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07 適應(yīng)度Landscape分析
楊偉康 博士
進(jìn)化算法與矩陣分析

07 適應(yīng)度Landscape分析

信息技術(shù)、AI及數(shù)字化 > 進(jìn)化算法與矩陣分析

楊偉康簡介 時長 27 分鐘

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湖南大學(xué)機(jī)械工程碩士,澳門科技大學(xué)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(jīng)驗(yàn),曾長期任職于知名汽車企業(yè),擔(dān)任感知算法負(fù)責(zé)人。在智能駕駛感知領(lǐng)域具備深厚積累,曾主導(dǎo)L3級自動駕駛及BEV實(shí)時泊車感知算法研發(fā),項(xiàng)目成果入選工信部首批試點(diǎn)名單。目前專注于利用多傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)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(shù)在真實(shí)場景中的應(yīng)用落地。在學(xué)術(shù)方面,以第一作者身份在《IEEE TITS》等國際權(quán)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(shí)用新型專利10余項(xiàng)。研究兼顧理論創(chuàng)新與工程實(shí)踐,在感知算法、多傳感器融合及高精地圖構(gòu)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(yīng)算法中的哪些操作?它們?nèi)绾喂餐瑓f(xié)作來完成優(yōu)化任務(wù)? 提示:可從每種蜜蜂的職責(zé)、搜索方式、信息傳遞機(jī)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(shí)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(chǎn)生方式、傳播機(jī)制以及它對蜘蛛移動決策的影響。這種機(jī)制與蜂群算法中的“搖擺舞”有什么異同? 提示:可從振動的強(qiáng)度與距離關(guān)系、雌雄蜘蛛的不同反應(yīng)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(jìn)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(guān)系:互利共生、偏利共生與寄生。請分別說明這三種關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)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(diào)參”的算法? 提示:可結(jié)合每種關(guān)系的更新公式,解釋它們?nèi)绾瓮苿咏獾倪M(jìn)化。再說明SOS如何通過生物間的自適應(yīng)交互自動調(diào)節(jié)搜索步長,從而避免人工調(diào)參的困擾。
優(yōu)秀作業(yè) 作者
第四主題
多傳感器融合權(quán)重在線優(yōu)化算法綜述——從粒子群優(yōu)化到參數(shù)自適應(yīng)方法
優(yōu)秀作業(yè) 作者

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