这是我能想到的，算法肯定不是很优，因为先排序了。其中排序也有讲究，选择对相近的数据排序最快的排序方法。

大家多补充！

❿ 有关启发式算法（Heuristic Algorithm）的一些总结

节选自维基网络：

启发法 （ heuristics ，源自古希腊语的εὑρίσκω，又译作：策略法、助发现法、启发力、捷思法）是指 依据有限的知识 （或“不完整的信息”）在短时间内找到问题解决方案的一种技术。

它是一种依据 关于系统的有限认知 和 假说 从而得到关于此系统的结论的分析行为。由此得到的解决方案有可能会偏离最佳方案。通过与最佳方案的对比，可以确保启发法的质量。

计算机科学的两大基础目标，就是 发现可证明其运行效率良好 且可 得最佳解或次佳解 的算法。

而启发式算法则 试图一次提供一个或全部目标 。例如它常能发现很不错的解， 但也没办法证明它不会得到较坏的解 ； 它通常可在合理时间解出答案，但也没办法知道它是否每次都可以这样的速度求解。

有时候人们会发现在某些特殊情况下，启发式算法会得到很坏的答案或效率极差， 然而造成那些特殊情况的数据结构，也许永远不会在现实世界出现 。

因此现实世界中启发式算法很常用来解决问题。启发式算法处理许多实际问题时通常可以在合理时间内得到不错的答案。

有一类的 通用启发式策略称为元启发式算法（metaheuristic） ，通常使用随机数搜索技巧。他们可以应用在非常广泛的问题上，但不能保证效率。

节选自网络：

启发式算法可以这样定义：一个 基于直观或经验构造 的算法， 在 可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解 ， 该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。 现阶段，启发式算法以仿自然体算法为主，主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。

目前比较通用的启发式算法一般有模拟退火算法（SA）、遗传算法（GA）、蚁群算法（ACO）。

模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)的思想借鉴于固体的退火原理，当固体的温度很高的时候，内能比较大，固体的内部粒子处于快速无序运动，当温度慢慢降低的过程中，固体的内能减小，粒子的慢慢趋于有序，最终，当固体处于常温时，内能达到最小，此时，粒子最为稳定。模拟退火算法便是基于这样的原理设计而成。

求解给定函数的最小值：其中，0<=x<=100,给定任意y的值，求解x为多少的时候，F(x)最小？

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种 高效、并行、全局搜索 的方法，能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并 自适应 地控制搜索过程以求得最佳解。

给定一组五个基因，每一个基因可以保存一个二进制值 0 或 1。这里的适应度是基因组中 1 的数量。如果基因组内共有五个 1，则该个体适应度达到最大值。如果基因组内没有 1，那么个体的适应度达到最小值。该遗传算法希望 最大化适应度 ，并提供适应度达到最大的个体所组成的群体。

想象有一只蚂蚁找到了食物，那么它就需要将这个食物待会蚂蚁穴。对于这只蚂蚁来说，它并不知道应该怎么回到蚂蚁穴。

这只蚂蚁有可能会随机选择一条路线，这条路可能路程比较远，但是这只蚂蚁在这条路上留下了记号（一种化学物质，信息素）。如果这只蚂蚁继续不停地搬运食物的时候，有其它许多蚂蚁一起搬运的话，它们总会有运气好的时候走到更快返回蚂蚁穴的路线。当蚂蚁选择的路线越优，相同时间内蚂蚁往返的次数就会越多，这样就在这条路上留下了更多的信息素。

这时候，蚂蚁们就会选择一些路径上信息素越浓的，这些路径就是较优的路径。当蚂蚁们不断重复这个过程，蚂蚁们就会更多地向更浓的信息素的路径上偏移，这样最终会确定一条路径，这条路径就是最优路径。