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2022年提出最新智能算法（新出的智能算法）

發(fā)布時間：2023-03-14 02:37:29 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 92 問大家

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本文目錄:

1、2022年實(shí)施新一代人工智能重大項(xiàng)目需要哪些支持？
2、2022年百度是什么算法
3、2022年全球人工智能技術(shù)大賽湖北名次
4、智能優(yōu)化算法：供需優(yōu)化算法

2022年提出最新智能算法（新出的智能算法）

一、2022年實(shí)施新一代人工智能重大項(xiàng)目需要哪些支持？

A基礎(chǔ)理論 C關(guān)鍵技術(shù) D支撐體系 D產(chǎn)業(yè)應(yīng)用

二、2022年百度是什么算法

藍(lán)天算法

藍(lán)天算法的出現(xiàn)主要是為了打擊惡意嚴(yán)重的新聞源。越來越多的地方性網(wǎng)站，由于獲得了很高的流量，從而能讓文章?lián)碛泻芎玫氖珍浐团琶?。相?yīng)的為了獲得更多的利益，越來越多的網(wǎng)站開始出售新聞源，這就導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)了大量的垃圾信息。為了更好地提高用戶體驗(yàn)，百度針對類似的情況持續(xù)打壓新聞源的軟文等出售行為，還用戶一片藍(lán)天，所以叫做藍(lán)天算法。

三、2022年全球人工智能技術(shù)大賽湖北名次

湖北榮獲一等獎。2022全球人工智能技術(shù)創(chuàng)新大賽——算法挑戰(zhàn)賽是由中國人工智能學(xué)會和杭州市余杭區(qū)人民政府共同創(chuàng)辦，由杭州未來科技城管委會和京東零售聯(lián)合承辦。大賽將立足國際視野，聚焦前沿科技與應(yīng)用創(chuàng)新，推進(jìn)人工智能領(lǐng)域的學(xué)術(shù)交流、人才培養(yǎng)、技術(shù)發(fā)展以及跨界應(yīng)用與融合，打造人工智能的人才交流平臺與產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈。湖北在此次的人工智能技術(shù)大賽中因成績出色榮獲一等獎。

四、智能優(yōu)化算法：供需優(yōu)化算法

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摘要：供需優(yōu)化(supply-demand-based optimization,SDO)算法是 Zhao 等于 2019 年受經(jīng)濟(jì)學(xué)供需機(jī)制的啟發(fā)而提出的一種新型元啟發(fā)式優(yōu)化算法。該算法在數(shù)學(xué)上模擬了消費(fèi)者的需求關(guān)系和生產(chǎn)者的供給關(guān)系，通過將供求機(jī)制之穩(wěn)定模式和非穩(wěn)定模式引入到 SDO 算法中，利用兩種模式在給定空間中進(jìn)行局部搜索和全局搜索求解待優(yōu)化問題。與傳統(tǒng)群智能算法相比，SDO 算法收斂速度快、尋優(yōu)精度高、調(diào)節(jié)參數(shù)少，具有較好的探索和開發(fā)能力。

SDO 數(shù)學(xué)描述簡述如下:

(1) SDO 算法初始化。假設(shè)有個市場，每個市場有種不同的商品，每種商品都有一定的數(shù)量和價格。市場中種商品價格表示優(yōu)化問題維變量的一組候選解，同時將市場中種商品數(shù)量作為一組可行解進(jìn)行評估，如果可行解優(yōu)于候選解，則可行解替換候選解。個市場商品價格和商品數(shù)量分別用、兩個矩陣表示:

式中: 和分別為第個商品價格和數(shù)量; 和分別為第個商品在第個市場中的價格和數(shù)量。

利用適應(yīng)度函數(shù)分別對每個市場中的商品價格和數(shù)量進(jìn)行評估，對于個市場，商品價格和商品數(shù)量的適應(yīng)度分別為:

(2)商品均衡數(shù)量與均衡價格。假設(shè)每種商品的均衡價格和均衡數(shù)量在每次迭代過程中都是可變的，從每個市場商品數(shù)量集合中選擇一種商品數(shù)量作為其數(shù)量均衡向量，其市場適應(yīng)度值越大，表示每個市場所選商品數(shù)量的概率就越大。同時，每個市場也可以根據(jù)其概率從商品價格集合中選擇一種商品價格或以所有市場商品價格的平均值作為均衡價格。商品均衡數(shù)量表示如下:

其中：

式中: 為商品數(shù)量的適應(yīng)度值; 為比選算子(roulette wheel selection)。

商品均衡價格表示如下:

其中：

式中: 為商品價格的適應(yīng)度值; 為[0,1]中的隨機(jī)數(shù)。

供給函數(shù)和需求函數(shù)。依據(jù)均衡數(shù)量、均衡價格分別給出供給函數(shù)和需求函數(shù):

式中: 和分別為第次迭代第個商品價格和數(shù)量; 和分別為需求權(quán)重和供給權(quán)重，通過調(diào)整對均衡價格和均衡數(shù)量進(jìn)行更新。

將式(6)插入式(7)中，可以將需求算式重寫為:

供應(yīng)權(quán)重和需求權(quán)重分別為:

式中: 為最大迭代次數(shù)。用變量表示供應(yīng)權(quán)重和需求權(quán)重的乘積，可以得到:

變量有助于 SDO 算法在勘探和開發(fā)之間平穩(wěn)過渡。屬穩(wěn)定模式，通過調(diào)整供應(yīng)權(quán)重和需求權(quán)重得到均衡價格周圍不同的商品價格，這些商品價格可以通過隨機(jī)數(shù) 在當(dāng)前價格和均衡價格之間隨機(jī)變化，穩(wěn)定模式機(jī)制強(qiáng)調(diào)“開發(fā)”以改善SDO 算法的局部勘探能力。屬非穩(wěn)定模式，它允許任何市場中的商品價格遠(yuǎn)離均衡價格，非穩(wěn)定模式機(jī)制迫使每個市場在搜索空間中加強(qiáng)“勘探”未知區(qū)域以提高 SDO 算法的全局搜索能力。

算法步驟：

step1：設(shè)置 SDO 算法市場群體數(shù) ，最大迭代次數(shù) ，問題維度，搜索空間。隨機(jī)初始化商品價格和商品數(shù)量，令當(dāng)前迭代次數(shù) t=0。

step2:計(jì)算商品價格和商品數(shù)量的適應(yīng)度值和，如果優(yōu)于，則用代替，保存為當(dāng)前最優(yōu)解。

step3確定供應(yīng)權(quán)重和需求權(quán)重

step4:對于每個市場，利用式(4)確定均衡數(shù)量 ;利用式(5)確定均衡價格。

step5:利用式(6) 更新商品數(shù)量 ;利用式(7)更新商品價格 ?；谑?14)計(jì)算商品價格和商品數(shù)量的適應(yīng)度值和，如果優(yōu)于，則用代替，保存為當(dāng)前最優(yōu)解。

step6:令 t=t+1。判斷算法是否達(dá)到終止條件，若是，輸出最優(yōu)解 x best ，算法結(jié)束;否則重復(fù)step2～step6。

[1] Engineering; Hebei University of Engineering Details Findings in Engineering (Supply-demand-based Optimization: a Novel Economics-inspired Algorithm for Global Optimization)[J]. Journal of Engineering,2019,{4}{5}:

[1]崔東文,李代華.基坑變形預(yù)測的改進(jìn)供需優(yōu)化算法-指數(shù)冪乘積模型[J].水利水電科技進(jìn)展,2020,40(04):43-50.

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