回溯搜索優化算法（Backtracking Search Algorithm，BSA）是一種用于解決優化問題的進化算法。它通過在解空間中進行搜索和迭代優化，逐步靠近最優解，已被廣泛用于解決優化問題。然而，BSA雖然在全局探索方面具有優勢，但其性能有限，開發能力很差。為解決這一問題，微美全息（NASDAQ:WIMI）開發了一種基于BSA的集合智能引導的深度挖掘回溯搜索優化算法（CIGBSA）旨在解決傳統回溯搜索優化算法（BSA）的開發能力不足的問題。
資料顯示，微美全息（NASDAQ:WIMI）的集合智能引導的深度挖掘回溯搜索優化算法（CIGBSA）的核心是集合智能引導的深度挖掘。在回溯搜索優化算法的基礎上，引入集合智能的最優傾向，通過挖掘集體智慧的優勢來加速搜索過程，并改進算法的性能。為了指導CIGBSA在搜索最佳個體的頂點時做出決策，CIGBSA設計了基于拓撲對立的學習運算符。這些運算符根據當前解空間的拓撲結構，引導算法進行搜索和學習。通過對拓撲結構的分析和建模，CIGBSA能夠更準確地評估解的質量，并朝著全局最優解進行進化。
WIMI微美全息的集合智能引導的深度挖掘回溯搜索優化算法（CIGBSA）的線性組合策略在CIGBSA中起到重要作用，通過引入差異向量來指導個體向最優解靠近。WIMI微美全息研發人員通過分析個體之間的差異和相似性，設計了一種有效的線性組合策略，使得個體能夠更加高效地學習和進化。這種策略的運用能夠加速算法的收斂速度，并提高解的質量。為了平衡整體性能，CIGBSA模擬了集體智慧的聚類-趨勢策略。在線性組合策略中，WIMI微美全息開發了另一個差異向量，該向量引導個體從當前一代的平均值中進行學習。這種策略的引入使得個體能夠在學習過程中兼顧全局信息和局部信息，從而提高算法的魯棒性和適應性。
據悉，WIMI微美全息在驗證CIGBSA算法的性能上進行了大量的論證，選擇了一系列標準優化問題和實際應用問題作為測試基準，并與原始BSA算法以及最先進的算法進行對比。通過比較算法的收斂速度、解的質量以及算法的魯棒性等指標，評估CIGBSA的性能和競爭力。在實驗過程中，進行了反復的參數調優和優化，以進一步提升CIGBSA算法的性能，通過調整學習率、差異向量的權重和拓撲對立的學習運算符等參數，尋找最佳的參數組合，使得算法在不同問題上都能取得最優的效果。
WIMI微美全息集合智能引導的深度挖掘回溯搜索優化算法（CIGBSA）相較于傳統的回溯搜索優化算法（BSA）具有多個優勢：
結構簡單且易于實現：CIGBSA的結構相對簡單，易于理解和實現。它基于回溯搜索優化算法，并在其中引入了集合智能和深度挖掘的思想，使得算法具備全局探索能力和高效學習能力。
全局探索能力強：CIGBSA通過集合智能引導的深度挖掘，能夠更加全面地探索解空間，從而增加發現全局最優解的概率。相比于傳統的BSA，CIGBSA在解決優化問題時能夠更快速地收斂到最優解附近。
改進的學習機制：CIGBSA引入了拓撲對立的學習運算符和線性組合策略，使得算法能夠更準確地評估解的質量并指導個體的學習。這種學習機制能夠加速算法的學習過程，使得個體能夠更快地適應問題的特征，提高解的質量和算法的性能。
良好的收斂性和魯棒性：CIGBSA通過模擬集體智慧的聚類-趨勢策略，實現了個體在學習過程中兼顧全局信息和局部信息的能力。這種策略的引入使得算法具備較好的收斂性和魯棒性，能夠在不同問題和參數設定下穩定地找到高質量的解。
競爭力和廣泛應用：CIGBSA在實驗中與BSA算法和最先進的算法相比具有強大的競爭力。它在多個標準優化問題和實際應用問題上展現出卓越的性能。因此，CIGBSA算法有望在工程優化、資源分配、數據分析等領域發揮重要作用，并為解決實際問題提供高效、準確的解決方案。
總結起來，WIMI微美全息開發的CIGBSA在結構簡單性和全局探索能力方面具有優勢，通過改進的學習機制和策略實現高效的學習和進化，同時具備良好的收斂性和魯棒性。它的競爭力和廣泛應用潛力使得它成為解決優化問題的有力工具。這一算法的開發為解決優化問題開辟了新的途徑，有望在實踐中產生廣泛影響，并為各行各業提供高效、準確的解決方案。
