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秦小瑜无疑是一个人才,对程序设计的悟性非常之高。更主要的是他非常清楚自己的不足之处,全心全力去完善和增加自己的知识。他一见到吴秦就亲热地叫“师父”。提出编程中遇到的n个问题。
吴秦将这些问题一一化解。他不是告诉秦小瑜具体怎么去解答某个问题,而是引导他如何去自己解决这些问题。在授之以鱼还是渔的问题上,吴秦第一次全心全力地帮助一个人。照他的估计,小瑜将有能力在两年之内变成一个能够设计大型架构的程序工程师。
除了大将之才,吴秦更需要专才,他决定试一试秦小瑜在人工智能编程方面的才能。
以前编过一个车间调度管理系统,核心的调度方案最优选择涉及到遗传算法。吴秦开始给秦小瑜讲解遗传算法的具体应用。
虽然吴秦讲解得非常的清晰和条理,小瑜的帅气的脸还是因为强烈的思维冲击而变形,看得一旁的姐姐有点儿心疼。
遗传算法(geneticalgorithm,ga)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法,它借用了生物遗传学的观点,通过自然选择、遗传、变异等作用机制,实现各个个体的适应性的提高。这一点体现了自然界中‘物竞天择、适者生存‘进化过程。1962年holland教授首次提出了ga算法的思想,从而吸引了大批的研究者,迅速推广到优化、搜索、机器学习等方面,并奠定了坚实的理论基础。
吴秦似乎意犹未尽,继续讲模拟退火算法。
模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。根据metropolis准则,粒子在温度t时趋于平衡的概率为e-Δe(kt),其中e为温度t时的内能,Δe为其改变量,k为boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题,将内能e模拟为目标函数值f,温度t演化成控制参数t,即得到解组合优化问题的模拟退火算法:由初始解i和控制参数初值t开始,对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代,并逐步衰减t值,算法终止时的当前解即为所得近似最优解,这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。
吴秦用这些原理以具体的案例来指导秦小瑜掌握这些人工智能算法。
秦小瑜虽然学得很苦,可是也很兴奋,因为这些以前只在书本上理论出现的知识,到了吴秦的嘴里,却可以非常清晰和真实,让秦小瑜觉得以前那些老师都是骗子,自己根本就没有掌握这门知识,却偏偏一副为人师表的虚伪像。
从秦小瑜提出的问题来看,他欣然地发现秦小瑜非常有这方面的天份,既有大将之材,又能领悟艰深的知识,不容易啊。
最后吴秦还想将模拟退火算法和遗传算法结合起来,形成一种新的互补的算法。可以有效地精确控制收敛和迭代。
才讲了没两句,秦小瑜苦着脸道:“师父饶了我吧,我不行了,再下去我的脑袋就要爆炸了!”
吴秦哈哈笑,差点把秦小瑜当成了范轻舟和刘云,跟他们讨论这些的时候,他们从来都是奉陪到底,有好几次,几个人一连讨论十几个小时。
不知不觉已经是凌晨一点多了。
走到厅里,发现小乔已经在沙发上睡着了。
吴秦把她抱起来,往以前的卧室里去。
秦小乔惊醒,但发现是吴秦之后,很快又睡着了。
秦小瑜还是思考着那些艰深的算法知识,终于在凌晨四点钟的时候,豁然贯通,高兴到跳起来,出到厅里喝水,本来以为吴秦会很君子地睡在沙发上,可是不见人,卫生间厨房也没有人,这说明……汗~~
次晨,秦小乔早早起来洗漱,发现弟弟正捧着一大杯牛奶一边喝一边慢慢在厅里踱步。秦小乔笑道:“哈,你起得这么早?不像你的作风啊!”
秦小瑜:“我根本没睡。”
秦小乔:“啊?不会吧?”
秦小瑜:“我正在学习,上瘾了,睡觉是不可能睡得着的,唉,幸好不用上学了!”
秦小乔哼了一声,道:“只是休学而已,别忘了你答应过我的!”
秦小瑜一阵郁闷,只好声东击西,低声道:“姐夫醒了没有?”
秦小乔脸一热,说了声“没有”,逃走了。
秦小瑜一呆,她居然承认是姐夫了!
大家一起吃早餐。
牛奶加上秦小乔刚刚买回来的面包。
吴秦:“对了,小乔,情人节有没有收到其他人的礼物?”
秦小乔:“当然有了,不过不多,只有两个人。”
吴秦:“哦?谁呀?”
秦小乔:“一个是蔡坚,一个是高志天。”
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