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自适应人工蜂群算法：大规模优化问题的高效求解策略.docx

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    自适应人工蜂群算法：大规模优化问题的高效求解策略

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今科技飞速发展的时代，大规模优化问题广泛存在于众多关键领域，对各行业的发展起着举足轻重的作用。在机器学习领域，模型参数的调优是提升模型性能的关键环节。以神经网络为例，其包含大量的权重和偏置参数，如何寻找一组最优的参数值，使得模型在训练数据上的损失函数最小，同时在测试数据上具有良好的泛化能力，这便是一个典型的大规模优化问题。合理的参数设置能够让神经网络更好地拟合数据特征，准确地进行分类或回归任务，从而在图像识别、语音识别、自然语言处理等应用中发挥出色的性能。

    在物流配送领域，路径规划和车辆调度直接关系到物流

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