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03 優(yōu)化問題三大要素
楊偉康 博士
進化算法與矩陣分析

03 優(yōu)化問題三大要素

信息技術、AI及數(shù)字化 > 進化算法與矩陣分析

楊偉康簡介 時長 30 分鐘

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湖南大學機械工程碩士,澳門科技大學人工智能博士,現(xiàn)任香港高校研究員。擁有超過十年智能駕駛與汽車工程研發(fā)經驗,曾長期任職于知名汽車企業(yè),擔任感知算法負責人。在智能駕駛感知領域具備深厚積累,曾主導L3級自動駕駛及BEV實時泊車感知算法研發(fā),項目成果入選工信部首批試點名單。目前專注于利用多傳感器數(shù)據(jù)構建香港高清地圖的人工智能模型研究,致力于推動智能駕駛感知技術在真實場景中的應用落地。在學術方面,以第一作者身份在《IEEE TITS》等國際權威期刊發(fā)表SCI論文4篇,持有《車位檢測方法》等發(fā)明及實用新型專利10余項。研究兼顧理論創(chuàng)新與工程實踐,在感知算法、多傳感器融合及高精地圖構建等方面形成系統(tǒng)積累。
課程作業(yè)(以下主題任選一題)
第一主題
請比較人工蜂群算法(ABC)中三種蜜蜂(雇傭蜂、觀察蜂、偵查蜂)的角色分工與功能。這三種角色分別對應算法中的哪些操作?它們如何共同協(xié)作來完成優(yōu)化任務? 提示:可從每種蜜蜂的職責、搜索方式、信息傳遞機制入手,說明它們在算法迭代過程中分別扮演什么角色,以及如何通過分工合作實現(xiàn)全局搜索與局部開發(fā)的平衡。
優(yōu)秀作業(yè) 作者
第二主題
在群集蜘蛛優(yōu)化算法(SSO)中,蜘蛛通過“振動”來傳遞信息。請說明振動的產生方式、傳播機制以及它對蜘蛛移動決策的影響。這種機制與蜂群算法中的“搖擺舞”有什么異同? 提示:可從振動的強度與距離關系、雌雄蜘蛛的不同反應出發(fā),分析振動在搜索中的作用。再與ABC中雇傭蜂通過搖擺舞傳遞蜜源信息的方式進行比較。
優(yōu)秀作業(yè) 作者
第三主題
共生生物搜索算法(SOS)包含三種共生關系:互利共生、偏利共生與寄生。請分別說明這三種關系的數(shù)學表達方式及其在優(yōu)化過程中的作用。為什么說SOS是一種“不需要調參”的算法? 提示:可結合每種關系的更新公式,解釋它們如何推動解的進化。再說明SOS如何通過生物間的自適應交互自動調節(jié)搜索步長,從而避免人工調參的困擾。
優(yōu)秀作業(yè) 作者
第四主題
多傳感器融合權重在線優(yōu)化算法綜述——從粒子群優(yōu)化到參數(shù)自適應方法
優(yōu)秀作業(yè) 作者

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