PSO算法的缺点有哪些
粒子群优化（PSO）算法是一种基于群体协作的随机搜索方法，源自对鸟群觅食行为的模拟。尽管其在多领域展现了独特优势，但也存在显著缺点：易陷局部最优、搜索精度不足、高度依赖参数设置、理论基础薄弱、适用范围有限及早熟收敛问题。针对这些问题，可通过结合其他优化算法、调整参数及改进更新公式等方式提升其性能。
底层技术大揭秘！AI智能导购如何重塑购物体验
双十一期间，淘宝内测AI助手“淘宝问问”，基于阿里通义大模型，旨在提升用户在淘宝上的商品搜索和推荐效率。该助手通过品牌推荐、兴趣商品推荐和关联问题三大板块，提供个性化购物体验。其背后采用多智能体架构，包括规划助理和商品导购助理，通过对话历史和用户输入，实现精准商品推荐。此外，文章还介绍了如何快速部署此解决方案，并探讨了其对现代购物体验的影响。
智能解决装箱问题：使用优化算法实现高效包装
装箱问题（Bin Packing Problem）是组合优化领域中的一个经典问题，主要涉及如何将一系列对象高效地装入有限数量的容器（或“箱”）中，同时满足特定的约束条件。这个问题的目标是最小化所需使用的箱子数量或者最大化箱子的装载效率，以减少空间或资源的浪费。
基于百炼平台构建智能体应用——十分钟构造能主动提问的导购智能体
本文介绍了如何使用阿里云百炼大模型服务平台构建一个多智能体的智能导购应用，并将其部署到钉钉。通过百炼的Assistant API，您可以快速构建一个包含规划助理、手机导购、冰箱导购和电视导购的智能导购系统。文章详细讲解了从创建函数计算应用、访问网站、验证智能导购效果到将商品检索应用集成到智能导购中的全过程，帮助您快速实现智能导购功能。