BEIJING, Sept. 22, 2023 — Ipinahayag ngayong araw ng MicroAlgo Inc. (NASDAQ: MLGO) (ang “Kompanya” o “MicroAlgo”) na nabuo ang isang algorithmong pagsisiyasat na pabalik-balik na pinahusay ng kaalaman, habang ang pananaliksik at pagpapaunlad ng mga pamamaraang komputasyonal na nag-ebolb ang nagbigay ng teknikal na batayan para sa paglitaw ng algorithmong pagsisiyasat na pabalik-balik na pinahusay ng kaalaman ng MicroAlgo. Layunin ng algorithm na pahusayin ang kahusayan, katumpakan at kakayahang umangkop ng paglutas ng problema at magbigay ng mas maraming posibilidad para sa pag-optimize at suporta sa pagpapasya para sa mga kumpanya at pananaliksik na institusyon. Inaasahang magkakaroon ng malaking epekto sa iba’t ibang larangan ang pagpapaunlad at paggamit ng algorithm.
Pinagsasama ng algorithmong pagsisiyasat na pabalik-balik na pinahusay ng kaalaman ang pamamaraan ng pagsisiyasat na pabalik-balik at pagkatuto ng kaalaman upang pahusayin ang pagganap at kahusayan ng algorithm. Batayan ng Algorithmong pagsisiyasat na pabalik-balik na pinahusay ng kaalaman ang pagsisiyasat na pabalik-balik. Ang pagsisiyasat na pabalik-balik ay isang paulit-ulit na pamamaraan ng pag-optimize na nagsisimula sa isang posibleng solusyon at pagkatapos ay hinahanap ang pinakamahusay o halos pinakamahusay na solusyon sa problema sa pamamagitan ng unti-unting pag-aayos at pagpapahusay ng kasalukuyang solusyon. Sa bawat hakbang, sinusubukan ng algorithm ang iba’t ibang mga alternatibo at pagkatapos ay tinatasa ang kalidad ng mga alternatibong iyon at nagpapasya kung ano ang susunod na galaw.
Ipinakilala ng MicroAlgo Inc. ang mga parametrong kontrol na naaangkop upang payagan ang dinamikong pag-aayos ng laki ng hakbang ng paghahanap. Ang mga halaga ng mga parametrong ito ay awtomatikong inaayos batay sa pangkalahatan at lokal na impormasyon tungkol sa populasyon sa kasalukuyang pag-ikot. Ibig sabihin nito na ang algorithm ay may kakayahang flexible na i-adjust ang lalim at lawak ng paghahanap ayon sa mga katangian ng problema at progreso ng paghahanap. Tinutulungan nito ang algorithm na balansehin ang mga kakayahan nito sa pagsisiyasat at pagsasamantala, na nagpapahusay sa kahusayan ng paghahanap.
Gumagamit ang algorithmong pagsisiyasat na pabalik-balik na pinahusay ng kaalaman ng iba’t ibang mga pamamaraan ng mutasyon na gabay ng iba’t ibang impormasyon. Pinapatnubayan ng mga pamamaraang ito ang algorithm upang lumikha ng mga bagong solusyon batay sa nakaraang karanasan sa paghahanap at kaalaman sa larangan. Layunin ng mga pamamaraang ito na dagdagan ang pagkakaiba-iba ng paghahanap, tulungan ang algorithm na makalabas sa lokal na pinakamahusay na solusyon at pahusayin ang kahusayan ng pangkalahatang paghahanap. Maaaring batay sa kalikasan at pangangailangan ng problema ang pagpili at pag-angkop ng mga pamamaraan ng mutasyon.
Upang lalo pang pahusayin ang pagganap ng algorithm, ipinakilala ng algorithmong pagsisiyasat na pabalik-balik na pinahusay ng kaalaman ang maramihang mga pamamaraan ng populasyon. Ibig sabihin nito na maaaring pagsabayin ng algorithm ang pagproseso ng maraming populasyon at gumana sa iba’t ibang rehiyon ng paghahanap. Maaaring gamitin ng bawat populasyon ang iba’t ibang mga setting ng parameter at pamamaraan ng paghahanap upang mapataas ang kahusayan ng pangkalahatang paghahanap. Tinutulungan ng pamamaraang maramihang populasyon ang algorithm na mas mahusay na siyasatin ang espasyo ng solusyon at humanap ng mas mahusay na mga solusyon.
Matatagpuan ang puso ng algorithmong pagsisiyasat na pabalik-balik na pinahusay ng kaalaman ng MicroAlgo Inc. sa mekanismo ng pagkatuto ng kaalaman. Sa bawat pag-ikot ng algorithm, pinapanatili at ina-update nito ang kaalaman tungkol sa problema. Kasama sa kaalaman na ito ang mga solusyong nasubukan, mga pagsusuri sa kanilang kalidad, at impormasyon tungkol sa istraktura ng problema. Sa pamamagitan ng pagkatuto ng kaalaman, mas mabilis na nakakapag-converge ang algorithm sa mas mahusay na mga solusyon dahil ginagamit nito ang karanasan ng nakaraang mga paghahanap.
Pangunahing punto ng lohikal at mga prinsipyong teknikal: Una, inisyalisa ng algorithm ang pagsisimulang solusyon at nagtatakda ng mga pagsisimulang halaga ng mga parametrong pangkontrol. Pagkatapos sa bawat pag-ikot, pinipili ng algorithm ang isang kandidatong solusyon o lumilikha ng isang bagong solusyon at sinusuri ang kalidad nito. Bukod sa iba pa, ina-adjust ang mga parametrong pangkontrol na naaangkop batay sa pangkalahatan at lokal na impormasyon upang matukoy ang lalim at lawak ng paghahanap sa susunod na hakbang. Pangalawa, pinapatnubayan ng pamamaraan ng mutasyon ang paglikha ng mga bagong solusyon batay sa kaalaman upang mapataas ang pagkakaiba-iba ng paghahanap. Pinapayagan ng pamamaraan ng maramihang populasyon ang pagpatakbo ng maraming populasyon nang magkasabay upang mapataas ang kahusayan ng pangkalahatang paghahanap. Sa wakas, ina-update ng mekanismo ng pagkatuto ng kaalaman ang base ng kaalaman ng algorithm kasama ang mga nasubukang solusyon at mga pagsusuri nito.
Pinopoptimize ng algorithm ang proseso ng paghahanap ng problema sa napakaflexible at matalinong paraan sa pamamagitan ng mga parametrong pangkontrol na naaangkop, mga bagong pamamaraan ng mutasyon, mga pamamaraan ng maramihang populasyon, at mga mekanismo ng pagkatuto ng kaalaman, na nagpapahusay sa pagganap at kahusayan ng algorithm. Dahil dito, ito ay isang makapangyarihang kasangkapan para sa paggawa ng mga kumplikadong problema sa pag-optimize at suporta sa pagpapasya.
Isang mapagbago at may malaking potensyal na teknolohiya ang algorithmong pagsisiyasat na pabalik-balik na pinahusay ng kaalaman ng MicroAlgo Inc. Gagamitin ang mga algorithmong pagsisiyasat na pabalik-balik na pinahusay ng kaalaman sa mas maraming industriya, kabilang ang pangkalusugan, enerhiya, transportasyon, retail, at marami pang iba. Magpapadala ng mga problema at hamon sa iba’t ibang industriya sa mga algorithm upang mag-ebolb at gumanda. Sa patuloy na pag-unlad ng teknolohiya at praktikal na paggamit ng mga algorithm, maaasahan natin ang patuloy na pag-optimize ng mga algorithmong pagsisiyasat na pabalik-balik na pinahusay ng kaalaman, kabilang ang mas mahuhusay na mga pamamaraan ng paghahanap, mas flexible na mga mekanismo ng pagkatuto ng kaalaman, at mas makapangyarihang mga pamamaraan ng maraming grupo.
Sa hinaharap, maaaring palawakin ang algorithm upang makahawak ng mga problemang may maraming lokal na pinakamahusay na solusyon. Mag-aangkop ito ng mas kumplikadong mga espasyo ng paghahanap at mas detalyadong mga pamamaraan. Maaaring isama ng MicroAlgo Inc. ang algorithmong pagsisiyasat na pabalik-balik na pinahusay ng kaalaman sa mga pamamaraan ng machine learning at malalim na pagkatuto upang makahawak ng malalaking datos at kumplikadong mga problema. Maaaring magbigay ang pagsasama na ito ng mas makapangyarihang mga kakayahan sa paglutas ng problema. Maaaring humantong sa paglitaw ng mga automated na sistema ng suporta sa pagpapasya ang karagdagang pagpapaunlad ng mga algorithm na maaaring magbigay ng mga rekomendasyon sa pag-optimize at suporta sa pagpapasya sa real-time sa mga negosyo at organisasyon batay sa impormasyon mula sa datos at base ng kaalaman sa real-time.
Kinakatawan ng algorithmong pagsisiyasat na pabalik-balik na pinahusay ng kaalaman ang isang mapagbago at may malaking potensyal na teknolohiya na maaaring magbukas ng mga bagong posibilidad para sa pag-optimize ng paglutas ng problema at paggawa ng desisyon sa mga kumpanya. Sa pamamagitan ng patuloy na pananaliksik at inobasyon, maaasahan nating makita ang mas malawak na saklaw ng mga application at mas mahusay na pagganap ng algorithm na ito sa iba’t ibang larangan. Magiging pangunahing tagapagpalakas ito ng teknolohikal na inobasyon para sa mga kumpanya, na nagdadala ng mas maraming oportunidad at kompetitibong mga pakinabang para sa hinaharap na pag-unlad.
