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第五百七十六章 编一个教科书（第2页）

两者的脸上都同时流露出了一抹惊诧的神色！

“这。。。”

“比之前我们提出来的两个算法加起来优点还要大？”

“那这如果真的能够运用在我们微电机系统的领域上，那岂不是能够直接帮助我们的微信卫星网络建立一个和谐的关系网，最大程度上避免兼容性问题的爆发？”

几个人的眼神中同时流露出了一抹难以置信之色。

同时将目光投向了陆语。

“没错。”

“不过刚刚我说的那些说到底也只是。。。遗传性算法的定义和初步应用罢了，至于它到底有什么优势？”

“或者说为什么我认为它比卡尔曼滤波器算法，还有支持向量机算法，更适合于我们的微电机系统。”

“这可我可以先讲一下。”

陆语微笑着说道。

听到陆语说没有办法直接告诉他们一川算法到底是什么，众人的眼眸中都忍不住流露出了一抹失望之色。

不过他们也都能够理解陆语的想法。

于是一众研究人员们，都开始认真的侧耳聆听了起来。

“咳咳，归根结底，其实遗传算法最大的优势就是处理多极化问题。”

陆语开口道。

遗传算法处理。。。多极化问题？

眼看着众人一时半会都没有反应过来，陆语无奈地笑了一下。

“也是。”

“遗传学算法在这个世界上还没有现世，也就不存在这个说法，我如果是以这样的方式介绍的话，他们恐怕确实是没有办法明白。”

“而且遗传算法对于多目标优化问题的方式上，确实是比一般的算法路径要复杂很多。”

陆语在脑海中暗暗的考虑道。

对于一些连遗传算法是什么都不知道的人而言，用上太复杂的方式去介绍，显然是有些强人所难了。

所以，陆语也只能简化了一下脑海中的语言表达，继续说道：

“简单来说，当咱们面对一个困难的时候。。。”

“这些问题不是只有一个目标，而是有好几个目标要同时考虑，不能仅仅只将目光聚焦在一个目标上。

。”

“比如说，你想做一个微电机系统，你不仅要让它的误差小，还要让它的性能好，但是这两个目标可能会互相影响或者互相矛盾。”

“你怎么办呢？你就要找一个方法，让这两个目标都能达到一个比较好的水平，或者找到一些方法，每个方法都能达到一个比较好的水平。

这些方法就叫做帕累托最优解。”

“帕累托最优解的意思是，在这些方法里面，没有哪一个方法能够在一个目标上更好，而不在另一个目标上更差。”

“也就是说，在这些方法里面，没有哪一个方法能够完全比另一个方法更好。”

“遗传算法可以用一些技术，比如非支配排序遗传算法或强度帕累托进化算法等，来有效地解决这种问题，并找到一组不同的帕累托最优解。”

“而其他的算法，比如你们刚刚提到的卡尔曼滤波器和支持向量机等，就要把多个目标合成一个目标，或者给每个目标一个权重，这样可能会造成许多我们不想要遇到的困难。”