简介：摘要：车辆路线问题是配送计划的基本问题，它试图考虑客户的数量，他们的约束以及可用车辆的数量和容量的情况下，以最小的位移成本找到最佳的行进路线。在这项研究中，我们首先描述了旅行商问题和车辆路线模型，然后提出了考虑顾客之间优先约束的多目标车辆路线模型。有不同的元启发式算法可以解决此类 NP难题。本研究提出了一种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的求解算法。此外，通过分析一个操作样本，使用区域内客户的数据，考虑问题及其功能的不同约束，并使用惩罚方法和附加的分段约束方法，可以获得最佳的车辆路线。以及对每种算法的结果结合其混合算法进行了演示。

简介：为了改进基本的人工鱼群算法的性能及更好地模拟自然界鱼群捕食的行为，该文提出了一种基于多群竞争的改进人工鱼群算法。算法中引入了多个鱼群，除了描述基本的鱼个体觅食行为外，鱼群间还存在竞争机制。TSP的数值实验表明了改进算法的可行性及更好的全局优化性。

简介：多阈值图像分割对于复杂图像具有较好的分割效果，但计算复杂度高，因此将鱼群算法应用到Otsu算法中，提出一种基于鱼群算法的多阈值图像分割算法。仿真结果证明，与传统的穷尽式搜索算法相比，该算法在正确选取阈值的同时降低了时间复杂度。

简介：摘要：近几年，人工智能领域发展迅速，与人工智能相关的专利申请量逐年攀升，人工智能涉及的应用领域也不断扩大。涉及人工智能的发明专利申请，一般包含算法特征，本文从算法与具体应用领域结合的紧密程度角度出发，以案例形式，分析如何对人工智能领域的专利申请进行客体判断。

简介：摘要：数据、算法和计算能力三大要素推动了人工智能技术和产业的快速发展，并在语音识别、图像识别和自然语言处理等领域取得了一些突破。然而，人工智能在为经济社会发展注入活力的同时，不可避免地带来了新技术和社会安全风险，尤其是数据和算法的固有安全挑战。在数据安全方面，数据作为一种新的生产要素，其价值日益凸显。然而，在人工智能应用过程中，存在数据收集的合规性、数据挖掘导致的隐私泄露以及数据使用的失控溢出等各种问题。由于新一代人工智能对训练数据的高度依赖，势必面临各种数据安全风险；在算法安全方面，新一代人工智能的核心技术是通过机器学习模仿人类智能，实现复杂的决策过程。无疑会存在算法黑箱和不可解释的先天问题，以及一系列针对算法的潜在攻击风险，如模型反向攻击、算法后门攻击、毒药攻击和反样本攻击。出现上述问题的主要原因是：一是培训数据本身携带着隐私信息；二是算法存在一些固有的缺陷或漏洞。

简介：摘要：文本以人工智能算法发明常规审查策略为切入点，从法律适用的角度，重点探索人工智能算法发明客体审查策略，为人工智能算法发明审查过程中遇到的问题给予一定的参考和启示。

简介：提出了将人工鱼群算法应用于求解资源受限项目调度问题中的构想，建立了求解资源受限项目调度问题的人工鱼群算法模型，设计了一种标准随机键编码方式，构建了人工鱼的觅食行为、聚群行为、追尾行为和随机行为四种基本算子，采用了正向逆向局部改进技术和精英保留策略，并给出了算法流程。应用PSPLIB标准问题库对该算法进行了大量的测试，并与其他算法进行了比较，验证了该算法的有效性。

简介：摘要：在这个电子信息时代，各个领域都有对应的融合，在建筑方面通过研究发现 BP多目标人工群峰算法加快了原有工程的进程，大大减少了人们进行复杂的数字运算与筛选的时间，对于多目标人工群蜂算法来说这是一个最好的时代，它化简了许多过程，在多方面领域对它的青睐程度很高，所以对于我们而言，我们很有必要去研究，开发和应用这个方法，将它的能力开发到极致，尤其是在建筑方面

简介：从Corners、Crazy、SpinBot、Walls等范例机器人的移动算法入手,经过分析、研究,设计出一些具有良好效果的机器人移动算法。

简介：摘要聚类作为典型的数据分析方法，尤其是对大规模数据进行聚类分析成为近年来的研究热点。针对现有序列聚类算法在大数据计算时存在开销大的问题，提出了基于MapReduce的人工蜂群聚类算法。通过引入MapReduce并行编程范式，快速计算聚类中心适应度，基于仿真和真实的磁盘驱动器制造两类数据，对算法的聚类效果进行了验证。实验结果表明，本文算法具有更好的聚类效果。

简介：摘要人工智能是集合了计算机科学、逻辑学、生物学、心理学和哲学等众多学科，在语音识别、图像处理、自然语言处理、自动定理证明及智能机器人等应用领域取得了显著成果。人工智能在社会发展中扮演着不可或缺的角色。人工智能在提升劳动效率、减低劳动成本、优化人力资源结构及创造新的工作岗位需求方面带来了革命性的成果。

简介：为提高信号稀疏分解的速度,提出了一种基于人工鱼群优化的MP信号稀疏分解算法。该算法先利用模拟退火算法来快速寻找MatchingPursuit（MP）过程每一步的最优原子,然后采用人工鱼群算法优化稀疏分解,仿真实验结果表明在分解中不需要存储整个冗余字典,降低了算法的空间复杂度,从而能有效和快速地进行信号稀疏分解。

简介：摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，AI时代已经到来，人工智能应用算法的研究变得越来越重要。本文将浅析AI时代人工智能应用算法的研究，探讨其意义和发展，以供参考。

简介：摘 要：搜索算法是人工智能课程中的一个重要分支。本文探讨了关于搜索算法的教学工作，其中主要包括教学内容的安排和教学方法对我的启示。目的在于将这一方法和思想传授给学生，让他们除了对搜索算法内容上有更深的理解以外，还要灵活掌握这种思想，能够活学活用，解决以后在科学研究和实际生活中遇到的各种问题。

简介：摘要：数据、算法和算力三要素助推了人工智能技术和产业的快速发展，在诸如语音识别、图像识别和自然语言处理等领域中都取得了一些突破性的进展。在数据安全方面，数据作为一种新的生产要素，其蕴含的价值日益凸显。然而，在人工智能应用过程中不同程度地面临数据采集的合规性、数据挖掘引发隐私泄露和数据使用的失控泛滥等问题。由于新一代人工智能对训练数据的高度依赖，势必要面对种种的数据安全风险;在算法安全方面，新一代人工智能的核心技术是通过机器学习来模仿人类智能，以实现复杂的决策过程，这无疑会存在先天性的算法黑箱与不可解释性问题，以及模型逆向攻击、算法后门攻击、投毒攻击和对抗样本攻击等针对算法的一系列潜在攻击风险。

简介：摘要：本文结合广电网络的发展现状进行分析，首先，简要论述了音视频AI人工智能算法的结合特点，其次重点研究了音视频AI人工智能算法，运用低延时的CBR码率进行控制，利用自适应参考帧的选取方式，增加在HEVC/AVS2等区域内的实时编码，依靠视频编解码技术，完成对音视频AI人工智能算法的研究。以期对相关部门的工作有所帮助。

简介：  摘要：近年来，人工智能技术在众多领域取得了显著的进展，尤其是在飞行器航迹规划方面。航迹规划作为飞行器自主导航的核心任务，对于提升飞行器的自主性、安全性和执行任务的成功率具有关键作用。本文深入探讨了基于人工智能的航迹规划算法，对比分析了各类算法的优势和局限性，并对未来研究方向进行了展望。

简介：摘要：随着人工智能（AI）技术的快速发展，算法优化与性能提升已成为AI研究中的关键问题。优化算法旨在提高AI模型的计算效率、准确性及通用性，推动其在各类应用场景中的广泛应用。本文探讨了常见的算法优化方法，包括数据预处理、模型结构优化、参数调整、并行计算与硬件加速等策略，并对其在不同AI任务中的应用效果进行了分析。此外，针对性能提升问题，本文进一步探讨了如何通过分布式计算、深度学习模型压缩、自动机器学习（AutoML）等前沿技术手段来提高AI系统的整体性能。

简介：摘要本文研究由机械、电气及其控制等设备组成的风力发电单元、将太阳能转换为电能的光伏发电设备、燃料电池、以天然气、甲烷等燃料的超小型热力发电机和蓄电池储能装备组成的并网运行的微电网优化运行问题，本文考虑微电网中各单元的发电成本和环保成本，使微电网在一个调度周期内综合经济最低，建立微电网多目标优化运行模型，采用pareto支配方法与群智能算法结合的方式解决多目标优化问题，本文中采用的群智能算法是人工鱼群算法，求解模型得出微电网一个调度周期的最优各发电成本和运行总成本，并与基本的人工鱼群算法进行比较，仿真表明改进算法的收敛速度和收敛性都有所提高，并且在多目标的考虑上更贴合实际。

简介：摘要：近年来，随着社会发展，我国的科学技术水平随之快速进步。现阶段，人工智能（AI）技术已经广泛在各行业中应用，并且还在快速的迭代与发展，对整个社会的生产生活都带来了前所未有的影响。对于无法实现设备全面升级换代的企业来说，将传统的自动化设备与人工智能技术相结合，实现智能化升级成为一个优选途径。