計算機算法動態(tài)系統(tǒng)中的遞歸算法與遺傳算法的探討

葉中華 陶慧杰 趙玉婷 史寶坤

摘要：在科技水平高速發(fā)展的這半個世紀，計算機技術(shù)已經(jīng)全面進入了我們的生活當(dāng)中，信息積累量急劇增大，它使得整個世界的信息更多，其增長速度也越來越快，在基因?qū)W和一些商業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的概念，這個概念已經(jīng)廣泛地在國家社會發(fā)展當(dāng)中體現(xiàn)其價值。因此我們應(yīng)當(dāng)采用遞歸算法與遺傳算法對其進行優(yōu)化分析，使其價值能夠更好地展現(xiàn)出來，本文對其展開探討，為其進一步發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：計算機;動態(tài)算法;遞歸算法;遺傳算法

中圖分類號：TP301.6

文獻標識碼：A

文章編號：1672 - 9129（ 2018） 12 - 0002 - 01

l 引言

大數(shù)據(jù)主要包括大量的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)的存儲分析結(jié)構(gòu)等，海量數(shù)據(jù)主要是交互式的數(shù)據(jù)，其是結(jié)構(gòu)化或者非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，我們可以通過這樣的數(shù)據(jù)能夠?qū)τ谶^去發(fā)生的事情進行判斷，也能夠?qū)淼氖虑檫M行預(yù)測。大部分數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，其將文本、圖像、音頻的信息融合在其中，因此需要對其設(shè)計更加可靠的遞歸算法與遺傳算法來進行數(shù)據(jù)的讀取，才能夠?qū)⑵渲兴N含的信息提取出來。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)當(dāng)中，廣泛存在的還是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，其讀取比較方便，很容易地進行信息的觀測，但是在大數(shù)據(jù)時代，對數(shù)據(jù)的讀取非常依靠強大的算法，這就是它們主要存在的差異。

2 計算機算法動態(tài)系統(tǒng)分析

2.1 動態(tài)算法。動態(tài)規(guī)劃是運籌學(xué)中用于求解決策過程中的最優(yōu)化數(shù)學(xué)方法。當(dāng)然，我們在這里關(guān)注的是作為一種算法設(shè)計技術(shù)，作為一種使用多階段決策過程最優(yōu)的通用方法。它是應(yīng)用數(shù)學(xué)中用于解決某類最優(yōu)化問題的重要工具。在實際中，人們經(jīng)常遇到這樣一類決策問題：即因為過程的特殊性，能夠?qū)Q策的全過程根據(jù)時間或空間劃分若干個聯(lián)系的階段，而在各階段中，人們都需要進行方案的選擇，我們稱之為決策。這樣，各個階段所確定的決策就構(gòu)成一個決策序列，常稱之為動態(tài)算法策略。

2.2 動態(tài)算法的必要性。

第一是信息量大，根據(jù)統(tǒng)計可以發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)每天所產(chǎn)生的內(nèi)容可以制作成2億張光盤，這些數(shù)據(jù)表明在互聯(lián)網(wǎng)時代，社交網(wǎng)絡(luò)和移動互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)把人們的信息量擴大了很多，大數(shù)據(jù)的大不僅是信息量大，信息也非常全面，很多信息都可以采用計算機動態(tài)算法的手段來對其進行集聚，使得其可以滿足與分析的需要。

第二是多樣化程度高，目前來說數(shù)據(jù)類型已經(jīng)不僅僅是文本形式，其還存在有大量的圖片音頻等超文本信息，從結(jié)構(gòu)上來看數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)變化多樣，很多數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)并不是傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此我們需要采用更高效的動態(tài)算法技術(shù)和硬件設(shè)備來對其進行處理，才能夠更好的讀取這些數(shù)據(jù)當(dāng)中所蘊藏的價值。

第三是數(shù)據(jù)價值大，網(wǎng)絡(luò)每天都會產(chǎn)生大量的有價值的信息和一些噪音信息，這些原始信息中所含的核心內(nèi)容還是很少的，人們需要在大量的數(shù)據(jù)當(dāng)中進行尋找才能夠找到自己真正需要的，如何采用更好的動態(tài)算法來對其進行數(shù)據(jù)的挖掘，將數(shù)據(jù)當(dāng)中有用的信息提取出來是目前大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域當(dāng)中非常重要的一個課題。

第四是速度快，大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度是非常快的，在金融、證券等多個領(lǐng)域，需要及時的進行傳輸，需要對其進行較快的處理和分析，如果信息沒有進行實時地挖掘，那么其就可能成為無效的信息，如何采用更加有效的動態(tài)算法對其進行探究是非常關(guān)鍵的，將數(shù)據(jù)的處理效率提升有利于社會的進一步發(fā)展。

3 遞歸算法與遺傳算法概述

3.1 遞歸算法。遞歸算法在計算機科學(xué)中是指一種通過重復(fù)將問題分解為同類的子問題而解決問題的方法。遞歸式方法可以被用于解決很多的計算機科學(xué)問題，因此它是計算機科學(xué)中十分重要的一個概念。絕大多數(shù)編程語言支持函數(shù)的自調(diào)用，在這些語言中函數(shù)可以通過調(diào)用自身來進行遞歸。計算理論可以證明遞歸的作用可以完全取代循環(huán)，因此在很多函數(shù)編程語言中習(xí)慣用遞歸來實現(xiàn)循環(huán)。

3.2 遺傳算法。遺傳算法是一類借鑒生物界的進化規(guī)律演化而來的隨機化搜索方法，其主要特點是直接對結(jié)構(gòu)對象進行操作，不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定。它具有更好的全局尋優(yōu)能力，采用概率尋優(yōu)方法，能自動獲取優(yōu)化搜索空間，自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則。遺傳算法的這些性質(zhì)，已被人們廣泛地應(yīng)用于組合優(yōu)化、機器學(xué)習(xí)、信號處理、自適應(yīng)控制和人工生命等領(lǐng)域。它是現(xiàn)代有關(guān)智能計算中的關(guān)鍵技術(shù)。

4 遞歸算法與遺傳算法的應(yīng)用

4.1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流分析。對于用戶所產(chǎn)生的視頻網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行科學(xué)有效的分析是非常重要的技術(shù)，利用遞歸算法與遺傳算法對于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行有效分析的前提是對于其數(shù)據(jù)流進行保存和挖掘，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流指的是通過互聯(lián)網(wǎng)爬蟲等方式對于網(wǎng)上的主題以及相應(yīng)的傳播情況進行研究，這種技術(shù)主要問題在于其必須有較好的準確性，才能夠避免信息的重復(fù)和冗雜，同時其實時性必須非常好，才能夠更好的捕捉到熱點。利用遞歸算法與遺傳算法可以對于突發(fā)事件進行處理，人們很多時候是通過歷史數(shù)據(jù)來進行數(shù)據(jù)分析的，但是有時候這樣分析并不具有科學(xué)性，因為很多信息的變化趨勢并不是按照傳統(tǒng)的信息流所傳遞的，因此需要借助于計算機的強大的運算力來對其進行優(yōu)化，才能夠更好的捕捉。

4.2 短文本信息挖掘。短文本是被受到廣泛關(guān)注的信息形式，通過簡單的搜索可以有效的獲得大量的信息，但是很多時候的文本當(dāng)中也包含著很多垃圾信息，因此用戶所產(chǎn)生的一些信息并不都是有必要被采集的，我們需要對于利用遞歸算法與遺傳算法對短文本做好分析和挖掘工作，將對于我們來說重要性程度較低的信息進行排除，才能夠做到信息的高效率收集與推送。

4.3 可視化數(shù)據(jù)技術(shù)。可視化數(shù)據(jù)是非常多的，很多媒體在圖像上進行關(guān)鍵詞的標注，利用遞歸算法與遺傳算法對于圖像的特征進行提取，把圖像轉(zhuǎn)換為文本，也將一些文本轉(zhuǎn)換為圖像描述，這樣就將數(shù)據(jù)進行了可視化，這對于數(shù)據(jù)挖掘分析來說是極為關(guān)鍵的，該技術(shù)可以將信息進行融合，做到信息的較高層次的匹配，使得信息對于用戶的可用性程度更強。

4.4 信息推薦技術(shù)。目前來說，對于數(shù)據(jù)的分析要求是對于數(shù)據(jù)能夠做好評估，從而對于將來的決策有所幫助，這些評估指標主要包括視頻的播放量、曝光量、分享量等，這樣才能夠?qū)τ谄鋵淼膫鞑デ闆r進行預(yù)測。眼球系數(shù)指的是視頻當(dāng)中每個點吸引瀏覽者眼球的能力，該技術(shù)已經(jīng)成為了很多視頻網(wǎng)站對于用戶行為分析的關(guān)鍵性因素，這些數(shù)據(jù)當(dāng)中包含了大量的信息，因此需要對其進行更加科學(xué)的收集，利用更加符合于實際情況的遞歸算法與遺傳算法來對其進行深層次的探究，才能夠更好的將其進行評估，從而根據(jù)用戶的實際情況對其進行相應(yīng)的視頻推薦與廣告推送等，給企業(yè)帶來收益。同時，采用更加先進的遞歸算法與遺傳算法也能夠?qū)τ诰W(wǎng)絡(luò)視頻網(wǎng)站當(dāng)中的一些不良視頻進行過濾，將具有正能量的視頻更多的推薦給用戶，利于弘揚社會風(fēng)氣，將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于社會建設(shè)當(dāng)中有著極好的效果，因此在視頻網(wǎng)站的建設(shè)當(dāng)中，應(yīng)該大量的采用這樣的技術(shù)，以較低的成本和較高的效率做好視頻的篩選工作。

5 總結(jié)

綜合以上分析，我們可以發(fā)現(xiàn)遞歸算法與遺傳算法和計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展有著非常密切的關(guān)系，同時很多等新興的網(wǎng)絡(luò)拓撲方式已經(jīng)在移動端興起并有著較大的市場，因此我們需要對于其發(fā)展進行多角度的分析，采用較為先進的遞歸算法與遺傳算法來對于網(wǎng)絡(luò)上的內(nèi)容進行質(zhì)量上的提升。大數(shù)據(jù)可以改變很多事情，但是無法代替所有事情，在這個行業(yè)，很多企業(yè)應(yīng)該認識到遞歸算法與遺傳算法等大數(shù)據(jù)技術(shù)所存在的局限性，避免炒作的情況，真正將這些關(guān)鍵技術(shù)用在需要的地方。同時對于網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中所存在的一些不良現(xiàn)象要及時的抵制，這樣才能夠使得技術(shù)能夠發(fā)揮出更多的優(yōu)勢來。

參考文獻：

[1]孫浩，崔慧慧，魏立新，呼子宇.基于動態(tài)多目標進化算法的冷連軋負荷分配研究[J].礦冶工程，2017，37（ 06）：136 - 141.

[2]鮑黎明.動態(tài)K- means算法在遙感圖像挖掘領(lǐng)域的并行化研究[D].南京郵電大學(xué)，2017.

[3]葉偉波.基于多米諾骨牌算法的動態(tài)路徑誘導(dǎo)研究[D].長安大學(xué)，2017.

[4]王亞珂.動態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的影響最大化算法的研究[D].黑龍江大學(xué)，2017.

[5]李文強，陸應(yīng)通.基于繪制時間的加權(quán)動態(tài)負載均衡算法[J].現(xiàn)代計算機（專業(yè)版），2017（ 08）：45 -50.