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2023-02-07

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2023-01-28

为高三学生提供高中历史知识点总结、学习方法、复制计划及高考历史答题技巧等、高考历史必背知识点整理、时间轴、历史歌决、高考备战阶段，历史科目的复习任务比较重，学生需要复习和巩固的知识内容非常多。下面我给大家整理了关于高考历史必背知识点，希望对孩子有帮助!...

2022-12-27 高考历史知识点总结 2023高考历史知识点

此课件来自高考语文作文关键词预测及范文指导（2020可打印df），专题中每个专题围绕一个关键词展开，按月对当月的热点作文关键词进行写作预测和解析。按照“作文题目——审题详解——素材积累——范文指导——范文点评”的思路,分为模拟题目、审题立意、写作提升三部分。截图202203301552499925.g(27.95KB,下载次数:7)下载附件保存到相册[百度云网盘]高考语文作文关键词预测及范文指导（2020可打印df）2022-3-3015:52上传...

2022-12-11 作文关键词是什么意思 四级作文关键词

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2022-12-07 什么事关键词

课程介绍课程来自于【塔罗占卜】《托特塔罗关键词》中文翻译《托特塔罗关键词》中文翻译.df19.79M塔罗占卜...

2023-02-09

资源信息：资源大小：639MB教学大纲开场白：大师眼中的想法01叶茂中眼中的“创意”：做一个“有趣”的人.m4a02灰鸽眼中的“创意”：实用创意对创意有好处.m4a03马红满眼中的“创意”：创意就是冲击力、新奇、简约、内涵.m4a04徐树泽眼中的“创意”：创意是一种排列组合.m4a05飞宇眼中的“创意”：创新与创造的结合是个大话题.m4a关键字01：洞察01Iight：你会观察，还是会看到.m4a02Iight：你真的熟悉coumer.m4a03洞察：为什么我们说研究不起作用.m4a04洞察：别人做的一定是红海.m4a05Iight：[QamA]一起学习“Iight”.m4a关键字02：冲突01冲突：什么是“冲突”.m4a02冲突：“冲突”速成法轮大法秘籍.m4a03冲突：【福利】专题问答【福利】.m4a04冲突：【案例】三编辑引起的现象级交流.m4a05冲突：“男女之别”是策划师的宝藏.m4a06冲突：如何合理地激怒竞争对手.m4a07冲突：[QamA]一起解决“冲突”.m4a关键字03：上诉01上诉：关于产品和品牌的真相.m4a02诉求：如何建立产品竞争力.m4a03诉求：如何建立品牌竞争力.m4a04诉求：品牌与产品的差异.m4a05上诉：[QamA]一起澄清“上诉”.m4a关键字04：愿意01Willige：如果您不了解Willig.m4a，就不要谈论准确性。02愿意：选择太多是好事吗.m4a03愿意：关键词！关键词！关键词！.m4a04愿意付出：别傻了.m4a05意愿：[QamA]一起学习“意愿”.m4a关键字05：重复01重复：说重要的事情N次.m4a02Dulicate:HowtoFidDulicateSymol.m4a03重复：重复不是“复制粘贴”.m4a04重复：当重复被打断时会发生什么.m4a05重复：[QamA]让我们谈谈“重复”.m4a关键字06：说服01说服：优势盲消费者.m4a02说服：你真的关心marketig.m4a中的数字或功能03说服：理性或情感.m4a04说服力：“准宗教”：品牌说服力的巅峰之作.m4a05说服：【QamA】一起学会“说服”.m4a关键字07：产品01产品：花为什么粘在牛粪上.m4a02产品：不创新，必死无疑！.m4a03产品：步骤太大.m4a04产品：小概念创新同样伟大.m4a05产品：【QamA】共同打造“产品”.m4a关键字08：价格01价格：FreeTruth.m4a02价格：为什么会有虚高价格的市场.m4a03价格：如何提高产品的价格.m4a04价格：为什么中杯卖得最好.m4a05价格：【QamA】一起制作“价格”.m4a关键字09：敌人01制造敌人：为什么我们需要敌人.m4a02敌人：谁是你的敌人.m4a03制造敌人：致命格斗技巧.m4a04制造敌人：为什么竞争成为趋势.m4a05敌人：【QamA】一起寻找“敌人”.m4a关键字10：游戏01游戏：打怪升级为什么这么好玩.m4a02游戏：擦IP.m4a03游戏：别太认真.m4a04游戏：做一个有趣的人.m4a05游戏：[QamA]一起玩“游戏”.m4a关键字11：娱乐01娱乐：中国人普遍缺乏娱乐因素.m4a02娱乐：自嘲是一种状态.m4a03娱乐：格斗也需要娱乐.m4a04娱乐：我们为什么要去KTV.m4a05娱乐：【QamA】一起欢乐“娱乐”.m4a关键字12：粗俗01庸俗：推翻有教养的“兽语”.m4a02习惯：让人们先记住！.m4a03热门：为什么烂片票房高.m4a04低俗：谁说低俗高贵.m4a05低俗：[QamA]没有人能免于低俗.m4a关键字13：利用优势01顺势而为：站在巨人的肩膀上.m4a02顺势而为：有机会擦，也有没有机会.m4a03顺势而为：内外势.m4a04乘势而上：乘势而上三部曲.m4a05乘势而上：【QamA】寻找可以一起借的“潜力”.m4a06借势：【福利】一起来寻找可以借的“势”.m4a关键字14：非对称01不对称：可以用钱解决的问题不是问题.m4a02不对称：农村围城的反击.m4a03不对称：早起三天，快乐三年.m4a04不对称：电子商务是小品牌的救星吗.m4a05不对称：[QamA]一起感受“不对称”.m4a关键词15：碎片化营销01碎片化营销：好的创意可以自己走.m4a02碎片化营销：转发就是生产力.m4a03碎片化营销：平凡时刻的叠加.m4a04碎片化营销：定位真的要那么精准吗？.m4a05春节特别节目：如何写出好的文案.m4a06春节特别节目：特别问答课.m4a07碎片化营销：[QamA]一起学习“粉碎营销”.m4a关键字16：反复试验01反复试验：反复试验是共识的起点.m4a02试错：研究不能代替“试错”.m4a03试错：如何发展业务TrialadError.m4a04试错：如何控制试错成本.m4a05试错：[QamA]一起忍受“试错”.m4a06试错：【福利】如何系统地学习Marketig.m4a结束语06石楠的闭幕词：我不忍结束.m4a07叶茂中闭幕词：创意是土里的芽，不是镜中的花.m4a...

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2022-10-29 关键词排名 抖音怎么弄 抖音关键词排行榜

图书名称：《无结构对等网络中的搜索算法与安全机制》【作者】秦志光，罗绪成，马新新编著【页数】109【出版社】成都：电子科技大学出版社,2008.12【ISBN号】978-7-5647-0036-X【价格】29.00【分类】计算机网络-安全技术-研究【参考文献】秦志光，罗绪成，马新新编著.无结构对等网络中的搜索算法与安全机制.成都：电子科技大学出版社,2008.12.图书目录：《无结构对等网络中的搜索算法与安全机制》内容提要：18170411030108《无结构对等网络中的搜索算法与安全机制》内容试读第一章对等网络的研究概况本章重点概述对等网络的研究现状，主要包括对等网络的发展历程、技术优势、体系结构和对等搜索的分类。第1.1对等网络的发展历程章翠近年来，计算机行业迅猛发展，网络边界设备（如个人电脑）性能不断提高网而成本却不断下降，网络基础设施的建设也日趋完善，用户的网络接入带宽不断的增加。网络平台性能的提高与普及促进了新的网络应用的出现，也促进了新的互联网应用架构的出现，对等计算就是在这种条件下诞生的。对自由共享MP3音乐究文件的需求导致了第一个P2P文件共享系统的出现，即Nater,.Nater的最初况版本由ShawFaig和Parker于1999年6月发布，其高峰期用户达到2640万，所产生的效应导致了对P2P系统研究的热潮。由于Nater采用集中的索引服务器来提供文件搜索服务，因此，其架构上存在性能瓶颈和单点失效的风险，而且还可能带来版权方面的法律问题，Nater于2001年7月由于版权问题被迫关闭。考虑到集中索引服务的风险，需要一种完全分布的对等搜索系统，Gutella山应运而生。Gutella是第一种构建完全分布式对等搜索网络的协议，节点随机选择邻居互相连接，最终构成一个随机图。Gutella采用泛洪方式传播查询请求，每个节点检查新接收到消息的生命期，如果生命期大于0，则首先对消息生命期做减1操作，然后将该消息转发给所有邻居，反之则丢弃该消息。由于泛洪方式带来的消息开销呈指数增长，因此，Gutella的可扩展性比较差，不适合大规模应用。2001年3月，NiklaZetrom等引入了另一种无需集中索引的P2P共享应用，即基于FatTrack协议2的Kazaa。Kazaa是一种层次化的无结构对等网络，根据节点在网络中所担当的角色，可以把节点划分为超级节点和叶节点。超级节点之间建立随机连接，形成一个随机图，本质上，超级节点网络就是一个无结构对等网络：叶子节点连接到一个或者多个超级节点，并将共享信息发布在所连接的超级节点。在资源搜索过程中，超级节点代理叶子节点完成资源的搜索。层次1化对等网络利用了节点的异构性，并且缩小了搜索网络的规模，因此，具有较高的实用价值。针对Gutella的不可扩展性，研究人员考虑从体系结构方面来解决可扩展的大规模对等搜索。基于分布式数据结构方面的研究成果，L.Stoica等提出了第一个分布式哈希表(DHT)Chord4之后，其他类似的DHT也被提了出来，如CAN构对等1、Taetry6、Patry、Kademlia[等。DHT的节点之间具有确定的关系，并且数据项和节点之间的关系也是确定的，正因为DHT的这种严格的拓扑结构要求中和数据分布要求，DHT又称为结构化对等网络。为了维护这种确定的拓扑结构，需要额外的开销，特别是在高度动态的条件下，所需的开销更多，因此DHT适用于相对稳定的应用场景。DHT具有哈希表的接口，因此，使用简单方便：通常，法DHT的邻居数和查询时延均为O(IogN),其中N为系统中的节点总数，因此，具有较好的可扩展性：DHT的另一个优点是能够保证搜索的成功。当前的研究热点之一是优化的搜索算法和新型应用。利用对等网络的特点，与安全可以构建低成本、高可用的大规模信息共享系统，如P2PWEB、基于P2P的WIKI系统等。这些应用对资源搜索具有更高的要求，如支持复杂查询、更高的搜索成制功率（无论流行资源还是稀有资源）等。在应用方面，用户还需要更高级的资源共享模式，而不是简单的免费共享。1.2对等网络的技术优势对等网络具有低成本、自组织、鲁棒性、可扩展和隐私保护等技术优势9山，这些特点的具体说明如下：(1)低成本对于客户机/服务器架构，中央服务器需要大量投资以满足负载要求，而对等网络则无需大量投资，具有低成本的优势。首先，对等网络可以有效聚集大量空闲的资源，如存储空间、网络带宽和CPU计算能力等，节点之间相互协作来完成特定的功能，因此，其基础设施成本和维护成本分散到不同节点，避免了中央服务器的大笔投资。其次，对等网络构建灵活，不需要对网络基础设施做任何更改，任何中档个人电脑均可发起建立一个对等网络（如Bittoret).。(2)自组织对等网络中的节点以“ad-hoc”的方式相互连接，构成一个松散耦合的网络系统，节点自主地加入和退出系统，自主的选择邻居节点。当节点退出系统或者发生网络故障时，相关节点更新其邻居列表，自组织为新的网络系统，节点的所2有行为均具有自治性，不需要中央节点的协调。自组织特性降低了对等系统的维护开销，并且提高了对等系统的鲁棒性。(3)鲁棒性在大规模网络系统中，网络故障、节点故障的发生是不可避免的，这些故障对系统的稳定性和服务质量造成影响。在客户机服务器模式下，服务器成为整个系统的关键节点，一旦服务器发生故障，导致整个系统的崩溃。在对等模式下，系统的服务能力是节点服务能力的聚集，系统的服务能力是分散在不同的节点，而且节点提供的服务具有冗余性，因此，部分节点和网络发生故障，对整个系统的影响不大，保证了系统的稳定性和服务的可用性。对等网络还是一个动态的自■组织系统，节点和网络故障触发网络的重新布局，形成新的稳定系统。因此，对第等模式具有很高的鲁棒性。章(4)可扩展传统的客户机/服务器模式，服务器的功能限制了其最大服务能力，从而决定网了能够支持的客户机数量。设计过大的服务能力需要更多的投资，而这些能力并的不一定会充分使用：相反，过小的服务能力可能导致负载过重，给后期的系统升级带来困难。与之相对，对等模式具有客户机/服务器模式不可比拟的可扩展性。究概况对等模式中，节点既是客户机又是服务器，节点之间相互协作实现特定的功能，新节点的加入同时给系统带来了额外的资源，如存储空间、网络带宽、文件资源、CPU计算能力等。实际对等网络的规模也说明了对等模式的可扩展性，如Gutella网络的活跃节点数量通常超过1百万2。因此，对等模式具有高可扩展性。(5)隐私保护由于对等网络中的节点是自治的，除直接邻居外，其他节点无法知晓节点的加入和退出。节点之间通过相互转发消息完成系统的功能，对任意节点来说，很难区分消息的来源和目的，结合密码学手段，对等网络能够很容易地实现匿名功能31)，包括发送者匿名、接收者匿名和发送者接收者互匿，从而保护用户隐私。相对而言，客户机/服务器模式很难做到匿名性和用户隐私的保护，因为中央服务器能够轻易获取客户机的信息，至少包括P地址等信息。对等网络的内在优势决定其成为构建大规模互联网应用的首选架构，其中最重要的应用之一为信息共享，其基础为对等搜索。虽然集中式搜索引擎，如Google、Baidu、Yahoo等能够提供信息搜索的能力，但集中式搜索引擎存在其自身的缺陷。首先，需要大量的基础设施投资，如高性能数据中心的建立；其次，集中式服务常常成为网络攻击的目标，导致服务的瘫痪，而对等网络具有内在的鲁棒性，单个或者部分节点的失败不会导致系统功能的下降：第三，由于商业原因，集中式搜索引擎存在内容审查和操纵搜索结果的可能，可能导致搜索结果具有倾向3在无结构P2P系统中构建一个分布式哈希表，分别解决各自擅长的问题。(3)系统的层次根据覆盖网络是否具有层次结构，P2P系统可以划分为层次化的(hierarchical)和非层次化的(o-hierarchical)。完全分布式的纯P2P系统通常是非层次化的，所有节点都处于同一层次，如Gutella。而混合系统和部分分布式纯P2P系统属于层次化系统，如KaZaa),层次化系统充分利用了节点的异构性，能够提供更好的可扩展性，具有很高的路由效率。1.4对等搜索的分类◆第章对等计算的典型应用之一是资源共享，包括文件共享、存储空间共享、CPU计算资源的共享等。在这类应用中，其核心问题是如何发现（或者定位）所需的共享对象，该问题统称为资源搜索问题。一般来说，当前的资源搜索算法可以分络为三类：无结构P2P、结构化P2P和混合P2P。1.4.1无结构P2P究概况无结构P2P中，节点之间、节点和资源之间均无确定关系。从整个系统来说，所构成的覆盖网络的拓扑结构是一个随机图，资源在网络中随机分布，在这样的条件下，设计有效的资源搜索算法是一个挑战性问题。在无结构P2P的发展过程中，提出了下列主要的资源搜索算法：(1)泛洪搜索算法在无结构P2P网络中，每个节点只具有局部网络状态信息，即该节点的邻居信息，无结构P2P网络的拓扑结构是一个随机图，因此，设计高效的资源搜索是一个难题。由于无结构对等网络的特点，数据项定位只能采用盲目搜索(Blidearch)策略，其目标在于以最小的开销把查询请求发送给尽可能多的节点。泛洪搜索是最直接的盲目搜索，对新接收到消息，节点首先根据消息的类型做本地操作（如本地关键字匹配)，然后对消息的生命期做减1操作，如果生命期大于0，则将该消息转发给所有邻居节点（消息来源节点除外），反之则丢弃该消息。泛洪机制简单、容错，适用于网络规模较小的情况。由于泛洪机制的消息量呈指数增长，因此，可扩展性差。在网络规模较大的情况下，产生大量的冗余消息，导致网络带宽的浪费，同时造成网络拥塞，恶化网络的性能。(2)随机游走随机游走常用于解决随机网络中的各种问题，资源搜索是其中之一。就简单5的随机游走而言，每走一步，节点选择一个随机邻居，将消息转发给该邻居。随机游走能够很好地适应网络的动态性，并且降低冗余消息的传播。由于随机游走采用串行方式传播查询请求，导致其查询时延较大，为了解决这个问题，QiLv无结构等8别提出了k随机游走，初始节点同时发起k个并行的随机游走，每个行走者之间是独立的。k随机游走是在查询冗余消息和查询时延之间的一个折中，其搜索等性能远远高于泛洪搜索。随机游走的另一个变体是偏好随机游走，查询消息的下一跳选择不是随机的，而是根据邻居节点的属性来做出决策，比如选择节点度最中大的邻居作为下一跳。L.A.Adamic等I列提出了幂律图中基于偏好随机游走的搜索算法，充分利用高度节点在搜索中的重要角色，提高了大规模幂律网络中资源搜索算法搜索的性能。(3)混合搜索泛洪搜索和随机游走都有其优缺点，泛洪搜索能快速局部扩展，而随机游走能快速纵深渗透。就单独一种搜索方式而言，泛洪在扩展深度增加的条件下，其与消息开销呈指数增加，但是覆盖的节点也迅速增加：随机游走在扩展深度增加的条件下，其覆盖的网络节点增加缓慢，但是消息开销小。C.Gkatidi等2o提出制了组合随机游走和浅层泛洪的混合搜索算法。对一个新消息，节点首先局部扩展该消息一将该消息转发给1跳或者2跳范围的所有邻居。然后，对消息的生命期做减1操作，如果该消息生命期大于0，则将该消息转发给一个随机邻居。混合搜索策略降低了搜索的消息开销和时延，同时提高了搜索的成功率。(4)复制策略在数据项流行度很高的条件下，泛洪搜索的性能很好，具有低时延、高成功率的性能测度，然而，自然的副本分布无法有效提高资源搜索的性能。EdithCohe等2详细研究了无结构对等网络中的复制策略，考虑副本量和查询流行度之间的关系，提出了一致复制、正比复制和平方根复制策略。通过分析发现，一致复制和正比复制具有相同的平均搜索开销，而平方根策略具有优化的平均搜索开销。根据生日悖论的原理，R.A.Ferreira等22提出了查询率无关的复制策略，该策略利用生日悖论原理确定副本的分配模型，采用随机游走方法来实现副本的部署，该策略保证了搜索的高成功率。BuleStorm2)是另一种查询率无关的复制策略，相似的，其副本分配源于生日悖论，并且考虑流量成本，BuleStorm采用随机多图上的BuleCat实现副本的部署。1.4.2结构化P2P基于泛洪的无结构P2P网络存在可扩展性差的问题，该问题引出了从两个方面来提高P2P系统的搜索性能。一方面，改进泛洪算法或者提出新的消息传播算6···试读结束···...

2022-10-20 即兴演讲河流编著电子书 书电子书编写

图书名称：《引力搜索算法及其应用》【作者】刘勇，马良著【页数】126【出版社】上海：上海人民出版社,2014.10【ISBN号】978-7-208-12544-5【价格】38.00【分类】最优化算法-研究【参考文献】刘勇，马良著.引力搜索算法及其应用.上海：上海人民出版社,2014.10.图书封面：图书目录：《引力搜索算法及其应用》内容提要：本书是在分析国内外引力搜索算法研究现状的基础上，着重介绍作者在引力搜索算法及其应用方面的研究成果。书中系统介绍了引力搜索算法的原理，分析了算法的数学模型和相关参数，进行了算法的理论研究，并探讨了算法在实际问题中的应用。《引力搜索算法及其应用》内容试读第一章智能优化算法最优化理论和算法是一个重要的研究内容，其追求的目标是如何在众多的方案中找出最优方案。最优化问题普遍存在于我们的工作和生活中。例如，安排生产计划时，选择怎样的实施方案才能提高产值与利润；在城市建设规划时，如何安排住户、学校、医院、超市和工厂等单位的布局，才能有利于各行各业的发展，也能方便生活；工程设计时，如何确定设计参数，使得设计方案既能够满足设计指标又能够降低成本；资源分配时，如何分配有限的资源，使得分配方案既能满足各个方面的要求，又能获得好的效益。目前，优化作为一种希望实现的目标已经深入到各个领域，诸如此类，不胜枚举。最优化就是为这些问题的求解，提供理论基础和解决方法，是一门实用性强和应用广泛的学科1.)。长期以来，人们一直对优化问题进行探讨和研究。早在17世纪，Newto发明微积分的时代，就已经提出极值问题，随后又出现了Lagrage乘数法。1847年，Cauchy提出了最速下降法。1947年，Datzig提出了单纯形法。随着研究的深入，人们提出了很多经典的优化算法。按照优化策略的不同，传统的优化算法可以大致分为以下几类：(1)枚举法，枚举法是将整个可行解空间所有点的性能进行比较并找出其中的最优，点。枚举法有完全枚举法和隐式枚举法等。算法的搜索策略最简单，但计算量也最大。枚举法适用于可行解空间是有限集合的情况。(2)解析法，解析法在优化过程中使用目标函数的解析性质，如一阶导数、二阶导数等。解析法是从一个初始点出发，并根据目标函数的梯度方向来确定下一步的搜索方向。常见的解析法有Newto法、共轭梯度法和变尺度法等.)。当目标函数有多个极值点时，算法难以找到全局最优点。传统优化算法为优化问题的求解提供了巨大帮助，但在计算过程中传统优化算法也暴露出一些缺点。这些缺点主要表现在以下几点：(1)传统优化算法通常都是从一个初始点出发，每次迭代过程中也仅仅对一个点进行计算，这种算法架构很001难发挥现代计算机高速计算的性能，尤其是高性能的多处理器的计算机和现代并行计算的模式往往很难应用到传统优化算法中，这样就限制了算法求解大规模问题的能力和计算速度。(2)传统优化算法一般都要求目标函数是连续可微的，甚至有时要求是高阶可微的，但是在实际问题中这样的条件往往很难得到满足，这样就限制了传统优化算法的应用范围。(3)传统优化算法在每一次迭代时都要求迭代向改进方向移动，即每一次都要求目标函数值有所降低（以最小值优化问题为例），这样算法就不会具有“爬山”能力。若算法陷入某个局部的低谷，则无法继续搜索该区域之外的任何其他区域。因此，算法就失去了全局搜索能力。(4)每种传统优化算法只能求解一部分问题，即算法只能求解符合其适用条件的问题。要应用某种传统优化算法往往就会简化甚至改变原有的问题，使之能满足该方法的使用条件。但是如果问题不满足任何已知的传统优化算法的适用条件，那么用传统优化算法就无法有效求解6.刀。考虑到传统优化算法的不足，人们希望能够设计出新的有效的优化方法。特别是进入20世纪90年代以来，所研究的实际问题的结构越来越复杂，规模越来越大，不可微、非线性、不确定性、多目标已经成为这些问题的基本特征，而建立在解析基础上的传统优化算法往往对这些问题的求解显得无能为力。因此，人们逐渐意识到，必须探索新的优化方法来解决这些问题。同时随着计算机科学与技术的飞速发展，从根本上改变了人们的工作和生活，并已经渗透到各个领域，如何充分发挥计算机技术的优势推动优化方法的发展，也是人们越来越关注的问题大自然永远是人类创造力的丰富源泉，生命在长期的进化过程中，积累了许多特有的功能。各种生物为了延续自身和种群的生命所展现出的智能，令人叹为观止8，]。例如，一只蚂蚁或蜜蜂的行为能力非常有限，它几乎不可能独立存在于自然世界中，但由多个蚂蚁或蜜蜂形成的群体则具有非常强的生存能力，而这种生存能力不是通过多个个体之间能力的简单叠加所能获得的。自然界的很多现象不断给人们以启示，生物和自然生态系统可以通过自身的演化使得很多在人类看来高度复杂的问题能够得到完美的解决一)。受大自然的启发，人们从大自然的运行机制中找到了许多求解优化问题的新方法。从人工智能的角度，人们常常称这些算法为智能优化算法；从群体进化的特征来看，这些算法又可以称为进化计算算法；近几年人们从算法模仿自然规律的特点出发，也将这些算法称为自然计算。从应用这些方法的层面来看，方法采用什么名称并不重要，重要的是理解和掌握这002些算法所蕴含的搜索机制)。智能优化算法的发展得益于运筹学、生物学、物理学、计算数学、计算机科学、人工智能和控制论等许多学科，充分吸收了这些学科的思想、概念和方法。智能优化算法，大都具备自组织性、正反馈性、鲁棒性、并行性和实现简单等特征，为在没有集中控制且不提供全局信息的条件下寻找复杂问题的求解方案提供了思路，为优化问题的求解开辟了新的手段6一-1]。应用智能优化算法求解优化问题时，其搜索过程通常具有以下一些特征：(1)个体都具有能执行简单的空间或时间上的评估和计算能力：(2)当环境（包括其他个体)发生变化时，个体能够对变化做出响应，特别是出现值得付出代价的改变机会时，个体必须能够改变其行为模式：(3)不同的个体对环境中的某一变化所表现出的响应行为应该具备多样性9]和传统优化算法相比，智能优化算法具有其特有的优化方式。(1)非单点操作，采用群体搜索策略。智能优化算法大都采用由多个个体组成的群体对可行解空间进行搜索，在搜索过程中能够实现对各个体所提供信息的共享。信息的传播可以避免对一些不必要区域的搜索，既能提高算法的搜索效率，又能在一定程度上避免陷入局部极值。(2)智能优化算法在求解优化问题时，目标函数和约束函数可以不必是解析的，更不必是连续和可微的。智能优化算法可有效求解那些目标函数没有明确表达式，或有表达式但不可精确估值的优化问题。此外，智能优化算法对计算中数据的不确定性有较强的适应能力。(3)智能优化算法是对自然现象和自然规律的模拟，这些现象和规律所蕴含的深刻的优化思想为算法的设计提供了坚实的科学基础。在算法中，个体行为虽然简单但通过个体之间的相互作用，整个群体涌现出智能行为，而这种行为可用于求解优化问题。(4)智能优化算法不依赖于优化问题本身的数学性质和所求问题本身的结构特征以及其他辅助信息，算法可以用于求解不同类型的优化问题，具有广泛的适用性6刀。对智能优化算法的研究可以追溯到上世纪50年代。当时，研究人员就已经意识到可以采用Darwi的生物进化论来求解复杂问题。l975年，Hollad正式提出了遗传算法，这种新发展起来的完全异于传统优化算法的方法为优化问题的求解提供了崭新的途径。由于其在求解优化问题方面的巨大潜力，许多研究人员开始对智能优化算法展开研究，并获得了显著的进展。随着人们对大自然的进一步观察和研究，又提出了很多有代表性的智能优化003算法。例如，模拟退火算法2)、人工神经网络、蚁群优化算法、微粒群优化算法[]、人工免疫系统31,2、蜂群算法[.]和生物地理学优化算法，等。除此以外，还包括这些算法与其他方法相结合而形成的混合型算法。这些算法构成了当前优化范畴内来自跨学科的别具特色的优化策略，丰富了优化手段，为那些传统优化算法难以处理的问题提供了切实可行的解决途径)。但是随着研究的深入，这些算法暴露出自身存在的一些不足，如容易早熟收敛、优化精度不高和优化速度慢等问题。此外，智能优化算法的数学基础相对薄弱，没有形成系统的理论体系。这些缺点都制约了智能优化算法的进一步发展。从本质上讲，之所以会有这么多的优化算法，主要是因为到目前为止还没有找到一种方法，能够应用到所有的优化问题中。为了解决我们所面临的问题，就必须研究新的优化算法。经过多年的发展，已经出现了很多有代表性的智能优化算法，例如人工神经网络、模拟退火算法、遗传算法、蚁群优化算法和微粒群优化算法等等。虽然这些算法的优化原理各不相同，但也具有一些共同的特征，对不同智能优化算法的理解对另一种算法的研究有着重要的启发作用。因此，这里对现有的一些智能优化算法做一些简单介绍。1.1人工神经网络人工神经网络是对人类大脑系统一些特征的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型，可以通过计算机程序进行模拟，也可以采用电子线路进行实现，是人工智能的一种研究方法[)。1943年，Mcculloch和Pitt第一次对神经系统中的神经元进行数学建模，并提出了MP模型。1957年，Roelatt提出了著名的感知器模型，该模型是一个能够连续调节权值矢量的MP模型。l959年，Widrow和Hoff设计出了自适应线性单元的网络模型，第一次把神经网络研究从纯理论研究转向工程应用研究3。自此，很多学者陆续对人工神经网络展开了研究，并取得许多可喜的成果。人工神经网络是由大量功能简单但具有自适应能力的信息处理单元—神经元按照大规模并行的方式，采用一定的拓扑结构连接而成。神经元是对人脑神经细胞功能的简化、抽象和模拟。一个人工神经网络的神经元的模型与结构描述了一个网络的输入变量转换成输出变量的过程。从数学角度看这个转换过程就是一个计算过程0.们004人工神经网络发展至今，已经出现了很多版本。这里，以Hofield网络为例，分析其优化策略。Hofield网络是一种非线性的动力学模型，采用类似Lyauov函数的能量函数的概念，将神经网络的拓扑结构（采用连接权矩阵描述）和所求解问题（采用目标函数表示）对应起来，并转换为神经网络动力学系统的演化问题。所以在应用Hofield网络解决优化问题之前，要将该问题映射为对应的神经网络。例如对旅行商问题的求解，首先将问题的可行解映射成一个置换矩阵，并能给出对应的能量函数，再将满足置换矩阵要求的能量函数的最小值和问题的最优解对应起来[。对一般性的问题，往往需要处理以下一些工作：(1)选择恰当的问题表示方式，使得神经网络的输出和问题的解相对应。(2)设计合适的能量函数，使得其最小值和问题的最优解相对应。(3)根据能量函数与稳定条件设置网络参数，如连接权值与偏置参数等。(4)建立对应的神经网络与动态方程。(5)采用软件或硬件进行模拟。目前，人工神经网络的应用已经取得了令人瞩目的进展，其应用涉及科学研究和工程应用等领域中的许多问题。例如，函数优化、组合优化、模式识别、时间序列预测、非线性系统辨识与控制、特征选择、故障诊断和信号检测等。有关人工神经网络计算机硬件的开发也已经取得显著的成果。1.2模拟退火算法模拟退火算法是源于对热力学中退火过程的模拟，是一种通用的随机搜索方法，是对局部搜索方法的扩展，理论上是一种全局优化算法。1953年，Metrooli提出了模拟退火算法的思想。1983年，Kirkatrick将模拟退火算法成功用于求解组合优化问题，才真正提出了模拟退火算法。从此，该算法受到越来越多的人的重视8.们模拟退火算法的原理来自物理学，是将优化问题和统计力学的热平衡进行类比，问题的解视作状态，最优解视作退火过程中能量最低的状态，优化的目标函数视作能量函数，模拟物理学中固体物质的退火处理的过程。首先对物体进行加温使之具有足够高的能量，然后再逐步降温，其内部能量也逐渐下降。在热平衡的条件下，物体内部处于不同状态的概率服从Boltzma分布，如果退火的步骤恰当，005那么最后会形成能量最低的状态。该算法在求解优化问题时，不仅接受对目标函数有改进的状态，而且能够以一定的概率接受目标函数恶化的状态，从而可以使得算法避免过早收敛到某个局部最优值，也正因为这种概率性的扰动，使得算法能够跳出局部极值，获得较好的优化结果5.6，门以最小值优化问题(mif(x),x∈S)为例，给出基本模拟退火算法的求解流程6步骤1随机生成初始解x:,设定初始温度T。和终止温度T,,令迭代次数k=0,T=T。。步骤2从x:的邻域N(x,)生成一个解x,并计算两个解对应的目标函数值的增量△f=f(x,)一f(x:)。步骤3若△flt0,则令x,=x,；否则生成0到1之间的随机数r,若ex(-△f/T)gtr,则令x:=x,。步骤4若达到热平衡条件（内循环次数大于(T。)),则转步骤5；否则转步骤2。步骤5降低T,令k=k十1，若T1.3遗传算法遗传算法是一种基于生物进化论中“自然选择、适者生存”规律的优化方法，算法的基本原理源于自然选择理论和遗传机制，通过模拟生命进化的方法来搜索问题的最优解.o。l967年，Hollad的学生Bagley在其博士论文中首次提出“遗传算法”一词。1975年，Hollad发表了在遗传算法领域具有重要意义的专著《Adatatioiaturaladartificialytem》(《自然系统和人工系统的自适应》)，这是第一本比较系统论述遗传算法的著作。因此，有人把1975年作为遗传算法的诞生年。自提出以来，遗传算法获得了广泛的应用，为许多复杂困难的问题提供了有效的解决办法。遗传算法在求解优化问题时，采用群体搜索策略而不是在单点上进行寻优，采用随机转换规则而不是确定性原则进行工作。算法将问题的解通过编码的方法006···试读结束···...

2022-10-17

图书名称：《日本文化关键词》【作者】（日）藤田正胜著【页数】191【出版社】北京：新星出版社,2019.01【ISBN号】978-7-5133-3310-8【价格】39.00【分类】文化研究-日本【参考文献】（日）藤田正胜著.日本文化关键词.北京：新星出版社,2019.01.图书封面：关键词》内容提要：本书是一部关于“无常”的日本文化史，作者藤田正胜从几个关键词巧妙切入，向我们展示了日本歌人、俳人、僧禅对于生死的思考，诠释了日本文化的真义。《日本文化关键词》内容试读第一章西行的“心”无常之世与咏歌之道一、凝视“心”的歌人觉悟到咏歌意义的人在《万叶集》之后漫长的诗歌历史当中，许许多多的诗歌被人们吟咏。历朝历代涌现出许许多多优秀的歌人，西行(1118一1190)就是其中为人们所仰视的一个巅峰，因为他是觉悟到咏歌意义的人。西行咏歌2000余首，而关于歌论却没有留下只言片语。所谓的歌，是不会把某些东西直接当作问题来吟咏的。但是，我们却能从他所留下的和歌中了解到，他是一个直面“咏歌是怎么一回事”这个涉及本质问题的人。什么样的歌是好歌？怎样才能吟咏出好的和歌？对于西行来说，这不是大问题。而“吟咏什么”对于西行来说，才是最大的问题。003下面这首歌经常被人们吟咏：吉野山连山，樱花开满梢。那日看花回家转，此心不再随我身。《山家集》若是曾经看过吉野山的樱花以排山倒海的气势扑面而来的人，那么无论是谁都会产生强烈的共鸣吧。这首歌的意思是，从看到在吉野山上绽放的樱花那天起，我的心就离开了我的躯体，我再也不能身心合一了。心被樱花的美所吸引，无论如何都难以抵御，心从躯体里浮起，离去。这首歌要吟咏的就是这样一种状态。在此，西行作为观察者不是从外部来跳望樱花的。西行的心被樱花那无限的美所深深打动，开始从躯体里浮上来。西行直视着、凝视着那颗飘浮的心、那颗对分离的身心感到烦闷的心，并将它吟咏到和歌里。西行的歌里有吟咏诗歌的西行自己。可以说，西行在吟咏那颗“心”中找到了意义。004在物与心之间摇摆的西行当然，在西行之前并非没有咏“心”的歌人。在《古今和歌集》的歌中，“心”也是屡屡登场的。其中的代表作就有在原业平6的这首歌。这是他随惟乔亲王？架鹰狩猎来到交野8，在观赏渚院（惟乔亲王的别业)的樱花时所吟咏的歌。人世间，倘若全无樱花影，春心或可悠闲。《古今和歌集》卷一歌意是，如果没有樱花这种东西，我们该是多么悠闲惬意地度过春天啊。这里的“心”被置于聚光灯下，也可以说是充当了主角吧。但是，这里的“心”是在观望自己身外的世界，有着各种各样的思绪。《古今集》里的歌人们将目光投向那些思绪，细致地观察着那些纤细的变化，并将其巧妙地表现出来。这可以说是技巧的比赛。而西行的目光没有封闭在心的世界里。外部世界一就现在而言便是樱花一不单单是引起心之变化的动因，它还深深地扎进心中。心不是抽离地观赏美丽的事物，而是活在与心的直接关联之中（高桥英夫在《西行》一书中也讨论了西行“物”与“心”005的冲突)。正如前面的和歌所表现的那样，心因为绽放的樱花之美而疯狂。这里的西行切身体验着身与心的分离，并为之而苦恼。还有一首歌：梦里春风，缤纷散落樱。梦虽醒，胸中怦动意难平。《山家集》西行是即使在梦中也能伴随着怦动的心跳，真实地看到樱花、看到落花的人，也是一个从梦中醒来仍能感受到胸中苦闷的人。西行凝视着被樱花搅乱的心，并将这颗心吟咏进自己的歌中。从下面这首歌可以知道，西行一直凝视着在人世间摇摆不定的自己。如若生在红尘世，任凭在此间，心中莫可强牵挂。《西行法师家集》在滚滚红尘中，自己满是烦恼。他对自己说，莫要死钻牛角尖。006···试读结束···...

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