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大小模型端云协同进化技术进展: 2024年; 生成式基座大模型正在引发人工智能领域的重大变革,在自然语言处理、多模态理解与内容合成等任务展现通用能力。大模型部署于云侧提供通用智能服务,但面临时延大、个性化不足等关键挑战,小模型部署于端侧捕捉个性化场景数据,但存在泛化性不足的难题。大小模型端云协同技术旨在结合大模型通用能力和小模型专用能力,以协同交互方式学习演化进而赋能下游垂直行业场景。本文以大语言模型和多模态大模型为代表,梳理生成式基座大模型的主流架构、典型预训练技术和适配微调等方法,介绍在大模型背景下模型剪枝、模型量化和知识蒸馏等大模型小型化关键技术的发展历史和研究近况,依据模型间协作目的及协同原理异同,提出大小模型协同训练、协同推理和协同规划的协同进化分类方法,概述端云模型双向蒸馏、模块化设计和生成式智能体等系列代表性新技术、新思路。总体而言,本文从生成式基座大模型、大模型小型化技术和大小模型端云协同方式3个方面探讨大小模型协同进化的国际和国内发展现状,对比优势和差距,并从应用前景、模型架构设计、垂直领域模型融合、个性化和安全可信挑战等层面分析基座赋能发展趋势。; 王永威沈弢张圣宇吴帆赵洲蔡海滨吕承飞马利庄马利庄吴飞

基于协同进化算法的卫星任务调度方法: 本发明提供了一种基于协同进化算法的卫星任务调度方法，涉及卫星任务调度技术领域，方法包括：获取输入任务集合，根据输入任务集合获得具有明确可用资源并且能够直接进行任务调度的卫星任务集合；根据所述卫星任务集合，以最大化任务收益...; 熊伟熊明晖刘德生简平刘正赵凯韩驰于小岚刘亚丽贾卓娅李超

求解两类约束优化问题的协同进化算法: 进化算法是一种具有高鲁棒性、广泛适用性的元启发式算法。协同进化算法是在进化算法基础上,通过模拟生物间相互协作关系而构建的算法。随着大数据时代发展,科学研究和工程领域出现的最优化问题往往包含大量的约束条件,这使得决策空间结...; 张天凤; 关键词：多目标优化协同进化算法自适应最优解

基于协同进化算法多无人机协同路径规划研究: 2024年; 为了规划多无人机协同路径,提出一种协同进化算法。首先,生成预选路径,然后,求解协同函数和相关变量,对路径进行优化。该过程的主要目标是在特定威胁水平下找到最优协同路径和飞行速度,以最小化整体威胁代价。该方法综合考虑了多无人机之间的相互作用及外部环境因素,确保执行任务的高效性和安全性。在不同环境(包括二维和三维空间)和不同起飞时间间隔下进行仿真。结果显示,该方法在多种复杂条件下均表现出良好的适应性和有效性。该方法可以较好地解决复杂环境中多无人机协同执行任务时面临的挑战,为未来相关技术的发展和应用奠定基础。; 屈高敏夏宗德李继广谭健; 关键词：无人机

一种基于协同进化算法的园区综合能源系统优化方法: 本发明公开了一种基于协同进化算法的园区综合能源系统优化方法，涉及园区能源管理技术，针对现有技术中指标评价能力较低等问题提出本方案。包括步骤：从PIES的能量网络模型出发，基于<Image file="DDA0004637...; 莫理莉邓泽宇陈皓勇刘欣陈志忠廖昕邓孟仁费彦邹军杨皞

模糊环境下基于遗传差分协同进化的多阶段投资组合模型: 2024年; 现实经济活动中投资一般是不确定的和随机的,投资者对于风险资产的选择大多情况下是多阶段的。基于该现实因素,在模糊环境下考虑多个摩擦因素,利用交易限制引入资产的基数约束,建立可能性均值–下半方差–熵多阶段投资组合优化模型(V-S-M),该模型是一个多阶段混合整数规划问题。同时,给出了求解该模型的一个遗传差分协同进化算法(GAHDE),并对不同风险态度下的投资组合策略进行了分析,同时将所得数值结果与可能性均值–下半方差模型(V-M)和可能性均值–熵模型(S-M)进行模型对比,与标准的遗传算法和差分进化算法进行了算法对比,结果验证了所建模型和设计算法的优越性与有效性。; 胡晨阳高岳林孙滢; 关键词：投资组合模糊环境遗传算法差分进化算法

基于去噪自编码器的协同进化算法的车辆任务配送方法: 本发明公开了一种基于去噪自编码器的协同进化算法的车辆任务配送方法，是应用于由一个仓库点、N个配送任务点所组成的配送环境中，并包括：1、建立车辆配送任务模型f<Sub>origin</Sub>和车辆配送任务辅助模型f<Su...; 王朝孙继业江浩张兴义

基于双种群弱协同进化算法的超多目标最优潮流求解方法: 本发明公开了一种基于双种群弱协同进化算法的超多目标最优潮流求解方法，包括：首先，构建超多目标最优潮流的目标函数、等式约束及不等式约束；其次，本发明同时进化两个种群，主种群求解原超多目标最优潮流问题，辅助种群求解无约束超多...; 田野张丽淼潘贺斌张文耀张兴义

一种基于双阶段协同进化的多无人机协同任务重分配方法: 本发明涉及无人机技术领域，具体公开了一种基于双阶段协同进化的多无人机协同任务重分配方法，包括：步骤S10，根据初始外部环境资料构建任务目标函数；步骤S20，根据无人机强约束耦合性构建双阶段协同进化算法；步骤S30，采用切...; 胡敏黄刚杨学颖宋俊玲黄飞耀王一珺李安迪林骏茹

一种基于双阶段协同进化的多无人机协同任务重分配方法: 本发明涉及无人机技术领域，具体公开了一种基于双阶段协同进化的多无人机协同任务重分配方法，包括：步骤S10，根据初始外部环境资料构建任务目标函数；步骤S20，根据无人机强约束耦合性构建双阶段协同进化算法；步骤S30，采用切...; 胡敏黄刚杨学颖宋俊玲黄飞耀王一珺李安迪林骏茹

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