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智能优化,进化算法是天坑标的目的吗?以这些作为研究标的目的的硕博最后的就业标的目的是哪些?

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发表于 2023-8-24 12:44 | 显示全部楼层 |阅读模式
个人感觉智能优化符合天坑专业的所有特征。1.毕业后难找工作,基本没有对口岗位。2.不需要什么基础,上过高中懂英语的应该都能做,上手简单。3.容易水论文,近年来国内一些普通本科在南科大和西电的带领下开始将智能优化当做水论文的主战场,各种期刊的影响因子也水涨船高。4.资源浪费,发的论文里的算法基本毫无用处,没有学术价值和应用价值。
发表于 2023-8-24 12:45 | 显示全部楼层
七种智能优化算法(NOA、LSO、SWO、ZOA、EVO、KOA、GRO)求解23个基准测试函数(含参考文献及MATLAB代码) - 知乎 (zhihu.com)

一、七种算法简介

(1)星雀优化算法NOA

星雀优化算法(Nutcracker optimizer algorithm,NOA)由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出,该算法模拟星雀的两种行为,即:在夏秋季节收集并储存食物,在春冬季节搜索食物的存储位置。星雀优化算法(Nutcracker optimizer algorithm,NOA)_IT猿手的博客-CSDN博客


参考文献:
Mohamed Abdel-Basset, Reda Mohamed, Mohammed Jameel, Mohamed Abouhawwash.Nutcracker optimizer: A novel nature-inspired metaheuristic algorithm for global optimization and engineering design problems[J]. Knowledge-Based Systems,2023,262.
(2)光谱优化算法LSO

光谱优化算法(Light Spectrum Optimizer,LSO)由Mohamed Abdel-Basset等人于2022年提出。



参考文献:Abdel-Basset M, Mohamed R, Sallam KM, Chakrabortty RK. Light Spectrum Optimizer: A Novel Physics-Inspired Metaheuristic Optimization Algorithm. Mathematics. 2022; 10(19):3466. https://doi.org/10.3390/math10193466
(3)蜘蛛蜂优化算法SWO

蜘蛛蜂优化算法(Spider wasp optimizer,SWO)由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出,该算法模型雌性蜘蛛蜂的狩猎、筑巢和交配行为,具有搜索速度快,求解精度高的优势。蜘蛛蜂优化算法(Spider wasp optimizer,SWO)_IT猿手的博客-CSDN博客



参考文献:
[1]Abdel-Basset, M., Mohamed, R., Jameel, M. et al. Spider wasp optimizer: a novel meta-heuristic optimization algorithm. Artif Intell Rev (2023). https://doi.org/10.1007/s10462-023-10446-y
(4)斑马优化算法ZOA

斑马优化算法(Zebra Optimization Algorithm,ZOA)Eva Trojovská等人于2022年提出,其模拟斑马的觅食和对捕食者攻击的防御行为。斑马优化算法(Zebra Optimization Algorithm,ZOA)_IT猿手的博客-CSDN博客



参考文献:
E Trojovská, M Dehghani, P Trojovský. Zebra Optimization Algorithm: A New Bio-Inspired Optimization Algorithm for Solving Optimization Algorithm[J]. IEEE Access, 2022,10:49445-49473.
(5)能量谷优化算法EVO

能量谷优化算法(Energy valley optimizer,EVO)是MahdiAzizi等人于2023年提出的一种新颖的元启发式算法,其灵感来自关于稳定性和不同粒子衰变模式的物理原理。能量谷优化算法(Energy valley optimizer,EVO)_IT猿手的博客-CSDN博客



参考文献
Azizi, M., Aickelin, U., A. Khorshidi, H. et al. Energy valley optimizer: a novel metaheuristic algorithm for global and engineering optimization. Sci Rep 13, 226 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-022-27344-y
(6)开普勒优化算法KOA

开普勒优化算法(Kepler optimization algorithm,KOA)由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出。



参考文献:Mohamed Abdel-Basset, Reda Mohamed, Shaimaa A. Abdel Azeem, Mohammed Jameel, Mohamed Abouhawwash, Kepler optimization algorithm: A new metaheuristic algorithm inspired by Kepler’s laws of planetary motion, Knowledge-Based Systems, 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.110454
(7)淘金优化算法GRO

淘金优化算法(Gold rush optimizer,GRO)由Kamran Zolf于2023年提出,其灵感来自淘金热,模拟淘金者进行黄金勘探行为。淘金优化算法(Gold rush optimizer,GRO)提供MATLAB代码_IT猿手的博客-CSDN博客


参考文献: K. Zolfi. Gold rush optimizer: A new population-based metaheuristic algorithm. Operations Research and Decisions 2023: 33(1), 113-150. DOI 10.37190/ord230108
二、23个基准测试函数简介

测试集:23组基本测试函数简介及图像(提供python代码)_常用测试函数有几个典型_IT猿手的博客-CSDN博客
在智能优化算法的性能测试过程中,经常需要借助一些测试函数对算法的全局搜索和局部搜索的性能测试。CEC(国际进化计算会议) 测试函数,常用的23组整理如下:


参考文献:
[1] Yao X, Liu Y, Lin G M. Evolutionary programming made faster[J]. IEEE transactions on evolutionary computation, 1999, 3(2):82-102.
三、求解结果

(1)部分代码
Function_name='F8';%测试函数F1-F23(可以修改)
addpath('./AlgorithmCode/')%添加算法路径
SearchAgents_no=100; % 种群大小(可以修改)
Max_iteration=100; %最大迭代次数(可以修改)
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);%获取测试函数上下界、维度及目标函数
for i=1:size(AlgorithmName,2)%遍历每个算法,依次求解当前问题
[Best_score,Best_pos,Convergence_curve]=Algorithm(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);%当前算法求解
%reference matlab code: https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJuYk5hp
%将当前算法求解结果放入data中
data(i).Best_score=Best_score;%保存该算法的Best_score到data
data(i).Best_pos=Best_pos;%保存该算法的Best_pos到data
data(i).Convergence_curve=Convergence_curve;%保存该算法的Convergence_curve到data
end

(2)部分结果





























四、完整MATLAB代码

完整代码获取见博主主页联系方式。

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发表于 2023-8-24 12:45 | 显示全部楼层
智能优化和进化算法作为研究方向,并不一定符合你所说的天坑专业的所有特征。以下是对你提到的几个观点的回应:

  • 就业问题:虽然智能优化领域的对口岗位可能相对较少,但随着人工智能技术的推广和应用,相关领域的就业机会有望增加。例如,数据科学、机器学习、优化算法在工业、金融、交通等领域都有广泛应用,并有潜力成为未来的热门就业方向。
  • 基础要求:虽然初步了解智能优化算法的基本原理并上手使用可能相对较容易,但要深入研究和创新,仍需要具备扎实的数学、计算机科学等相关基础知识。这些知识将帮助研究者理解算法背后的原理、设计高效的优化算法,并解决真实世界中的复杂问题。
  • 学术价值和应用价值:论文的质量和价值不仅仅取决于所使用的算法,还与问题的挖掘和解决方法、实验设计以及结果的分析和解释等相关。虽然有些研究可能存在水论文的问题,但优秀的研究者仍注重在学术界和应用领域做出有意义的贡献,并致力于推动技术的发展和进步。
总而言之,智能优化和进化算法作为研究方向仍有其独特的价值和应用潜力。选择这个方向需要研究者对此领域感兴趣,并愿意投入时间和努力来深入研究和创新,以获得真正的学术和应用成果。就业方向可能涉及到数据科学、机器学习、优化算法等相关领域,在工业、金融、交通等行业都有就业机会。最终的就业方向还受个人的能力、经验和职业发展规划的影响,可能涵盖学术界、科研机构、企业等多个领域。
<hr/>各种最新智能优化算法及应用【不断更新】链接:https://pan.baidu.com/s/1vQGGae3CgieDcmoaXk8Rlw?pwd=g2ev
提取码:g2ev
发表于 2023-8-24 12:46 | 显示全部楼层
相关方向硕已毕业。文章好发是真的,影响因子往往还不低,毕业不难努努力奖学金也能拿。但是确实对以后工作没啥用。其实不仅仅是这个方向,很多热门方向也都是,能去做算法的毕竟少。研究生期间自己多学,多实习。
发表于 2023-8-24 12:46 | 显示全部楼层
这些特征也是水硕的价值之一吧,我修士在读,本科偏向cv的,现在看这些感觉实现挺简单。本科入学时觉得自己挺聪明,未来能在科研上做一番大事业,给某个领域添砖加瓦。现在就只想着能毕业,会写代码就行。
现在2022年了,很多读研究生的都只是为了学历,除非算法岗位,不然工作与研究经历也没有必然联系。我觉得天坑之所以是天坑,是因为既“没价值”,同时耗费时间精力。科研与应用价值嘛,多少还是有点的,但可能在未来,一个领域没人研究才真寄。创新性高的研究在哪个领域都很难做到,底层科研搬搬砖,做点应用和改进差不多了。
打算做这个方向可以应付下论文,课余时间自学工作相关的东西,平时多研读算法代码的话,编程基础不差,转开发应该不难。
发表于 2023-8-24 12:47 | 显示全部楼层
本人目前也在做相关内容。
不知道找工作咋样,总是觉得这些算法比较简单,去招聘app上搜也没有相关的职位,怕以后找不到工作。
有点可能就是水论文容易点吧,要不借此机会读个博?
懒得打字嘛,点击右侧快捷回复 【右侧内容,后台自定义】
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