遗传算法与蚁群算法简介课件
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蚂蚁算法PPT课件
路由问题 （RP）
其他问题
Bullnheimer,Hartl,Strauss Gambardella ,Taillard,Agazzi Schoonderwoerd, Bonabeau ,van der put et al White,Pagurek,Oppacher Di Caro,Dorigo Subramanian,Druschel,Chen Heusse et al Navarro Varela,Sinclair 李生红，刘泽民，周正 张素兵，刘泽民 丁建立、陈增强、袁著祉
蚂蚁圈模型调整方法相似；ij(t1)•ij(t) iej
(3)为了避免算法过早收敛非全局最优解，将各路经的信息素浓度
限制在于[min,max] 之间，即 minij ma。x 超出这个范围的值
被强制设为 min 或者 max 。
从实验结果看，MMAS算法在防止算法过早停滞及有效性方面对 AS算法有较大的改进。
Colorni, Dorigo,Maniezzo Stizle Bauer et al DenBesten, Dorigo, Maniezzo 陈义宝、周济等
AS-JSP AS-FSP ACS-SMTTP ACS-SMTWTP 工件排序蚁群算法
1994 1997 1999 1999 2002
表2 蚂蚁算法及其应用（续）
MMAS(Max-Min Ant System)模型
为避免停滞和陷入局部，Stutzle和Hoos 提出了MAX-MIN Ant System（简称MMAS）模型，它对AS进行了三点改进:
(1)为了更加充分地寻优，各路径信息素初值设为最大值 max； (2)一圈中只有最短路径的蚂蚁才进行信息素修改增加，这与AS
V
qq0 qq0
蚁群算法最全集PPT课件
参数优化方法
采用智能优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，对算法参数进行 优化，以寻找最优参数组合，提高算法性能。
04
蚁群算法的实现流程
问题定义与参数设定
问题定义
明确待求解的问题，将其抽象为优化 问题，并确定问题的目标函数和约束 条件。
参数设定
根据问题的特性，设定蚁群算法的参 数，如蚂蚁数量、信息素挥发速度、 信息素更新方式等。
动态调整种群规模
根据搜索进程的需要，动态调整参与搜索的蚁群规模，以保持种群 的多样性和搜索的广泛性。
自适应调整参数
参数自适应调整策略
根据搜索进程中的反馈信息，动态调整算法参数，如信息素挥发速 度、蚂蚁数量、移动概率等。
参数动态调整规则
制定参数调整规则，如基于性能指标的增量调整、基于时间序列的 周期性调整等，以保持算法性能的稳定性和持续性。
06
蚁群算法的优缺点分析
优点
高效性
鲁棒性
蚁群算法在解决组合优化问题上表现出高 效性，尤其在处理大规模问题时。
蚁群算法对噪声和异常不敏感，具有较强 的鲁棒性。
并行性
全局搜索
蚁群算法具有天然的并行性，可以充分利 用多核处理器或分布式计算资源来提高求 解速度。
蚁群算法采用正反馈机制，能够实现从局 部最优到全局最优的有效搜索。
强化学习
将蚁群算法与强化学习相结合，利用强化学习中的奖励机制指导 蚁群搜索，提高算法的探索和利用能力。
THANKS
感谢观看
蚂蚁在移动过程中会不断释放新 的信息素，更新路径上的信息素 浓度。
蚂蚁在更新信息素时，会根据路 径上的信息素浓度和自身的状态 来决定释放的信息素增量。
搜索策略与最优解的形成
搜索策略
采用智能优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，对算法参数进行 优化，以寻找最优参数组合，提高算法性能。
04
蚁群算法的实现流程
问题定义与参数设定
问题定义
明确待求解的问题，将其抽象为优化 问题，并确定问题的目标函数和约束 条件。
参数设定
根据问题的特性，设定蚁群算法的参 数，如蚂蚁数量、信息素挥发速度、 信息素更新方式等。
动态调整种群规模
根据搜索进程的需要，动态调整参与搜索的蚁群规模，以保持种群 的多样性和搜索的广泛性。
自适应调整参数
参数自适应调整策略
根据搜索进程中的反馈信息，动态调整算法参数，如信息素挥发速 度、蚂蚁数量、移动概率等。
参数动态调整规则
制定参数调整规则，如基于性能指标的增量调整、基于时间序列的 周期性调整等，以保持算法性能的稳定性和持续性。
06
蚁群算法的优缺点分析
优点
高效性
鲁棒性
蚁群算法在解决组合优化问题上表现出高 效性，尤其在处理大规模问题时。
蚁群算法对噪声和异常不敏感，具有较强 的鲁棒性。
并行性
全局搜索
蚁群算法具有天然的并行性，可以充分利 用多核处理器或分布式计算资源来提高求 解速度。
蚁群算法采用正反馈机制，能够实现从局 部最优到全局最优的有效搜索。
强化学习
将蚁群算法与强化学习相结合，利用强化学习中的奖励机制指导 蚁群搜索，提高算法的探索和利用能力。
THANKS
感谢观看
蚂蚁在移动过程中会不断释放新 的信息素，更新路径上的信息素 浓度。
蚂蚁在更新信息素时，会根据路 径上的信息素浓度和自身的状态 来决定释放的信息素增量。
搜索策略与最优解的形成
搜索策略
蚁群算法的最好入门的PPT
5、避障规则：如果蚂蚁要移动的方向有障碍物挡住，它会 随机的选择另一个方向，并且有信息素指引的话，它会按 照觅食的规则行为。
6、播撒信息素规则：每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候 撒发的信息素最多，并随着它走远的距离，播撒的信息素 越来越少。根据这几条规则，蚂蚁之间并没有直接的关系， 但是每只蚂蚁都和环境发生交互，而通过信息素这个纽带， 实际上把各个蚂蚁之间关联起来了。比如，当一只蚂蚁找 到了食物，它并没有直接告诉其它蚂蚁这儿有食物，而是 向环境播撒信息素，当其它的蚂蚁经过它附近的时候，就 会感觉到信息素的存在，进而根据信息素的指引找到了食 物。
3、觅食规则：在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物， 如果有就直接过去。否则看是否有信息素，并且比较在能 感知的范围内哪一点的信息素最多，这样，它就朝信息素 多的地方走，并且每只蚂蚁多会以小概率犯错误，从而并 不是往信息素最多的点移动。蚂蚁找窝的规则和上面一样， 只不过它对窝的信息素做出反应，而对食物信息素没反应。
蚁群算法的分析
1、范围：蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，蚂蚁有一个 参数为速度半径（一般是3），那么它能观察到的范围就是 3*3个方格世界，并且能移动的距离也在这个范围之内。
2、环境：蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界，其中有障碍 物，有别的蚂蚁，还有信息素，信息素有两种，一种是找 到食物的蚂蚁洒下的食物信息素，一种是找到窝的蚂蚁洒 下的窝的信息素。每个蚂蚁都仅仅能感知它范围内的环境 信息。环境以一定的速率让信息素消失。
蚁群算法的分析
4、移动规则： 每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移，并 且，当周围没有信息素指引的时候，蚂蚁会按照自己原来 运动的方向惯性的运动下去，并且，在运动的方向有Байду номын сангаас个 随机的小的扰动。为了防止蚂蚁原地转圈，它会记住最近 刚走过了哪些点，如果发现要走的下一点已经在最近走过 了，它就会尽量避开。
6、播撒信息素规则：每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候 撒发的信息素最多，并随着它走远的距离，播撒的信息素 越来越少。根据这几条规则，蚂蚁之间并没有直接的关系， 但是每只蚂蚁都和环境发生交互，而通过信息素这个纽带， 实际上把各个蚂蚁之间关联起来了。比如，当一只蚂蚁找 到了食物，它并没有直接告诉其它蚂蚁这儿有食物，而是 向环境播撒信息素，当其它的蚂蚁经过它附近的时候，就 会感觉到信息素的存在，进而根据信息素的指引找到了食 物。
3、觅食规则：在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物， 如果有就直接过去。否则看是否有信息素，并且比较在能 感知的范围内哪一点的信息素最多，这样，它就朝信息素 多的地方走，并且每只蚂蚁多会以小概率犯错误，从而并 不是往信息素最多的点移动。蚂蚁找窝的规则和上面一样， 只不过它对窝的信息素做出反应，而对食物信息素没反应。
蚁群算法的分析
1、范围：蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，蚂蚁有一个 参数为速度半径（一般是3），那么它能观察到的范围就是 3*3个方格世界，并且能移动的距离也在这个范围之内。
2、环境：蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界，其中有障碍 物，有别的蚂蚁，还有信息素，信息素有两种，一种是找 到食物的蚂蚁洒下的食物信息素，一种是找到窝的蚂蚁洒 下的窝的信息素。每个蚂蚁都仅仅能感知它范围内的环境 信息。环境以一定的速率让信息素消失。
蚁群算法的分析
4、移动规则： 每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移，并 且，当周围没有信息素指引的时候，蚂蚁会按照自己原来 运动的方向惯性的运动下去，并且，在运动的方向有Байду номын сангаас个 随机的小的扰动。为了防止蚂蚁原地转圈，它会记住最近 刚走过了哪些点，如果发现要走的下一点已经在最近走过 了，它就会尽量避开。
蚁群算法PPT课件
Macro Dorigo
2021/7/1
3
基本原理
Nest
Food
Obstacle
图1 蚂蚁正常行进，突然环境改变，增加了障碍物
2021/7/1
4
基本原理
Nest
Food
Obstacle
图2 蚂蚁以等同概率选择各条路径 较短路径信息素浓度高，选择该路径的蚂蚁增多
2021/7/1
5
基本原理
E
t=0
迭代次数 t_max 4784 1999 806 8950 6665 884 3650 2214 948 1802
程序运行时间 time 99.0466 123.0078 458.4601 148.2777 381.1539 499.8319 88.1896 149.1128 495.0127 134.2481
LumerE和FaietaB通过在Denurbourg的基本分 类模型中引入数据对象之间相似度的概念，提出了 LF聚类分析算法，并成功的将其应用到数据分析中。
2021/7/1
11
基于蚂蚁觅食行为和信息素的聚类分析模型
蚂蚁在觅食的过程中，能够分为搜索食物和 搬运食物两个环节。每个蚂蚁在运动过程中 都将会在其所经过的路径上留下信息素，而 且能够感知到信息素的存在及其强度，比较 倾向于向信息素强度高的方向移动，同样信 息素自身也会随着时间的流逝而挥发，显然 某一路径上经过的蚂蚁数目越多，那么其信 息素就越强，以后的蚂蚁选择该路径的可能 性就比较高，整个蚁群的行为表现出了信息 正反馈现象。
2021/7/1
Z
蚁 群 聚 类 结 果 (R=100,t=1000)
3500
3000
2500
2000
人工智能第三章遗传算法、蚁群算法、粒子群算法PPT
染色休X也称为个体X。
对于每一个个体X，要按照一定的规则确定出其适应度；个体 的适应度与其对应的个体表现型X的目标函数值相关联，X越 接近于目标函数的最优点，其适应度越大；反之，其适应度越 小。
遗传算法中，决策变量X组成了问题的解空间。对问题最优解 的搜索是通过对染色体X的搜索过程来进行的，从而由所有的 染色体X就组成了问题的搜索空间。
根据不同的情况，这里的等位基因可以是一组整数，也可以是 某一范围内的实数值，或者是纯粹的一个记号。
最简单的等位基因是由0和l这两个整数组成的。相应的染色体 就可表示为一个二进制符号串。
14.10.2020
11
这种编码所形成的排列形式X是个体的基因型，与它对应的x值是 个体的表现型。
通常个体的表现型和其基因型是一一对应的，但有时也允许基因 型和表现型是多对一的关系。
14.10.2020
6
14.10.2020
可行解
X R
ห้องสมุดไป่ตู้
基本空间 U
可行解集合
7
对于上述最优化问题，目标函数和约束条件种类繁多，有的是线 性的，有的是非线性的；有的是连续的，有的是离散的；有的是 单峰值的，有的是多峰值的。
随着研究的深入，人们逐渐认识到在很多复杂情况下要想完全 精确地求出其最优解既不可能，也不现实，因而求出其近似最 优解或满意解是人们的主要着眼点之—。
14.10.2020
8
求最优解或近似最优解的方法
(1)枚举法。
枚举出可行解集合内的所有可行解，以求出精确最优解。对于连 续函数，该方法要求先对其进行离散化处理，这样就有可能产生 离散误差而永远达不到最优解。另外，当枚举空间比较大时，该 方法的求解效率比较低，有时甚至在目前最先进的计算工具上都 无法求解。
对于每一个个体X，要按照一定的规则确定出其适应度；个体 的适应度与其对应的个体表现型X的目标函数值相关联，X越 接近于目标函数的最优点，其适应度越大；反之，其适应度越 小。
遗传算法中，决策变量X组成了问题的解空间。对问题最优解 的搜索是通过对染色体X的搜索过程来进行的，从而由所有的 染色体X就组成了问题的搜索空间。
根据不同的情况，这里的等位基因可以是一组整数，也可以是 某一范围内的实数值，或者是纯粹的一个记号。
最简单的等位基因是由0和l这两个整数组成的。相应的染色体 就可表示为一个二进制符号串。
14.10.2020
11
这种编码所形成的排列形式X是个体的基因型，与它对应的x值是 个体的表现型。
通常个体的表现型和其基因型是一一对应的，但有时也允许基因 型和表现型是多对一的关系。
14.10.2020
6
14.10.2020
可行解
X R
ห้องสมุดไป่ตู้
基本空间 U
可行解集合
7
对于上述最优化问题，目标函数和约束条件种类繁多，有的是线 性的，有的是非线性的；有的是连续的，有的是离散的；有的是 单峰值的，有的是多峰值的。
随着研究的深入，人们逐渐认识到在很多复杂情况下要想完全 精确地求出其最优解既不可能，也不现实，因而求出其近似最 优解或满意解是人们的主要着眼点之—。
14.10.2020
8
求最优解或近似最优解的方法
(1)枚举法。
枚举出可行解集合内的所有可行解，以求出精确最优解。对于连 续函数，该方法要求先对其进行离散化处理，这样就有可能产生 离散误差而永远达不到最优解。另外，当枚举空间比较大时，该 方法的求解效率比较低，有时甚至在目前最先进的计算工具上都 无法求解。
3 遗传算法与蚁群算法
监控算法已无法改进解的性能时，停止计算 当前最好解
上述几种方法结合
2015/11/10
应用优化技术
15
适应函数
简单适应函数
目标函数的简单变形 max：fitness(x)=f(x) min： fitness(x)=M-f(x) (M>maxf(x)) 可能使算法在迭代过程中出现收敛到一些目标值近 似的不同染色体，难以区别哪个占优
f ( x) f max ——当前最优值 f ( x) f max
适应值 5.376 16.393 25.00 M 概率 5.376/(46.769+M) 16.393/(46.769+M) 25/(46.769+M) M/(46.769+M)
初始迭代时，M同第一大与第二大目标差值的倒数尽量接近， 避免早熟，后期迭代中逐步扩大差距 可以早期迭代中用简单适应函数，后期采用加速适应函数
17
适应函数
非线性加速适应函数
1 fitness( x) f max f ( x) M
x值 1/2 5/8 21/32 23/32 POP(1) 0000 0100 0101 0111 适应值 0.689 0.796 0.817 0.857 概率 0.214 0.248 0.254 0.272
2015/11/10
应用优化技术
22
交配规则
双亲单子
从常规或其他双子法中随机选一个，或优胜劣汰
显性遗传
双亲的基因中，有些具有优超关系，这些基因必将 遗传到下一代 2 在 max f ( x) x 中，在其他位不变的情况下，任何 一位的1永远比同位的0好
1101001 0000010 1101011
上述几种方法结合
2015/11/10
应用优化技术
15
适应函数
简单适应函数
目标函数的简单变形 max：fitness(x)=f(x) min： fitness(x)=M-f(x) (M>maxf(x)) 可能使算法在迭代过程中出现收敛到一些目标值近 似的不同染色体，难以区别哪个占优
f ( x) f max ——当前最优值 f ( x) f max
适应值 5.376 16.393 25.00 M 概率 5.376/(46.769+M) 16.393/(46.769+M) 25/(46.769+M) M/(46.769+M)
初始迭代时，M同第一大与第二大目标差值的倒数尽量接近， 避免早熟，后期迭代中逐步扩大差距 可以早期迭代中用简单适应函数，后期采用加速适应函数
17
适应函数
非线性加速适应函数
1 fitness( x) f max f ( x) M
x值 1/2 5/8 21/32 23/32 POP(1) 0000 0100 0101 0111 适应值 0.689 0.796 0.817 0.857 概率 0.214 0.248 0.254 0.272
2015/11/10
应用优化技术
22
交配规则
双亲单子
从常规或其他双子法中随机选一个，或优胜劣汰
显性遗传
双亲的基因中，有些具有优超关系，这些基因必将 遗传到下一代 2 在 max f ( x) x 中，在其他位不变的情况下，任何 一位的1永远比同位的0好
1101001 0000010 1101011
《蚁群算法介绍》课件
总结词
输出最优解和相关性能指标。
详细描述
这一步是将最优解和相关性能指标输出，以 便于对算法的性能进行分析和评估。
04
蚁群算法的性能分析
收敛性分析
收敛速度
蚁群算法在优化问题中的收敛速度取决于初始信息素分布、蚂蚁数量、迭代次数等因素 。
最优解质量
蚁群算法在某些问题上可能找到全局最优解，但在其他问题上可能只能找到近似最优解 。
VS
详细描述
这一步是生成初始解的过程，需要按照设 定的规则，将蚂蚁随机放置在解空间中， 并初始化每条路径上的信息素。
迭代优化
总结词
通过蚂蚁的移动和信息素的更新，不断优化 解的质量。
详细描述
这一步是蚁群算法的核心部分，通过模拟蚂 蚁的移动和信息素的更新机制，不断迭代优 化解的质量，最终找到最优解。
结果
多目标优化问题的蚁群算法
针对多目标优化问题，蚁群算法需要 进行相应的改进。
VS
多目标优化问题要求算法在满足多个 冲突目标的同时找到最优解。这需要 对蚁群算法进行相应的调整，以适应 多目标优化的特性。例如，可以通过 引入权重因子来平衡各个目标之间的 矛盾，或者采用非支配排序方法对解 进行分层处理，以便更好地处理多目 标优化问题。
蚁群算法的优化目标
寻找最短路径
蚁群算法的主要目标是找到起点到终 点之间的最短路径，这在实际应用中 可用于解决如旅行商问题、车辆路径 问题等优化问题。
平衡搜索与探索
蚁群算法需要在搜索和探索之间取得 平衡，以避免陷入局部最优解，提高 算法的全局搜索能力。
03
蚁群算法的实现步骤
问题建模
总结词
将实际问题抽象为蚁群算法能够解决的问题模型。
蚂蚁根据局部信息素浓度选择移动方向，倾向于选择信息素浓度较高的路径。
输出最优解和相关性能指标。
详细描述
这一步是将最优解和相关性能指标输出，以 便于对算法的性能进行分析和评估。
04
蚁群算法的性能分析
收敛性分析
收敛速度
蚁群算法在优化问题中的收敛速度取决于初始信息素分布、蚂蚁数量、迭代次数等因素 。
最优解质量
蚁群算法在某些问题上可能找到全局最优解，但在其他问题上可能只能找到近似最优解 。
VS
详细描述
这一步是生成初始解的过程，需要按照设 定的规则，将蚂蚁随机放置在解空间中， 并初始化每条路径上的信息素。
迭代优化
总结词
通过蚂蚁的移动和信息素的更新，不断优化 解的质量。
详细描述
这一步是蚁群算法的核心部分，通过模拟蚂 蚁的移动和信息素的更新机制，不断迭代优 化解的质量，最终找到最优解。
结果
多目标优化问题的蚁群算法
针对多目标优化问题，蚁群算法需要 进行相应的改进。
VS
多目标优化问题要求算法在满足多个 冲突目标的同时找到最优解。这需要 对蚁群算法进行相应的调整，以适应 多目标优化的特性。例如，可以通过 引入权重因子来平衡各个目标之间的 矛盾，或者采用非支配排序方法对解 进行分层处理，以便更好地处理多目 标优化问题。
蚁群算法的优化目标
寻找最短路径
蚁群算法的主要目标是找到起点到终 点之间的最短路径，这在实际应用中 可用于解决如旅行商问题、车辆路径 问题等优化问题。
平衡搜索与探索
蚁群算法需要在搜索和探索之间取得 平衡，以避免陷入局部最优解，提高 算法的全局搜索能力。
03
蚁群算法的实现步骤
问题建模
总结词
将实际问题抽象为蚁群算法能够解决的问题模型。
蚂蚁根据局部信息素浓度选择移动方向，倾向于选择信息素浓度较高的路径。
《蚁群算法发展》课件
金融领域
在投资组合优化、风险管理等 方面应用蚁群算法。
蚁群算法的未来研究方向
算法改进
研究如何提高蚁群算法的收敛速度和搜索精 度。
混合算法
将蚁群算法与其他优化算法结合，形成更高 效的混合优化方法。
并行化与分布式实现
研究如何利用多核和分布式计算资源加速蚁 群算法。
理论分析
深入研究蚁群算法的数学性质和理论基础， 为算法改进提供理论支持。
鲁棒性
蚁群算法对初始参数设置不敏感，鲁棒性较强；而遗传算法对初始种群和交叉概率等参 数设置较为敏感。
蚁群算法与粒子群算法的比较
信息共享方式
粒子群算法中的粒子通过自身经验和 群体最佳解进行信息共享，而蚁群算 法中的蚂蚁通过信息素进行信息传递 。
优化目标
并Байду номын сангаас性
粒子群算法中的粒子之间相互独立， 并行性较强；而蚁群算法中的蚂蚁通 过信息素进行间接通信，并行性相对 较弱。
蚁群算法的出现和发展，不仅丰富了人工智能和优化算法的理论体系，也为相关领域的研究和应用提供 了重要的技术支持。
对蚁群算法的总结与评价
01
蚁群算法自提出以来，经过多 年的研究和发展，已经在理论 和应用方面取得了丰硕的成果 。
02
蚁群算法在解决复杂优化问题 方面具有独特的优势，尤其在 处理大规模、非线性、离散型 问题方面表现优异。
03
然而，蚁群算法也存在一些挑 战和限制，如参数设置、收敛 速度、局部最优解等问题，需 要进一步研究和改进。
对未来研究的建议与展望
针对蚁群算法的参数设置问题，建议深入研究蚂蚁数 量、信息素挥发速度等参数对算法性能的影响，寻求
更加有效的参数选择方法。
输标02入题
在投资组合优化、风险管理等 方面应用蚁群算法。
蚁群算法的未来研究方向
算法改进
研究如何提高蚁群算法的收敛速度和搜索精 度。
混合算法
将蚁群算法与其他优化算法结合，形成更高 效的混合优化方法。
并行化与分布式实现
研究如何利用多核和分布式计算资源加速蚁 群算法。
理论分析
深入研究蚁群算法的数学性质和理论基础， 为算法改进提供理论支持。
鲁棒性
蚁群算法对初始参数设置不敏感，鲁棒性较强；而遗传算法对初始种群和交叉概率等参 数设置较为敏感。
蚁群算法与粒子群算法的比较
信息共享方式
粒子群算法中的粒子通过自身经验和 群体最佳解进行信息共享，而蚁群算 法中的蚂蚁通过信息素进行信息传递 。
优化目标
并Байду номын сангаас性
粒子群算法中的粒子之间相互独立， 并行性较强；而蚁群算法中的蚂蚁通 过信息素进行间接通信，并行性相对 较弱。
蚁群算法的出现和发展，不仅丰富了人工智能和优化算法的理论体系，也为相关领域的研究和应用提供 了重要的技术支持。
对蚁群算法的总结与评价
01
蚁群算法自提出以来，经过多 年的研究和发展，已经在理论 和应用方面取得了丰硕的成果 。
02
蚁群算法在解决复杂优化问题 方面具有独特的优势，尤其在 处理大规模、非线性、离散型 问题方面表现优异。
03
然而，蚁群算法也存在一些挑 战和限制，如参数设置、收敛 速度、局部最优解等问题，需 要进一步研究和改进。
对未来研究的建议与展望
针对蚁群算法的参数设置问题，建议深入研究蚂蚁数 量、信息素挥发速度等参数对算法性能的影响，寻求
更加有效的参数选择方法。
输标02入题