正文

2022年提出最新智能算法（新出的智能算法）

发布时间：2023-03-14 02:37:29 稿源：创意岭阅读： 92 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于2022年提出最新智能算法的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

ChatGPT国内免费在线使用，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端

官网：https://ai.de1919.com

本文目录:

1、2022年实施新一代人工智能重大项目需要哪些支持？
2、2022年百度是什么算法
3、2022年全球人工智能技术大赛湖北名次
4、智能优化算法：供需优化算法

2022年提出最新智能算法（新出的智能算法）

一、2022年实施新一代人工智能重大项目需要哪些支持？

A基础理论 C关键技术 D支撑体系 D产业应用

二、2022年百度是什么算法

蓝天算法

蓝天算法的出现主要是为了打击恶意严重的新闻源。越来越多的地方性网站，由于获得了很高的流量，从而能让文章拥有很好的收录和排名。相应的为了获得更多的利益，越来越多的网站开始出售新闻源，这就导致了网络上出现了大量的垃圾信息。为了更好地提高用户体验，百度针对类似的情况持续打压新闻源的软文等出售行为，还用户一片蓝天，所以叫做蓝天算法。

三、2022年全球人工智能技术大赛湖北名次

湖北荣获一等奖。2022全球人工智能技术创新大赛——算法挑战赛是由中国人工智能学会和杭州市余杭区人民政府共同创办，由杭州未来科技城管委会和京东零售联合承办。大赛将立足国际视野，聚焦前沿科技与应用创新，推进人工智能领域的学术交流、人才培养、技术发展以及跨界应用与融合，打造人工智能的人才交流平台与产业生态圈。湖北在此次的人工智能技术大赛中因成绩出色荣获一等奖。

四、智能优化算法：供需优化算法

@[toc]

摘要：供需优化(supply-demand-based optimization,SDO)算法是 Zhao 等于 2019 年受经济学供需机制的启发而提出的一种新型元启发式优化算法。该算法在数学上模拟了消费者的需求关系和生产者的供给关系，通过将供求机制之稳定模式和非稳定模式引入到 SDO 算法中，利用两种模式在给定空间中进行局部搜索和全局搜索求解待优化问题。与传统群智能算法相比，SDO 算法收敛速度快、寻优精度高、调节参数少，具有较好的探索和开发能力。

SDO 数学描述简述如下:

(1) SDO 算法初始化。假设有个市场，每个市场有种不同的商品，每种商品都有一定的数量和价格。市场中种商品价格表示优化问题维变量的一组候选解，同时将市场中种商品数量作为一组可行解进行评估，如果可行解优于候选解，则可行解替换候选解。个市场商品价格和商品数量分别用、两个矩阵表示:

式中: 和分别为第个商品价格和数量; 和分别为第个商品在第个市场中的价格和数量。

利用适应度函数分别对每个市场中的商品价格和数量进行评估，对于个市场，商品价格和商品数量的适应度分别为:

(2)商品均衡数量与均衡价格。假设每种商品的均衡价格和均衡数量在每次迭代过程中都是可变的，从每个市场商品数量集合中选择一种商品数量作为其数量均衡向量，其市场适应度值越大，表示每个市场所选商品数量的概率就越大。同时，每个市场也可以根据其概率从商品价格集合中选择一种商品价格或以所有市场商品价格的平均值作为均衡价格。商品均衡数量表示如下:

其中：

式中: 为商品数量的适应度值; 为比选算子(roulette wheel selection)。

商品均衡价格表示如下:

其中：

式中: 为商品价格的适应度值; 为[0,1]中的随机数。

供给函数和需求函数。依据均衡数量、均衡价格分别给出供给函数和需求函数:

式中: 和分别为第次迭代第个商品价格和数量; 和分别为需求权重和供给权重，通过调整对均衡价格和均衡数量进行更新。

将式(6)插入式(7)中，可以将需求算式重写为:

供应权重和需求权重分别为:

式中: 为最大迭代次数。用变量表示供应权重和需求权重的乘积，可以得到:

变量有助于 SDO 算法在勘探和开发之间平稳过渡。属稳定模式，通过调整供应权重和需求权重得到均衡价格周围不同的商品价格，这些商品价格可以通过随机数在当前价格和均衡价格之间随机变化，稳定模式机制强调“开发”以改善SDO 算法的局部勘探能力。属非稳定模式，它允许任何市场中的商品价格远离均衡价格，非稳定模式机制迫使每个市场在搜索空间中加强“勘探”未知区域以提高 SDO 算法的全局搜索能力。

算法步骤：

step1：设置 SDO 算法市场群体数，最大迭代次数，问题维度，搜索空间。随机初始化商品价格和商品数量，令当前迭代次数 t=0。

step2:计算商品价格和商品数量的适应度值和，如果优于，则用代替，保存为当前最优解。

step3确定供应权重和需求权重

step4:对于每个市场，利用式(4)确定均衡数量 ;利用式(5)确定均衡价格。

step5:利用式(6) 更新商品数量 ;利用式(7)更新商品价格。基于式(14)计算商品价格和商品数量的适应度值和，如果优于，则用代替，保存为当前最优解。

step6:令 t=t+1。判断算法是否达到终止条件，若是，输出最优解 x best ，算法结束;否则重复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]崔东文,李代华.基坑变形预测的改进供需优化算法-指数幂乘积模型[J].水利水电科技进展,2020,40(04):43-50.

以上就是关于2022年提出最新智能算法相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。