BEIJING, 22 tháng 9 năm 2023 — MicroAlgo Inc. (NASDAQ: MLGO) (“Công ty” hoặc “MicroAlgo”), hôm nay đã công bố rằng một thuật toán tìm kiếm backtracking được tăng cường kiến thức đã được phát triển, trong khi nghiên cứu và phát triển các phương pháp tính toán tiến hóa đã cung cấp cơ sở kỹ thuật cho sự xuất hiện của thuật toán tìm kiếm backtracking được tăng cường kiến thức của MicroAlgo. Thuật toán nhằm mục đích cải thiện hiệu quả, độ chính xác và khả năng thích ứng của việc giải quyết vấn đề và cung cấp nhiều khả năng hơn cho tối ưu hóa và hỗ trợ ra quyết định cho các doanh nghiệp và các tổ chức nghiên cứu. Việc phát triển và ứng dụng thuật toán được kỳ vọng sẽ có tác động đáng kể trong nhiều lĩnh vực.
Thuật toán tìm kiếm backtracking được tăng cường kiến thức kết hợp chiến lược tìm kiếm backtracking và học tập kiến thức để cải thiện hiệu suất và hiệu quả của thuật toán. Nền tảng của thuật toán tìm kiếm backtracking được tăng cường kiến thức là tìm kiếm backtracking. Tìm kiếm backtracking là một phương pháp tối ưu hóa lặp đi lặp lại bắt đầu với một giải pháp có thể và sau đó tìm kiếm giải pháp tối ưu hoặc gần tối ưu cho vấn đề bằng cách điều chỉnh và cải thiện dần giải pháp hiện tại. Ở mỗi bước, thuật toán thử các lựa chọn khác nhau và sau đó đánh giá chất lượng của những lựa chọn đó và quyết định bước tiếp theo.
Thuật toán tìm kiếm backtracking được tăng cường kiến thức của MicroAlgo Inc. giới thiệu các tham số điều khiển thích ứng để cho phép điều chỉnh động kích thước bước tìm kiếm. Giá trị của các tham số này được tự động điều chỉnh dựa trên thông tin toàn cục và cục bộ về quần thể trong lần lặp hiện tại. Điều này có nghĩa là thuật toán có khả năng điều chỉnh linh hoạt độ sâu và rộng của việc tìm kiếm theo đặc điểm của vấn đề và tiến trình tìm kiếm. Điều này giúp cân bằng khả năng thăm dò và khai thác của thuật toán, do đó cải thiện hiệu quả tìm kiếm.
Thuật toán tìm kiếm backtracking được tăng cường kiến thức sử dụng các chiến lược đột biến khác nhau được hướng dẫn bởi nhiều thông tin. Những chiến lược này hướng dẫn thuật toán tạo ra các giải pháp mới dựa trên kinh nghiệm tìm kiếm trước đó và kiến thức miền. Mục tiêu của những chiến lược này là tăng sự đa dạng của việc tìm kiếm, giúp thuật toán thoát khỏi giải pháp tối ưu cục bộ và cải thiện hiệu quả của việc tìm kiếm toàn cục. Việc lựa chọn và thích nghi các chiến lược đột biến có thể dựa trên bản chất và nhu cầu của vấn đề.
Để tiếp tục cải thiện hiệu suất của thuật toán, thuật toán tìm kiếm backtracking được tăng cường kiến thức giới thiệu các chiến lược quần thể đa dạng. Điều này có nghĩa là thuật toán có thể xử lý nhiều quần thể đồng thời và hoạt động ở các vùng tìm kiếm khác nhau. Mỗi quần thể có thể sử dụng các cài đặt tham số và chiến lược tìm kiếm khác nhau để tăng hiệu quả tìm kiếm toàn cục. Chiến lược quần thể đa dạng giúp thuật toán khám phá tốt hơn không gian giải pháp và tìm ra các giải pháp tốt hơn.
Cốt lõi của thuật toán tìm kiếm backtracking được tăng cường kiến thức của MicroAlgo Inc. nằm ở cơ chế học tập kiến thức. Ở mỗi lần lặp lại của thuật toán, nó tích lũy và cập nhật kiến thức về vấn đề. Kiến thức này bao gồm các giải pháp đã được thử, đánh giá chất lượng của chúng, và thông tin về cấu trúc của vấn đề. Thông qua học tập kiến thức, thuật toán có khả năng hội tụ nhanh hơn về các giải pháp tốt hơn bởi vì nó sử dụng kinh nghiệm tìm kiếm trước đó.
Các điểm chính của logic kỹ thuật và nguyên tắc: Thứ nhất, thuật toán khởi tạo giải pháp ban đầu và thiết lập các giá trị ban đầu của các tham số điều khiển. Sau đó trong mỗi lần lặp lại, thuật toán chọn một ứng viên giải pháp hoặc tạo một giải pháp mới và đánh giá chất lượng của nó. Trong số những thứ khác, các tham số điều khiển thích ứng được điều chỉnh dựa trên thông tin toàn cục và cục bộ để xác định độ sâu và rộng của việc tìm kiếm ở bước tiếp theo. Thứ hai, chiến lược đột biến hướng dẫn việc tạo ra các giải pháp mới dựa trên kiến thức để tăng sự đa dạng của việc tìm kiếm. Chiến lược quần thể đa dạng cho phép chạy nhiều quần thể song song để tăng hiệu quả tìm kiếm toàn cục. Cuối cùng, cơ chế học tập kiến thức cập nhật cơ sở kiến thức của thuật toán với các giải pháp đã thử và đánh giá của chúng.
Thuật toán tối ưu hóa quá trình tìm kiếm của vấn đề một cách linh hoạt và thông minh rất cao thông qua các tham số điều khiển thích ứng, các chiến lược đột biến mới lạ, chiến lược quần thể đa dạng và cơ chế học tập kiến thức, do đó cải thiện hiệu suất và hiệu quả của thuật toán. Điều này giúp nó trở thành một công cụ mạnh mẽ để xử lý các bài toán tối ưu hóa phức tạp và hỗ trợ ra quyết định.
Thuật toán tìm kiếm backtracking được tăng cường kiến thức của MicroAlgo Inc. là một công nghệ đột phá đầy triển vọng cho sự phát triển trong tương lai. Các thuật toán tìm kiếm backtracking được tăng cường kiến thức sẽ được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp hơn nữa, bao gồm chăm sóc sức khỏe, năng lượng, giao thông vận tải, bán lẻ, và nhiều hơn nữa. Các vấn đề và thách thức trong các ngành công nghiệp khác nhau sẽ thúc đẩy các thuật toán phát triển và cải thiện. Với sự tiến bộ liên tục của công nghệ và việc ứng dụng thực tế của các thuật toán, chúng ta có thể mong đợi sự tối ưu liên tục của các thuật toán tìm kiếm backtracking được tăng cường kiến thức, bao gồm các chiến lược tìm kiếm hiệu quả hơn, các cơ chế học tập kiến thức linh hoạt hơn, và các chiến lược nhóm mạnh mẽ hơn.
Trong tương lai, thuật toán có thể được mở rộng để xử lý các bài toán đa cực trị nơi có nhiều giải pháp tối ưu cục bộ. Điều này s