第52章 粒子群算法

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    正常学校的数理化考试都是模式化的,万变不离其中。

    特别是在小升初、中考、高考这些重要考试中,基本上不会出现脱离模式化的题。

    就算有变化,你也绝对可以从以前所做题中发现规律。

    因此,我以前采取笨办法就是不断地做题,不断地做各种卷子。

    真正聪明的人是用脑子在做题,我没那么聪明,只能靠积累经验。

    我解释完毕后,柳明赫说出他的计算方式。

    严格来说,那不是计算方式,而是融合模型里寻找最优解。

    “加权求和还有权重,这个你总该明白吧?”

    柳明赫说完用期待的目光注视着满脸呆滞的我。

    我慢慢摇头,我完全不知道他在说什么。

    柳明赫叹了口气:“你刚才的摇头,拉低了我们俩智商的平均值。”

    我缓缓点头,这次我听懂了,他是在讽刺挖苦我。

    接下来柳明赫给我做详细解释,他用的是粒子群算法。

    粒子群算法源自于对鸟类觅食的研究。

    我就用鸟类觅食直接来解释柳明赫的做法,会按照数字顺序来做详细说明。

    第1步:

    鸟群在森林中随机搜索食物,它们想要找到食物量最多的位置。

    (解释:柳明赫在时空中搜索关键点,但他需要找到最重要的节点。)

    第2步:

    但是所有的鸟都不知道食物具体在哪个位置,只能感受到食物大概在哪个方向。

    (解释:穿行在不同时空中的柳明赫不知道节点是什么,只能通过自己每次执行的任务来推测。)

    第3步:

    每只鸟沿着自己判定的方向进行搜索。

    (解释:柳明赫会根据自己的推测来调查研究。)

    第4步:

    并在搜索的过程中记录自己曾经找到过食物且量最多的位置。

    (解释:柳明赫会在这个过程中记录下每一个发现的节点。)

    第5步:

    同时所有的鸟都共享自己每一次发现食物的位置以及食物的量。

    (解释:柳明赫整理自己意识回溯中产生的新记忆,并结合原本的记忆整理已发现的节点。)

    第6步:

    这样鸟群就知道当前在哪个位置食物的量最多。

    在搜索的过程中每只鸟都会根据自己记忆中食物量最多的位置和当前鸟群记录的食物量最多的位置调整自己接下来搜索的方向。

    鸟群经过一段时间的搜索后就可以找到森林中哪个位置的食物量最多。

    (解释:柳明赫在梳理记忆和整理节点后,就会从其中发现关键点。)

    如果再简单一点,如下??

    1、鸟=粒子=柳明赫本人

    2、森林=不同的年代=求解空间

    3、每只鸟所在的位置=求解空间中每个粒子的位置=柳明赫在不同年代发现的节点

    4、食物量最多的地方=全局最优解=柳明赫筛选节点后发现的关键点

    这次我是真的听懂了,如果我再不懂,我只能从楼上跳下去。

    柳明赫认为,小先生也是采取相同的办法来寻找影响点。

    只有找到真正的影响点,才能够最终改变未来。

    还是用简单的方式来表述如下??

    1、鸟=粒子=所有回溯者

    2、森林=求解空间=不同的年代

    3、每只鸟所在的位置=求解空间中每个粒子的位置=所有回溯者在不同年代执行的任务

    4、食物量最多的地方=全局最优解=通过回溯者执行的任务会产生无数的影响点,从这些影响点中发现最关键的影响点。

    综上所述,柳明赫的推测是小先生不是人类,应该是人工智能,也就是ai。

    我听完后赞成柳明赫得出的结论。

    这种事情如果让某一个人来安排计算是不可能的,只有ai能做到。

    接下来就是沉默对视。

    难怪小先生可以在我电脑留随便留下文档。

    难怪柳明赫在2020年留下视频的时候,不让我将投影仪连上互联网。

    我在斗城看到的那个女人并不是真正的小先生,只是个跑腿的,

    也就是说,小先生应该是个来自2040年的人工智能。

    因为在如今

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