人工智能基础算法及编程实训

人工智能基础算法及编程实训（2）遗传算法解决旅行商问题（TSP）问题定义：n个城市的最短路径规划（城市坐标随机生成）。编码与适应度：将城市索引序列（如`[0,1,2,3]`）作为染色体，适应度为路径长度的倒数；算子实现：选择：锦标赛选择（随机选k=5个个体，保留最优）；交叉：两点交叉（随机选两个位置，交换中间片段）；变异：随机交换两个城市的位置；迭代优化：设置种群规模（100）、迭代次数（200），记录每代最优路径，最终用`matplotlib`可视化最短路径。优化技巧：引入精英保留策略（保留每代最优个体），避免“优质基因”丢失。（3）深度学习入门：MNIST手写数字识别技术栈：TensorFlow/Keras（或PyTorch）。数据加载：`tf.keras.datasets.mnist.load_data()`获取数据，归一化像素值到`[0,1]`；模型构建：序贯模型（`Sequential`），包含`Flatten`（展平）、`Dense(128,activation='relu')`、`Dense(10,activation='softmax')`；训练与评估：编译模型（`optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy'`），训练5轮，验证集评估准确率。进阶对比：用PyTorch实现相同任务，分析框架间的API设计（静态图vs动态图）与训练效率差异。3.实训中的“坑”与解决方案（1）算法原理理解困难拆解法：将算法拆分为“输入→处理→输出”流程，用流程图可视化（如用`draw.io`绘制A*的搜索过程）；类比法：梯度下降类比“盲人下山”（梯度是山坡方向，学习率是步长），遗传算法类比“班级选班长”（选择=投票，交叉=组队，变异=突发奇想）。（2）数据处理瓶颈工具链：`pandas`的`groupby`/`merge`处理结构化数据；`OpenCV`处理图像（如`resize`、`归一化`）；`jieba`/`NLTK`处理文本（分词、去停用词）；大数据应对：用`Dask`（并行计算）或`TensorFlowDatasets`（流式加载）避免内存溢出。（3）调参效率低下先验知识：根据领域经验设置参数范围（如学习率`1e-4~1e-2`，树的深度`3~10`）；自动调参：用`GridSearchCV`（网格搜索）或`Hyperopt`（贝叶斯优化）自动调参，减少人工试错。三、总结与未来方向人工智能基础算法是“道”，编程实训是“术”——前者决定认知深度，后者决定落地能力。通过系统学习搜索、优化、机器学习算法，并在真实场景（如Kaggle竞赛、开源项目）中反复实践，学习者能逐步构建“算法理解→代码实现→问题解决”的完整能力链。未来，AI算法将向“高效性”“可解释性”“低资源需求”方向演进：神经符号结合（Neural-SymbolicAI）、元学习（Meta-Learning）等前沿方向，需要基础算法能力与创新思维的结合。建议学习者以“算法+实训”为根基，关注大模型时代的技