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比较新的数据分类算法和研究方向是什么_java

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比较新的数据分类算法和研究方向是什么？

在工程实践中，经常会接触到一些比较“新颖”的算法或理论，比如模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络等。这些算法或理论都有一些共同的特性（比如模拟自然过程），通称为“智能算法”。它们在解决一些复杂的工程问题时大有用武之地。

这些算法都有什么含义？首先给出个局部搜索，模拟退火， 遗传算法，禁忌搜索的形象比喻：

为了找出地球上最高的山，一群有志气的兔子们开始想办法。

1．兔子朝着比现在高的地方跳去。他们找到了不远处的最高山峰。但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是局部搜索，它不能保证局部最优值就是全局最优值。

2．兔子喝醉了。他随机地跳了很长时间。这期间，它可能走向高处，也可能踏入平地。但是，他渐渐清醒了并朝最高方向跳去。这就是模拟退火。

3．兔子们吃了失忆药片，并被发射到太空，然后随机落到了地球上的某些地方。他们不知道自己的使命是什么。但是，如果你过几年就杀死一部分海拔低的兔子，多产的兔子们自己就会找到珠穆朗玛峰。这就是 遗传算法。

4.兔子们知道一个兔的力量是渺小的。他们互相转告着，哪里的山已经找过，并且找过的每一座山他们都留下一只兔子做记号。他们制定了下一步去哪里寻找的策略。这就是 禁忌搜索。

智能优化算法要解决的一般是最优化问题。 最优化问题可以分为（1）求解一个 函数中，使得 函数值最小的自变量取值的函数优化问题和（2）在一个解空间里面，寻找最优解，使目标函数值最小的组合优化问题。典型的组合优化问题有： 旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP），加工调度问题（Scheduling Problem），0－1背包问题（Knapsack Problem），以及 装箱问题（Bin Packing Problem）等。

优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括 爬山法， 最速下降法等，本文介绍的 模拟退火、 遗传算法以及 禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。

优化思想里面经常提到邻域函数，它的作用是指出如何由当前解得到一个（组）新解。其具体实现方式要根据具体问题分析来定。

一般而言，局部搜索就是基于贪婪思想利用 邻域函数进行搜索，若找到一个比现有值更优的解就弃前者而取后者。但是，它一般只可以得到“局部极小解”，就是说，可能这只兔子登“登泰山而小天下”，但是却没有找到珠穆朗玛峰。而 模拟退火，遗传算法， 禁忌搜索，神经网络等从不同的角度和策略实现了改进，取得较好的“全局最小解”。

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