2023 MicroAlgo(NSADAQ:MLGO) Inc. 소식 및 마이크로알고 업데이트 자료

ryohwa
/ 9월 25, 2023

MicroAlgo(NSADAQ:MLGO) Inc. 소개

케이맨 제도 면제 회사인 MicroAlgo Inc.(“NSADAQ:MLGO”)는 맞춤형 중앙 처리 알고리즘의 개발 및 적용에 전념하고 있습니다. MicroAlgo는 중앙 처리 알고리즘을 소프트웨어나 하드웨어 또는 둘 모두와 통합하여 고객에게 포괄적인 솔루션을 제공함으로써 고객 수를 늘리고, 최종 사용자 만족도를 향상시키며, 직접적인 비용 절감을 달성하고, 전력 소비를 줄이고, 기술 목표를 달성하도록 돕습니다. MicroAlgo의 서비스 범위에는 알고리즘 최적화, 하드웨어 업그레이드 없이 컴퓨팅 성능 가속화, 경량 데이터 처리 및 데이터 인텔리전스 서비스가 포함됩니다.

MicroAlgo(NSADAQ:MLGO) Inc., 지식이 강화된 역추적 검색 알고리즘 발표

베이징, 23. 9.22. – MicroAlgo Inc.(NASDAQ: MLGO)(“회사” 또는 “MicroAlgo”)는 오늘 지식이 강화된 역추적 검색 알고리즘이 개발되었다고 발표했습니다. 마이크로알고의 지식 강화 역추적 검색 알고리즘 출현에 대한 기술적 기반을 제공했습니다. 알고리즘은 문제 해결의 효율성, 정확성 및 적응성을 향상시키고 기업 및 연구 기관에 대한 최적화 및 의사 결정 지원을 위한 더 많은 가능성을 제공하는 것을 목표로 합니다. 알고리즘의 개발과 적용은 다양한 분야에서 큰 파급력을 미칠 것으로 예상된다.

지식 강화 역추적 검색 알고리즘은 역추적 검색 전략과 지식 학습을 결합하여 알고리즘의 성능과 효율성을 향상시킵니다. 지식 강화 역추적 검색 알고리즘의 기본은 역추적 검색이다. 역추적 검색은 하나의 가능한 솔루션으로 시작한 다음 현재 솔루션을 점진적으로 조정하고 개선하여 문제에 대한 최적 또는 거의 최적에 가까운 솔루션을 검색하는 반복적인 최적화 방법입니다. 각 단계에서 알고리즘은 다양한 대안을 시도한 후 해당 대안의 품질을 평가하고 다음 조치를 결정합니다.

MicroAlgo Inc.의 지식이 강화된 역추적 검색 알고리즘에는 검색 단계 크기를 동적으로 조정할 수 있는 적응형 제어 매개변수가 도입되었습니다. 이러한 매개변수의 값은 현재 반복의 인구에 대한 전역 및 지역 정보를 기반으로 자동으로 조정됩니다. 이는 알고리즘이 문제의 특성과 검색 진행 상황에 따라 검색의 깊이와 폭을 유연하게 조정할 수 있음을 의미합니다. 이는 알고리즘의 탐색 및 활용 기능의 균형을 유지하여 검색 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

지식 강화 역추적 검색 알고리즘은 다양한 정보에 따라 다양한 돌연변이 전략을 사용합니다. 이러한 전략은 알고리즘이 이전 검색 경험과 도메인 지식을 기반으로 새로운 솔루션을 생성하도록 안내합니다. 이러한 전략의 목표는 검색의 다양성을 높이고, 알고리즘이 로컬 최적 솔루션에서 벗어나도록 돕고, 전체 검색의 효율성을 향상시키는 것입니다. 돌연변이 전략의 선택과 적용은 문제의 성격과 필요에 따라 이루어질 수 있습니다.

알고리즘의 성능을 더욱 향상시키기 위해 지식 강화 역추적 검색 알고리즘은 여러 모집단 전략을 도입합니다. 이는 알고리즘이 여러 모집단을 동시에 처리하고 서로 다른 검색 영역에서 작동할 수 있음을 의미합니다. 각 모집단은 다양한 매개변수 설정과 검색 전략을 사용하여 전체 검색의 효율성을 높일 수 있습니다. 다중 모집단 전략은 알고리즘이 솔루션 공간을 더 잘 탐색하고 더 나은 솔루션을 찾는 데 도움이 됩니다.

MicroAlgo(NSADAQ:MLGO) Inc.의 지식 강화 역추적 검색 알고리즘의 핵심

MicroAlgo(NSADAQ:MLGO) Inc.의 강화 역추적 검색 알고리즘의 핵심은 지식 학습 메커니즘에 있습니다. 알고리즘이 반복될 때마다 문제에 대한 지식이 축적되고 업데이트됩니다. 이러한 지식에는 시도된 솔루션, 품질 평가, 문제 구조에 대한 정보가 포함됩니다. 지식 학습을 통해 알고리즘은 이전 검색 경험을 활용하기 때문에 더 나은 솔루션으로 더 빠르게 수렴할 수 있습니다.

기술적 논리 및 원리의 요점: 먼저, 알고리즘은 초기 솔루션을 초기화하고 제어 매개변수의 초기 값을 설정합니다. 그런 다음 각 반복에서 알고리즘은 후보 솔루션을 선택하거나 새 솔루션을 생성하고 해당 품질을 평가합니다. 무엇보다도 적응형 제어 매개변수는 글로벌 및 로컬 정보를 기반으로 조정되어 다음 단계에서 검색의 깊이와 폭을 결정합니다. 둘째, 돌연변이 전략은 검색 다양성을 높이기 위해 지식을 기반으로 새로운 솔루션 생성을 안내합니다. 다중 모집단 전략을 사용하면 여러 모집단을 병렬로 실행하여 전역 검색 효율성을 높일 수 있습니다. 마지막으로 지식 학습 메커니즘은 시도된 솔루션과 평가를 통해 알고리즘의 지식 기반을 업데이트합니다.

알고리즘은 적응형 제어 매개변수, 새로운 돌연변이 전략, 다중 인구 전략 및 지식 학습 메커니즘을 통해 매우 유연하고 지능적인 방식으로 문제의 검색 프로세스를 최적화하여 알고리즘의 성능과 효율성을 향상시킵니다. 이는 복잡한 최적화 문제와 의사결정 지원을 처리하기 위한 강력한 도구가 됩니다.

MicroAlgo(NSADAQ:MLGO) Inc.의 미래전망

지식이 강화된 역추적 검색 알고리즘은 향후 개발 가능성이 매우 높은 혁신적인 기술입니다. 지식이 강화된 역추적 검색 알고리즘은 의료, 에너지, 운송, 소매 등을 포함한 더 많은 산업에서 사용될 것입니다. 다양한 산업 분야의 문제와 과제로 인해 알고리즘이 발전하고 개선될 것입니다. 지속적인 기술 발전과 알고리즘의 실제 적용을 통해 보다 효율적인 검색 전략, 보다 유연한 지식 학습 메커니즘, 보다 강력한 다중 그룹 전략을 포함하는 지식 강화 역추적 검색 알고리즘의 지속적인 최적화를 기대할 수 있습니다. .

앞으로는 여러 개의 로컬 최적 솔루션이 있는 다중 모드 문제를 처리하도록 알고리즘을 확장할 수 있습니다. 여기에는 더 복잡한 검색 공간과 더 세분화된 전략이 필요합니다. MicroAlgo Inc.의 지식 강화 역추적 검색 알고리즘은 머신러닝 및 딥러닝 방법과 통합되어 대규모 데이터 및 복잡한 문제를 처리할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 더욱 강력한 문제 해결 기능을 제공할 수 있습니다. 알고리즘이 추가로 개발되면 실시간 데이터 및 지식 기반의 정보를 기반으로 기업과 조직에 실시간 최적화 권장 사항 및 의사 결정 지원을 제공할 수 있는 자동화된 의사 결정 지원 시스템이 출현할 수 있습니다.

지식이 강화된 역추적 검색 알고리즘은 기업의 최적화 문제 해결 및 의사 결정을 위한 새로운 가능성을 열 수 있는 유망 기술을 나타냅니다. 지속적인 연구와 혁신을 통해 다양한 영역에서 이 알고리즘의 더 넓은 적용 범위와 보다 효율적인 성능을 기대할 수 있습니다. 이는 기업을 위한 기술 혁신의 핵심 동인이 되어 미래 개발을 위한 더 많은 기회와 경쟁 우위를 제공할 것입니다.