反壟斷法介入商業(yè)自動(dòng)化決策算法研究主要內(nèi)容：本研究將探討反壟斷法在商業(yè)自動(dòng)化決策中的應(yīng)用。首先，分析當(dāng)前商業(yè)自動(dòng)化決策算法的特點(diǎn)及其潛在風(fēng)險(xiǎn)。接著，研究反壟斷法的相關(guān)規(guī)定與算法干預(yù)機(jī)制。通過(guò)案例分析，評(píng)估反壟斷法對(duì)商業(yè)決策算法的影響。希望本研究能為商業(yè)決策的合規(guī)性提供指導(dǎo)，促進(jìn)公平競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的形成。文檔說(shuō)明：本文闡述了商業(yè)自動(dòng)化決策、算法、反壟斷、競(jìng)爭(zhēng)、核心的解決方案，涵蓋了其主要設(shè)計(jì)思路、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及仿真圖示。反壟斷法介入商業(yè)自動(dòng)化決策算法研究通過(guò)優(yōu)化傳統(tǒng)方法，提升了求解效率和準(zhǔn)確性，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其在不同應(yīng)用場(chǎng)景下的穩(wěn)定性與有效性。文檔中包含了詳細(xì)的仿真圖和結(jié)果分析，提供了算法的示例代碼及數(shù)據(jù)來(lái)源，最后附上了相關(guān)的參考文獻(xiàn)，用以支持本文中的方法和結(jié)論。如還有疑問(wèn)，或者科研方面的問(wèn)題，可以通過(guò)文檔最后的微信直接聯(lián)系本團(tuán)隊(duì)。核心思路隨著智能科技的發(fā)展與算法技術(shù)的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用，商業(yè)自動(dòng)化決策算法這一新興概念逐漸產(chǎn)生。其在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)資源更高效配置，為經(jīng)營(yíng)者的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)和消費(fèi)者的消費(fèi)選擇提供諸多便利的同時(shí)，也產(chǎn)生了算法失靈、算法趨同、算法綁架、算法挖掘、算法共謀等問(wèn)題，進(jìn)而產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng)損害和消費(fèi)者福利損害，因而受到反壟斷法學(xué)研究者的關(guān)注。但是，由于算法科技本身的前沿性和新穎性，加上算法的應(yīng)用范圍總體十分廣泛，橫跨政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化各種領(lǐng)域，算法問(wèn)題的法律研究近幾年才逐漸興起。當(dāng)前域內(nèi)外對(duì)算法問(wèn)題的法律研究主要集中在法哲學(xué)或一般性的法理學(xué)研究，更多的是對(duì)某一具體問(wèn)題的法理學(xué)探討，總體上對(duì)商業(yè)自動(dòng)化決策算法這一具體算法應(yīng)用領(lǐng)域的系統(tǒng)性研究成果還十分鮮見(jiàn)，缺乏經(jīng)濟(jì)法視角，尤其是反壟斷法視角的系統(tǒng)性研究成果。同時(shí)，由于商業(yè)自動(dòng)化決策算法的反壟斷法規(guī)制理論研究的不足，當(dāng)前我國(guó)更多以零星的、原則性條款的方式在相關(guān)的法律法規(guī)中對(duì)算法進(jìn)行反壟斷規(guī)制，距離系統(tǒng)化、體系化相距甚遠(yuǎn)，實(shí)踐中執(zhí)法、司法層面的問(wèn)題也不少。為了給我國(guó)商業(yè)自動(dòng)化決策算法的反壟斷法規(guī)制提供智力支持，本文嘗試從剖析商業(yè)自動(dòng)化決策算法反壟斷法規(guī)制困境之原因，即算法社會(huì)反壟斷法律關(guān)系的架構(gòu)化入手，對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行研究，以期得出一些有益的成果和觀點(diǎn)。本文以反壟斷法為研究視角，主要運(yùn)用歷史分析、實(shí)證分析、比較分析的研究方法，對(duì)商業(yè)自動(dòng)決策算法的概念、問(wèn)題類(lèi)型、原因進(jìn)行了探討，并對(duì)算法社會(huì)反壟斷法律關(guān)系的架構(gòu)化的理論基礎(chǔ)進(jìn)行溯源，對(duì)反壟斷法先行介入商業(yè)自動(dòng)化決策算法的路徑進(jìn)行證成，提出從“裁判競(jìng)爭(zhēng)行為后果”前移為“塑造競(jìng)爭(zhēng)行為邏輯”的觀點(diǎn)，期間對(duì)立法現(xiàn)狀、現(xiàn)有問(wèn)題及改進(jìn)對(duì)策進(jìn)行了梳理、檢視和反思。全文共分五章，大致可從邏輯上分為三個(gè)部分:第一部分是問(wèn)題篇(第一章)，主要是從法律層面界定商業(yè)自動(dòng)決策算法的概念，運(yùn)用類(lèi)型化的分析方法，將商業(yè)自動(dòng)決策算法引發(fā)的壟斷問(wèn)題劃分為五種類(lèi)型，并對(duì)法律規(guī)制的現(xiàn)狀及反壟斷法對(duì)算法問(wèn)題關(guān)切進(jìn)行梳理。第二部分是理論篇(第二、三章)，主要是分析前述問(wèn)題產(chǎn)生的原因，即商業(yè)自動(dòng)化決策算法導(dǎo)致反壟斷法律關(guān)系的架構(gòu)化，并挖掘其理論根源，為后文的研究奠定基礎(chǔ)。第三部分是對(duì)策篇(第四、五章)，主要是基于前兩部分的研究，探索反壟斷法先行介入商業(yè)自動(dòng)化決策算法的路徑，提出具體的制度完善建議。各章具體內(nèi)容分述如下:第一章是商業(yè)自動(dòng)化決策算法的概念、特征，算法在反壟斷法層面存在的問(wèn)題，以及商業(yè)自動(dòng)化決策算法的法律規(guī)制及反壟斷法關(guān)切。從概念上來(lái)看，在反壟斷法的語(yǔ)境下，應(yīng)重點(diǎn)從處理數(shù)據(jù)的“質(zhì)量”方面，而不是從“集合海量數(shù)據(jù)”方面對(duì)算法進(jìn)行界定或者描述，當(dāng)然，這并不意味著數(shù)據(jù)體量的大小不重要，數(shù)據(jù)量充足的程度是人工智能算法處理正確率的決定因素，因?yàn)樗惴▓?zhí)行的結(jié)果很大程度上依賴(lài)于數(shù)據(jù)量，如果沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)量，再?gòu)?fù)雜的算法恐怕也很難保證處理正確率。總體而言，在反壟斷法語(yǔ)境下，算法是“海量數(shù)據(jù)集合”和“數(shù)據(jù)收集分析技術(shù)”的結(jié)合體，以此為雙重面向，前者反映的是算法獲取數(shù)據(jù)的“數(shù)量”及其對(duì)現(xiàn)實(shí)靜態(tài)競(jìng)爭(zhēng)的影響，后者則體現(xiàn)算法處理數(shù)據(jù)的“質(zhì)量”及其對(duì)潛在動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)的影響。從問(wèn)題層面來(lái)看，經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)的多元性和算法技術(shù)本身的復(fù)雜性使得算法引發(fā)的壟斷問(wèn)題呈現(xiàn)出復(fù)雜、多元的樣態(tài)。通過(guò)類(lèi)型化的建構(gòu)和考察，以算法風(fēng)險(xiǎn)損害公平自由競(jìng)爭(zhēng)秩序和消費(fèi)者福利為依據(jù)，可將商業(yè)自動(dòng)化決策算法引發(fā)的壟斷相關(guān)問(wèn)題劃分為算法失靈、算法趨同、算法綁架、算法挖掘，以及數(shù)字卡特爾的特殊問(wèn)題——算法共謀五種。這些問(wèn)題具有不同的發(fā)生邏輯和潛在危害，競(jìng)爭(zhēng)損害和消費(fèi)者損害的形式也有所不同。針對(duì)算法崛起帶來(lái)的法律挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的法律規(guī)制方式有三種:算法公開(kāi)、個(gè)人數(shù)據(jù)賦權(quán)、反算法歧視，將其運(yùn)用于算法的反壟斷規(guī)制均存在不同的局限性，場(chǎng)景化規(guī)制思路更適合用于算法的反壟斷規(guī)制。第二章試圖考察造成商業(yè)自動(dòng)化決策算法反壟斷法規(guī)制困境的原因。表面上看，商業(yè)自動(dòng)化決策算法引發(fā)的壟斷問(wèn)題具有多維面向，根本上來(lái)說(shuō)，在于商業(yè)自動(dòng)化決策算法導(dǎo)致反壟斷法律關(guān)系的架構(gòu)化。首先，“認(rèn)知—行為”的交叉纏繞及數(shù)智場(chǎng)景帶來(lái)的時(shí)空沖擊，包括在場(chǎng)與不在場(chǎng)混淆的身體時(shí)空沖擊，融合與斷裂同步的思維時(shí)空沖擊，“單體化”與個(gè)體中心主義聚集的心理時(shí)空沖擊，正面效應(yīng)和負(fù)面價(jià)值并存的生活時(shí)空沖擊，鴻溝擴(kuò)大與重構(gòu)加速的社會(huì)時(shí)空沖擊，使得反壟斷各方主體的共生演化這一底層邏輯徹底發(fā)生改變。其次，具有社會(huì)意義和法律意義的“數(shù)智體”“信息體”產(chǎn)生，市場(chǎng)主體多樣性與監(jiān)管一體性沖突得到根本性緩解。從社會(huì)組織化到組織社會(huì)化的新趨勢(shì)，“數(shù)智人”“信息人”共享網(wǎng)絡(luò)生命空間的新特征，市場(chǎng)個(gè)體多樣性與一體性沖突緩解遠(yuǎn)超預(yù)期的新沖擊，使得“信息人”“數(shù)智人”取代自然人、社會(huì)人，成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)社會(huì)壟斷行為的行為主體。最后，公私領(lǐng)域權(quán)利-權(quán)力的關(guān)系變遷使得反壟斷法律關(guān)系樣態(tài)發(fā)生重大變化。對(duì)數(shù)據(jù)資源的占有和利用成為壟斷者的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，數(shù)據(jù)要素的二重屬性和獨(dú)特的經(jīng)濟(jì)屬性讓數(shù)據(jù)能夠構(gòu)成重要的市場(chǎng)進(jìn)入壁壘，數(shù)據(jù)賦能經(jīng)營(yíng)者新的壟斷行為手段，數(shù)據(jù)挖掘利用可能會(huì)形成強(qiáng)市場(chǎng)壟斷力量。社會(huì)/市場(chǎng)權(quán)力、政府權(quán)力、私人權(quán)利產(chǎn)生對(duì)撞博弈，平臺(tái)角色從私利性到公共性的轉(zhuǎn)變，平臺(tái)的“準(zhǔn)政府”職能和公共性權(quán)力極易導(dǎo)致平臺(tái)角色異化與平臺(tái)壟斷。第三章是反壟斷法律關(guān)系架構(gòu)化的理論根源。作為一種建構(gòu)社會(huì)秩序的新型應(yīng)用，算法的性質(zhì)、特征均與其他科技應(yīng)用不甚相同，伴隨而來(lái)的問(wèn)題也具有不同以往的危害機(jī)理和發(fā)生邏輯。多中心治理理論、利益相關(guān)者理論、熊彼特的創(chuàng)新理論與本文主題具有較強(qiáng)的涵攝關(guān)系，能夠成為厘清反壟斷法律關(guān)系架構(gòu)化原因的理論根源。根據(jù)多中心治理理論，以算法技術(shù)為重要支撐的平臺(tái)企業(yè)社會(huì)責(zé)任治理需要組織、文化、制度、技術(shù)，這與多中心治理理論十分契合?？梢詮谋倔w、過(guò)程、結(jié)果三個(gè)維度把握平臺(tái)算法社會(huì)責(zé)任的屬性特征，可以從合規(guī)與符合道德理念、安全穩(wěn)健、功能合意、環(huán)境與社會(huì)福祉、開(kāi)放透明、敏捷治理六個(gè)構(gòu)成要件把握平臺(tái)算法社會(huì)責(zé)任的內(nèi)在構(gòu)成。以數(shù)據(jù)和算法技術(shù)為重要競(jìng)爭(zhēng)要素的平臺(tái)企業(yè)在制定戰(zhàn)略和商業(yè)模式創(chuàng)新過(guò)程中，需要考慮個(gè)人數(shù)據(jù)的使用者和公共利益的代表者等利益相關(guān)者的權(quán)利，從數(shù)據(jù)保護(hù)到數(shù)據(jù)治理，協(xié)同多重利益。熊彼特創(chuàng)新理論主張，用動(dòng)態(tài)的眼光看待經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而不是靜態(tài)地分析市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。反壟斷法需要擺脫僵化的靜態(tài)思維，引入動(dòng)態(tài)的視角來(lái)認(rèn)識(shí)競(jìng)爭(zhēng)促進(jìn)創(chuàng)新、創(chuàng)新加劇競(jìng)爭(zhēng)的良性互動(dòng)關(guān)系。算法時(shí)代競(jìng)爭(zhēng)方式的變革、消費(fèi)者主權(quán)的變化、企業(yè)商業(yè)模式的變革，使得“質(zhì)量”成為算法時(shí)代反壟斷法消費(fèi)者福利標(biāo)準(zhǔn)的重要維度。第四章是反壟斷法先行介入商業(yè)自動(dòng)化決策算法的路徑證成。本章重點(diǎn)論證兩個(gè)問(wèn)題:第一，結(jié)合前文有關(guān)反壟斷法律關(guān)系架構(gòu)化的論述，從規(guī)范和實(shí)踐的角度分析市場(chǎng)監(jiān)管情況，參酌主要法域的政策取向，在此基礎(chǔ)上，對(duì)反壟斷法處置模式的學(xué)理爭(zhēng)訟進(jìn)行辯正，以此論證傳統(tǒng)反壟斷法事后處置模式失靈。具言之，算法開(kāi)源導(dǎo)致傳統(tǒng)反壟斷法事后處置模式失靈，傳統(tǒng)反壟斷法事后處置邏輯中競(jìng)爭(zhēng)效果分析分析已經(jīng)從側(cè)重邏輯推理的因果關(guān)系到側(cè)重基于數(shù)理的因果關(guān)系，從側(cè)重于物理空間的證明到側(cè)重于數(shù)據(jù)空間的證明，從面向過(guò)去的證明到涵攝未來(lái)的證明，風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)需要走出明希豪森困境的算法證明更昭示傳統(tǒng)反壟斷法事后處置模式失靈。第二，論證反壟斷法介入進(jìn)路前移的可能性，事前預(yù)防立法目的下，提出將反壟斷法的作業(yè)理念由“如何修復(fù)和恢復(fù)競(jìng)爭(zhēng)”轉(zhuǎn)向“如何規(guī)訓(xùn)和塑造競(jìng)爭(zhēng)”?；诤笤O(shè)機(jī)制的反壟斷法律關(guān)系“架構(gòu)化”為反壟斷法介入進(jìn)路前移提供了可能性，人工智能算法驅(qū)動(dòng)下反壟斷監(jiān)管發(fā)生了變革，作為剛性公信技術(shù)的算法成為反壟斷法規(guī)制的新邏輯起點(diǎn)，因此，反壟斷法的作業(yè)理念應(yīng)由“如何修復(fù)和恢復(fù)競(jìng)爭(zhēng)”轉(zhuǎn)向“如何規(guī)訓(xùn)和塑造競(jìng)爭(zhēng)”。第五章是商業(yè)自動(dòng)化決策算法的反壟斷法規(guī)制實(shí)現(xiàn)從“裁判競(jìng)爭(zhēng)行為后果”前移為“塑造競(jìng)爭(zhēng)行為邏輯”的形態(tài)再造。商業(yè)自動(dòng)化決策算法的反壟斷法規(guī)制路徑的探索要擺脫僅從系統(tǒng)工程的角度作總覽式、理念性論述，應(yīng)考慮反壟斷法的先在規(guī)制、反壟斷法的算法化運(yùn)行以及反壟斷法的“源頭”治理。就反壟斷法的規(guī)則樣態(tài)而言，主體將是事前的規(guī)訓(xùn)、塑造、阻卻，事后的修復(fù)與救濟(jì)和追責(zé)與處理僅僅只是輔助;反壟斷法的作業(yè)重心在于如何實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)、侵權(quán)、傷害、糾紛、沖突的“不再發(fā)生”，不再是發(fā)生之后的修復(fù)與救濟(jì)和追責(zé)與處理。算法邏輯摧毀權(quán)利本位的反壟斷法觀念，規(guī)制主義將取代權(quán)利主義，《反壟斷法》的宗旨和目標(biāo)應(yīng)更加強(qiáng)調(diào)公平競(jìng)爭(zhēng)秩序與結(jié)構(gòu)的維護(hù)，算法競(jìng)爭(zhēng)規(guī)制主義應(yīng)以《反壟斷法》為中心。算法競(jìng)爭(zhēng)規(guī)制將由權(quán)利規(guī)則轉(zhuǎn)向責(zé)任與義務(wù)規(guī)則，算法企業(yè)應(yīng)承擔(dān)保護(hù)數(shù)據(jù)信息安全、確保事前交易公平、確保市場(chǎng)可競(jìng)爭(zhēng)性的責(zé)任與義務(wù)，事前的責(zé)任與義務(wù)規(guī)則主要針對(duì)具有強(qiáng)壟斷勢(shì)力的算法企業(yè)，事前的責(zé)任與義務(wù)規(guī)則應(yīng)重點(diǎn)明確強(qiáng)壟斷勢(shì)力算法企業(yè)的行為規(guī)則，事前監(jiān)管應(yīng)創(chuàng)新算法技術(shù)以作為應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)壟斷勢(shì)力的監(jiān)管工具。算法之于反壟斷法的“技術(shù)利維坦”要避免“公地悲劇”，借助代碼技術(shù)實(shí)現(xiàn)反壟斷法的算法化預(yù)嵌。最后，規(guī)訓(xùn)和塑造競(jìng)爭(zhēng)行為，前置式阻卻不法與違法競(jìng)爭(zhēng)行為，以營(yíng)造“不敢違法”“不能違法”“不必違法”的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。本團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫(xiě)作與指導(dǎo)，科研項(xiàng)目與課題交流?？稍L問(wèn)官網(wǎng)或者加微信：airsky230代碼clear;clc;%反壟斷法介入商業(yè)自動(dòng)化決策算法研究%加載數(shù)據(jù)集numSamples=226;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由團(tuán)隊(duì)提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=226;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由團(tuán)隊(duì)提供learningRate=0.01;numEpochs=226;%訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在測(cè)試集上進(jìn)行評(píng)估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=226;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=226;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%獲取最佳個(gè)體bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次評(píng)估最佳個(gè)體在測(cè)試集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)的梯度f(wàn)unctionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%輔助函數(shù)：交叉熵?fù)p失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%輔助函數(shù)：獲取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrand<mutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend

結(jié)果

常見(jiàn)算法與模型應(yīng)用本團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫(xiě)作與指導(dǎo)，科研項(xiàng)目與課題交流?？稍L問(wèn)官網(wǎng)或者加微信：airsky2301各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用1.1三維裝箱優(yōu)化1.2配電網(wǎng)重構(gòu)優(yōu)化1.3優(yōu)化調(diào)度1.4優(yōu)化路由1.5微電網(wǎng)優(yōu)化1.6優(yōu)化分配1.7優(yōu)化庫(kù)存1.8優(yōu)化充電1.9優(yōu)化發(fā)車(chē)1.10優(yōu)化覆蓋1.11車(chē)間調(diào)度優(yōu)化1.12優(yōu)化選址1.13生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化1.14優(yōu)化位置1.15優(yōu)化控制1.16優(yōu)化組合1.17水庫(kù)調(diào)度優(yōu)化1.18優(yōu)化設(shè)計(jì)1.19集裝箱船配載優(yōu)化1.20優(yōu)化成本1.21水泵組合優(yōu)化1.22醫(yī)療資源分配優(yōu)化1.23優(yōu)化電價(jià)1.24公交排班優(yōu)化1.25優(yōu)化布局1.26優(yōu)化參數(shù)1.27貨位優(yōu)化1.28可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化1.29優(yōu)化吸波1.30優(yōu)化指派1.31智能交通燈優(yōu)化1.32優(yōu)化運(yùn)行1.33優(yōu)化調(diào)配1.34優(yōu)化資源利用1.35智能分揀優(yōu)化1.36物流中心選址優(yōu)化1.37投資組合優(yōu)化1.38用水調(diào)度優(yōu)化1.39數(shù)據(jù)中心能源優(yōu)化1.40廣告投放優(yōu)化1.41廣告競(jìng)價(jià)優(yōu)化1.42庫(kù)存管理優(yōu)化1.43供應(yīng)鏈優(yōu)化1.44能源效率優(yōu)化1.45網(wǎng)絡(luò)流量?jī)?yōu)化1.46冷庫(kù)管理優(yōu)化1.47電壓控制優(yōu)化1.48資源共享優(yōu)化1.49優(yōu)化位置選址1.50生產(chǎn)線效率優(yōu)化2機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類(lèi)與預(yù)測(cè)2.1機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類(lèi)2.1.1CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.2SVM支持向量機(jī)分類(lèi)2.1.3XGBOOST分類(lèi)2.1.4BiLSTM雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.6RF隨機(jī)森林分類(lèi)2.1.7KNN分類(lèi)2.1.8MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.9LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.10PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.11GRU門(mén)控循環(huán)單元分類(lèi)2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)分類(lèi)2.1.13SCN隨機(jī)配置網(wǎng)絡(luò)模型分類(lèi)2.1.14RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)2.1.15KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)2.1.16DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.17ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.18DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)2.1.19GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.20ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)2.1.21OVO多分類(lèi)支持向量機(jī)2.1.22Adaboost分類(lèi)2.1.23CatBoost分類(lèi)2.1.24LightGBM分類(lèi)2.1.25神經(jīng)自適應(yīng)共振分類(lèi)(ART)2.1.26離散選擇模型分類(lèi)(DCM)2.1.27閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.2機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)2.2.1ARMA自回歸滑動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)2.2.2ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.3ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.4BF粒子濾波預(yù)測(cè)2.2.5DKELM回歸預(yù)測(cè)2.2.6ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.7FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.8GMM高斯混合模型預(yù)測(cè)2.2.9GMDN預(yù)測(cè)2.2.10GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.11GRU門(mén)控循環(huán)單元預(yù)測(cè)2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.13RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)2.2.14RF隨機(jī)森林預(yù)測(cè)2.2.15RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.16RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.17RVM相關(guān)向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.18SVM支持向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.19TCN時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.20XGBoost回歸預(yù)測(cè)2.2.21模糊預(yù)測(cè)2.2.22奇異譜分析方法SSA時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.2.23SARIMA季節(jié)性自回歸綜合滑動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)2.2.24Prophet模型時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.2.25LightGBM回歸預(yù)測(cè)2.2.26ARIMA-GARCH組合預(yù)測(cè)2.2.27深度多層感知機(jī)預(yù)測(cè)2.2.28Transformer時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.2.29Seq2Seq模型預(yù)測(cè)2.2.30SARIMA-LSTM混合模型預(yù)測(cè)2.2.31自編碼器預(yù)測(cè)2.2.32LMS最小均方算法預(yù)測(cè)2.2.33BiLSTM雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.34BLS寬度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.35BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.36CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.37DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.38DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)2.2.39LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.40模型集成預(yù)測(cè)2.2.41高維數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)2.2.42多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.3機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用預(yù)測(cè)CPI指數(shù)預(yù)測(cè)PM2.5濃度預(yù)測(cè)SOC預(yù)測(cè)產(chǎn)量預(yù)測(cè)車(chē)位預(yù)測(cè)蟲(chóng)情預(yù)測(cè)帶鋼厚度預(yù)測(cè)電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)腐蝕率預(yù)測(cè)故障診斷預(yù)測(cè)光伏功率預(yù)測(cè)軌跡預(yù)測(cè)航空發(fā)動(dòng)機(jī)壽命預(yù)測(cè)匯率預(yù)測(cè)混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)加熱爐爐溫預(yù)測(cè)價(jià)格預(yù)測(cè)交通流預(yù)測(cè)居民消費(fèi)指數(shù)預(yù)測(cè)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)糧食溫度預(yù)測(cè)氣溫預(yù)測(cè)清水值預(yù)測(cè)失業(yè)率預(yù)測(cè)用電量預(yù)測(cè)運(yùn)輸量預(yù)測(cè)制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)預(yù)測(cè)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)庫(kù)存需求預(yù)測(cè)員工離職預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)金融欺詐檢測(cè)社交媒體情緒預(yù)測(cè)自然災(zāi)害預(yù)測(cè)圖像分割預(yù)測(cè)視頻行為預(yù)測(cè)心電異常預(yù)測(cè)腦電波分類(lèi)汽車(chē)故障預(yù)測(cè)智能家居用電量預(yù)測(cè)3圖像處理方面3.1圖像邊緣檢測(cè)3.2圖像處理3.3圖像分割3.4圖像分類(lèi)3.5圖像跟蹤3.6圖像加密解密3.7圖像檢索3.8圖像配準(zhǔn)3.9圖像拼接3.10圖像評(píng)價(jià)3.11圖像去噪3.12圖像融合3.13圖像識(shí)別3.13.1表盤(pán)識(shí)別3.13.2車(chē)道線識(shí)別3.13.3車(chē)輛計(jì)數(shù)3.13.4車(chē)輛識(shí)別3.13.5車(chē)牌識(shí)別3.13.6車(chē)位識(shí)別3.13.7尺寸檢測(cè)3.13.8答題卡識(shí)別3.13.9電器識(shí)別3.13.10跌倒檢測(cè)3.13.11動(dòng)物識(shí)別3.13.12二維碼識(shí)別3.13.13發(fā)票識(shí)別3.13.14服裝識(shí)別3.13.15漢字識(shí)別3.13.16紅綠燈識(shí)別3.13.17虹膜識(shí)別3.13.18火災(zāi)檢測(cè)3.13.19疾病分類(lèi)3.13.20交通標(biāo)志識(shí)別3.13.21卡號(hào)識(shí)別3.13.22口罩識(shí)別3.13.23裂縫識(shí)別3.13.24目標(biāo)跟蹤3.13.25疲勞檢測(cè)3.13.26旗幟識(shí)別3.13.27青草識(shí)別3.13.28人臉識(shí)別3.13.29人民幣識(shí)別3.13.30身份證識(shí)別3.13.31手勢(shì)識(shí)別3.13.32數(shù)字字母識(shí)別3.13.33手掌識(shí)別3.13.34樹(shù)葉識(shí)別3.13.35水果識(shí)別3.13.36條形碼識(shí)別3.13.37溫度檢測(cè)3.13.38瑕疵檢測(cè)3.13.39芯片檢測(cè)3.13.40行為識(shí)別3.13.41驗(yàn)證碼識(shí)別3.13.42藥材識(shí)別3.13.43硬幣識(shí)別3.13.44郵政編碼識(shí)別3.13.45紙牌識(shí)別3.13.46指紋識(shí)別3.14圖像修復(fù)3.15圖像壓縮3.16圖像隱寫(xiě)3.17圖像增強(qiáng)3.18圖像重建3.19圖像特征提取3.20圖像形態(tài)學(xué)處理3.21圖像旋轉(zhuǎn)3.22圖像反轉(zhuǎn)3.23圖像去模糊3.24圖像顏色調(diào)整3.25多尺度分解3.26圖像超分辨率3.27背景分離3.28熱成像分析4路徑規(guī)劃方面4.1旅行商問(wèn)題（TSP）4.1.1單旅行商問(wèn)題（TSP）4.1.2多旅行商問(wèn)題（MTSP）4.2車(chē)輛路徑問(wèn)題（VRP）4.2.1車(chē)輛路徑問(wèn)題（VRP）4.2.2帶容量的車(chē)輛路徑問(wèn)題（CVRP）4.2.3帶容量+時(shí)間窗+距離車(chē)輛路徑問(wèn)題（DCTWVRP）4.2.4帶容量+距離車(chē)輛路徑問(wèn)題（DCVRP）4.2.5帶距離的車(chē)輛路徑問(wèn)題（DVRP）4.2.6帶充電站+時(shí)間窗車(chē)輛路徑問(wèn)題（ETWVRP）4.2.7帶多種容量的車(chē)輛路徑問(wèn)題（MCVRP）4.2.8帶距離的多車(chē)輛路徑問(wèn)題（MDVRP）4.2.9同時(shí)取送貨的車(chē)輛路徑問(wèn)題（SDVRP）4.2.10帶時(shí)間窗+容量的車(chē)輛路徑問(wèn)題（TWCVRP）4.2.11帶時(shí)間窗的車(chē)輛路徑問(wèn)題（TWVRP）4.3多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題4.4機(jī)器人路徑規(guī)劃4.4.1避障路徑規(guī)劃4.4.2迷宮路徑規(guī)劃4.4.3柵格地圖路徑規(guī)劃4.5配送路徑規(guī)劃4.5.1冷鏈配送路徑規(guī)劃4.5.2外賣(mài)配送路徑規(guī)劃4.5.3口罩配送路徑規(guī)劃4.5.4藥品配送路徑規(guī)劃4.5.5含充電站配送路徑規(guī)劃4.5.6連鎖超市配送路徑規(guī)劃4.5.7車(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)配送路徑規(guī)劃4.6無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃4.6.1飛行器仿真4.6.2無(wú)人機(jī)飛行作業(yè)4.6.3無(wú)人機(jī)軌跡跟蹤4.6.4無(wú)人機(jī)集群仿真4.6.5無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃4.6.6無(wú)人機(jī)編隊(duì)4.6.7無(wú)人機(jī)協(xié)同任務(wù)4.6.8無(wú)人機(jī)任務(wù)分配4.7無(wú)人駕駛路徑規(guī)劃4.8智能停車(chē)路徑規(guī)劃4.9多目標(biāo)路徑規(guī)劃4.10動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化4.11即時(shí)路徑更新4.12混合動(dòng)力汽車(chē)路徑規(guī)劃4.13高速公路車(chē)輛協(xié)調(diào)4.14礦山運(yùn)輸路徑規(guī)劃4.15智能倉(cāng)儲(chǔ)路徑規(guī)劃5語(yǔ)音處理5.1語(yǔ)