动态规划算法深度解析：0-1背包问题
0-1背包问题是经典的组合优化问题，目标是在给定物品重量和价值及背包容量限制下，选取物品使得总价值最大化且每个物品仅能被选一次。该问题通常采用动态规划方法解决，通过构建二维状态表dp[i][j]记录前i个物品在容量j时的最大价值，利用状态转移方程避免重复计算子问题，从而高效求解最优解。
上下文爆炸？揭秘智能压缩术：引用机制让多智能体飞起来
本文探讨多智能体协作调度中的层级指挥模式及其在实际应用中的性能与体验优化。针对 React 模式在工具调用、上下文管理、任务总结与过程监督等方面的痛点，提出流式 XML 工具调用、上下文压缩、通用推理兜底、任务总结增强与 MCP 监督机制等改进方案，有效提升任务执行效率与系统稳定性，为多智能体系统优化提供实践参考。
遗传算法模型深度解析与实战应用
摘要 遗传算法（GA）作为一种受生物进化启发的优化算法，在复杂问题求解中展现出独特优势。本文系统介绍了GA的核心理论、实现细节和应用经验。算法通过模拟自然选择机制，利用选择、交叉、变异三大操作在解空间中进行全局搜索。与梯度下降等传统方法相比，GA不依赖目标函数的连续性或可微性，特别适合处理离散优化、多目标优化等复杂问题。文中详细阐述了染色体编码、适应度函数设计、遗传操作实现等关键技术，并提供了Python代码实现示例。实践表明，GA的成功应用关键在于平衡探索与开发，通过精心调参维持种群多样性同时确保收敛效率
基于禁忌搜索算法的TSP问题最优路径搜索matlab仿真
本程序基于禁忌搜索算法解决旅行商问题（TSP），旨在寻找访问多个城市的最短路径。使用 MATLAB 2022A 编写，包含城市坐标生成、路径优化及结果可视化功能。通过禁忌列表、禁忌长度与藐视准则等机制，提升搜索效率与解的质量，适用于物流配送、路径规划等场景。
解决推理能力瓶颈，用因果推理提升LLM智能决策
从ChatGPT到AI智能体，标志着AI从对话走向自主执行复杂任务的能力跃迁。AI智能体可完成销售、旅行规划、外卖点餐等多场景任务，但其发展受限于大语言模型（LLM）的推理能力。LLM依赖统计相关性，缺乏对因果关系的理解，导致在非确定性任务中表现不佳。结合因果推理与内省机制，有望突破当前AI智能体的推理瓶颈，提升其决策准确性与自主性。