回溯搜索優(yōu)化算法（Backtracking Search Algorithm，BSA）是一種用于解決優(yōu)化問題的進(jìn)化算法。它通過在解空間中進(jìn)行搜索和迭代優(yōu)化，逐步靠近最優(yōu)解，已被廣泛用于解決優(yōu)化問題。然而，BSA雖然在全局探索方面具有優(yōu)勢，但其性能有限，開發(fā)能力很差。為解決這一問題，微美全息（NASDAQ:WIMI）開發(fā)了一種基于BSA的集合智能引導(dǎo)的深度挖掘回溯搜索優(yōu)化算法（CIGBSA）旨在解決傳統(tǒng)回溯搜索優(yōu)化算法（BSA）的開發(fā)能力不足的問題。
資料顯示，微美全息（NASDAQ:WIMI）的集合智能引導(dǎo)的深度挖掘回溯搜索優(yōu)化算法（CIGBSA）的核心是集合智能引導(dǎo)的深度挖掘。在回溯搜索優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，引入集合智能的最優(yōu)傾向，通過挖掘集體智慧的優(yōu)勢來加速搜索過程，并改進(jìn)算法的性能。為了指導(dǎo)CIGBSA在搜索最佳個(gè)體的頂點(diǎn)時(shí)做出決策，CIGBSA設(shè)計(jì)了基于拓?fù)鋵α⒌膶W(xué)習(xí)運(yùn)算符。這些運(yùn)算符根據(jù)當(dāng)前解空間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，引導(dǎo)算法進(jìn)行搜索和學(xué)習(xí)。通過對拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的分析和建模，CIGBSA能夠更準(zhǔn)確地評估解的質(zhì)量，并朝著全局最優(yōu)解進(jìn)行進(jìn)化。
WIMI微美全息的集合智能引導(dǎo)的深度挖掘回溯搜索優(yōu)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(dǎo)個(gè)體向最優(yōu)解靠近。WIMI微美全息研發(fā)人員通過分析個(gè)體之間的差異和相似性，設(shè)計(jì)了一種有效的線性組合策略，使得個(gè)體能夠更加高效地學(xué)習(xí)和進(jìn)化。這種策略的運(yùn)用能夠加速算法的收斂速度，并提高解的質(zhì)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(fā)了另一個(gè)差異向量，該向量引導(dǎo)個(gè)體從當(dāng)前一代的平均值中進(jìn)行學(xué)習(xí)。這種策略的引入使得個(gè)體能夠在學(xué)習(xí)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(yīng)性。
據(jù)悉，WIMI微美全息在驗(yàn)證CIGBSA算法的性能上進(jìn)行了大量的論證，選擇了一系列標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化問題和實(shí)際應(yīng)用問題作為測試基準(zhǔn)，并與原始BSA算法以及最先進(jìn)的算法進(jìn)行對比。通過比較算法的收斂速度、解的質(zhì)量以及算法的魯棒性等指標(biāo)，評估CIGBSA的性能和競爭力。在實(shí)驗(yàn)過程中，進(jìn)行了反復(fù)的參數(shù)調(diào)優(yōu)和優(yōu)化，以進(jìn)一步提升CIGBSA算法的性能，通過調(diào)整學(xué)習(xí)率、差異向量的權(quán)重和拓?fù)鋵α⒌膶W(xué)習(xí)運(yùn)算符等參數(shù)，尋找最佳的參數(shù)組合，使得算法在不同問題上都能取得最優(yōu)的效果。
WIMI微美全息集合智能引導(dǎo)的深度挖掘回溯搜索優(yōu)化算法（CIGBSA）相較于傳統(tǒng)的回溯搜索優(yōu)化算法（BSA）具有多個(gè)優(yōu)勢：
結(jié)構(gòu)簡單且易于實(shí)現(xiàn)：CIGBSA的結(jié)構(gòu)相對簡單，易于理解和實(shí)現(xiàn)。它基于回溯搜索優(yōu)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(xué)習(xí)能力。
全局探索能力強(qiáng)：CIGBSA通過集合智能引導(dǎo)的深度挖掘，能夠更加全面地探索解空間，從而增加發(fā)現(xiàn)全局最優(yōu)解的概率。相比于傳統(tǒng)的BSA，CIGBSA在解決優(yōu)化問題時(shí)能夠更快速地收斂到最優(yōu)解附近。
改進(jìn)的學(xué)習(xí)機(jī)制：CIGBSA引入了拓?fù)鋵α⒌膶W(xué)習(xí)運(yùn)算符和線性組合策略，使得算法能夠更準(zhǔn)確地評估解的質(zhì)量并指導(dǎo)個(gè)體的學(xué)習(xí)。這種學(xué)習(xí)機(jī)制能夠加速算法的學(xué)習(xí)過程，使得個(gè)體能夠更快地適應(yīng)問題的特征，提高解的質(zhì)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(shí)現(xiàn)了個(gè)體在學(xué)習(xí)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(shù)設(shè)定下穩(wěn)定地找到高質(zhì)量的解。
競爭力和廣泛應(yīng)用：CIGBSA在實(shí)驗(yàn)中與BSA算法和最先進(jìn)的算法相比具有強(qiáng)大的競爭力。它在多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化問題和實(shí)際應(yīng)用問題上展現(xiàn)出卓越的性能。因此，CIGBSA算法有望在工程優(yōu)化、資源分配、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，并為解決實(shí)際問題提供高效、準(zhǔn)確的解決方案。
總結(jié)起來，WIMI微美全息開發(fā)的CIGBSA在結(jié)構(gòu)簡單性和全局探索能力方面具有優(yōu)勢，通過改進(jìn)的學(xué)習(xí)機(jī)制和策略實(shí)現(xiàn)高效的學(xué)習(xí)和進(jìn)化，同時(shí)具備良好的收斂性和魯棒性。它的競爭力和廣泛應(yīng)用潛力使得它成為解決優(yōu)化問題的有力工具。這一算法的開發(fā)為解決優(yōu)化問題開辟了新的途徑，有望在實(shí)踐中產(chǎn)生廣泛影響，并為各行各業(yè)提供高效、準(zhǔn)確的解決方案。
