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蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone (称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着
蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone (称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。原理设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼地编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。然而，事实并没有你想得那么复杂，上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行！为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情？答案是：简单规则的涌现。事实上，每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息，他们其实只关心很小范围内的眼前信息，而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策，这样，在蚁群这个集体里，复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律！那么，这些简单规则是什么呢？
概念：蚁群算法(ant colony optimization,ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法.它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为.蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值 其原理：为什么小小的蚂蚁能够找到食物?他们具有智能么?设想,如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序,那么这个程序要多么复杂呢?首先,你要让蚂蚁能够避开障碍物,就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物,其次,要让蚂蚁找到食物,就需要让他们遍历空间上的所有点；再次,如果要让蚂蚁找到最短的路径,那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小,而且更重要的是,你要小心翼翼的编程,因为程序的错误也许会让你前功尽弃.这是多么不可思议的程序!太复杂了,恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序 应用范围：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 引申：跟着蚂蚁的踪迹,你找到了什么?通过上面的原理叙述和实际操作,我们不难发现蚂蚁之所以具有智能行为,完全归功于它的简单行为规则,而这些规则综合起来具有下面两个方面的特点：1、多样性 2、正反馈 多样性保证了蚂蚁在觅食的时候不置走进死胡同而无限循环,正反馈机制则保证了相对优良的信息能够被保存下来.我们可以把多样性看成是一种创造能力,而正反馈是一种学习强化能力.正反馈的力量也可以比喻成权威的意见,而多样性是打破权威体现的创造性,正是这两点小心翼翼的巧妙结合才使得智能行为涌现出来了.引申来讲,大自然的进化,社会的进步、人类的创新实际上都离不开这两样东西,多样性保证了系统的创新能力,正反馈保证了优良特性能够得到强化,两者要恰到好处的结合.如果多样性过剩,也就是系统过于活跃,这相当于蚂蚁会过多的随机运动,它就会陷入混沌状态；而相反,多样性不够,正反馈机制过强,那么系统就好比一潭死水.这在蚁群中来讲就表现为,蚂蚁的行为过于僵硬,当环境变化了,蚂蚁群仍然不能适当的调整.既然复杂性、智能行为是根据底层规则涌现的,既然底层规则具有多样性和正反馈特点,那么也许你会问这些规则是哪里来的?多样性和正反馈又是哪里来的?我本人的意见：规则来源于大自然的进化.而大自然的进化根据刚才讲的也体现为多样性和正反馈的巧妙结合.而这样的巧妙结合又是为什么呢?为什么在你眼前呈现的世界是如此栩栩如生呢?答案在于环境造就了这一切,之所以你看到栩栩如生的世界,是因为那些不能够适应环境的多样性与正反馈的结合都已经死掉了,被环境淘汰了!蚁群算法的实现 下面的程序开始运行之后,蚂蚁们开始从窝里出动了,寻找食物；他们会顺着屏幕爬满整个画面,直到找到食物再返回窝.其中,‘F’点表示食物,‘H’表示窝,白色块表示障碍物,‘+’就是蚂蚁了.
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智能楼宇设计论文编号:JD171 字数:31338,页数:62 前言随着科技和经济的不断发展，智能化建筑正逐渐普及并为人们所接受。据初步统计表明，目前安装的智能化系统其使用效果都不是很理想。因而造成资源的严重浪费，产生这种现象的原因有多方面，不但与产品质量及产品和系统的兼容性有关，也与方案确定及设计、施工过程中的质量控制有密切的关系。因此选择一个好的设计是系统实施的关键。尤其是现在，智能建筑内各种机电设备越来越多，越来越复杂，对机电设备的控制和管理要求也越来越高。因此，对机电设备进行控制和管理的楼宇自控系统要求越来越严格，这标志着智能建筑时代的到来。在目前高科技迅速发展的时代，节水、节电、节能，创造绿色工作环境、生活环境，已成为广大业主的一致要求，只有设计完整的楼宇自控系统，才能建成先进的智能建筑。智能建筑目前已成为楼宇建设发展的必然趋势。在其发展过程中，楼宇自控系统经历了从分散控制到集中控制，再到集散控制的几个阶段。现在，楼宇自控系统正向开放式现场总线系统发展。所以说楼宇自控系统的发展越来越完善，只有这样才能达到当今人们的要求。楼宇自控系统的设计主要包括，空调通风监控系统、中央制冷监控系统、给排水系统、照明与动力系统/供配电系统、电梯监控系统等。对这些系统的优化设计是节能的最关键之处。因此被人们看的尤为重要。所以说设计是首要问题，在加上良好的监督管理机制以及好的施工方法必定会取得良好的效果。 目录前言 11 智能建筑的组成及BAS系统总述 智能建筑简介 智能建筑的发展 智能建筑的特征 智能建筑的组成部分 BAS系统总述 BAS系统的配置 72 智能楼宇自控系统的设计要求 设计构思 ... 基本要求 楼宇自控系统主体设计 设备选型 控制器选择 空调控制器选择 其他设备的选择 15 智能楼宇的负荷问题 用电负荷的预测 173 空调子系统的设计 空调系统空气处理设备的要求 空调风系统的要求 空调风系统的组成 空调水系统的组成 空调系统机组的要求 224 通、排风子系统的设计 245 冷、热源子系统的设计 冷源装置 选择制冷方式的要求 冷水机组的监测与控制 控制原理与要求 热源装置 热交换器的监测与控制 控制原理与要求 热交换器运行参数及状态的检测 296 给排水子系统的设计 生活给水监控系统 高位水箱供水方式 控制原理与要求 水泵运行参数及状态的检测 生活排水监控系统 污水泵控制原理与要求 污水泵运行参数及状态的检测 357 供配电及照明系统的设计 供配电系统 供配电运行参数及状态的检测 照明系统 408 技术经济分析 429 结论 44致谢 45参考文献 46附录A 47附录B 55以上回答来自:
目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：
(一)在企业管理中的应用
刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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智慧教育的内涵及特征论文
随着社会的发展，信息时代已经到来，智慧教育成为了引领教育界的新特征与新体验，受到高度关注与一致好评。智慧教育主要是指通过互联网、云计算等一系列的无线通讯设备相结合，从而打造出的具有智能化、感知化的教育系统模式。现已成为了数字教育的升华版，被现代化教育界一致看好。智慧教育功能是能够将数字化教育体系变为自动化与智能化的教育，将信息技术与教育融为一体，相互促进。与传统教育方法不同的是，智慧教育能够为学生在教育中呈现出不同的教育特征，并突出技术特征的优势，具有众多值得学习的地方。
引言
随着信息时代的到来，互联网、云计算等新一代的信息技术已被广泛应用于人们日常生活当中。在信息技术的发展推动下，使智慧教育越来越得到社会各界的重视，并成为教育发展的重大战略手段[1]。为有效的促进教育体系的发展，应将数字化教育体系逐渐向着智慧教育的方向转型。目前，智慧教育已成为了必然趋势，成为了智慧城市的重要组成部分，在此发挥了重要的作用。智慧教育具有广阔的发展空间，将引领着全国传统数字化的教育迈向信息化的发展步伐，使教育被信息化覆盖。在信息化的背景下，智慧教育具有自身新的内涵与特征，本文就智慧教育的内涵及特征进行详细分析与研究，进一步提高人们对其的了解。
一、智慧教育的内涵
(一)信息时代下的智慧教育
在信息化的背景下，智慧教育以互联网、云计算、无线通讯等结合智能化的教育体系的形式呈现于人们眼前[2]。将数字化教育升级为智能化的水平，实现了信息化的覆盖，以信息与智能引导数字化的学习，有效的提高了学习的效率。通过智慧教育的方式，改变了人们周围的信息环境，为人们的教育提出了新的改革与改变。智慧教育优化了信息系统，信息化发展促进了智慧教育的进步，两者的和谐进步已成为了带动教育界发展的新目标，向着可持续化的方向发展。信息化时代的到来，为我国的数字教育与管理水平以及信息技术方面得到了显著的提升，带动了教育界的发展。然而却也存在着些许不足，使其不能够在原有基础上迅速的发展，但智慧教育的到来，有效的改变了现状，促进了我国教育体系的发展与进步。
(二)智慧教育与数字教育
在信息化的视角下，智慧教育可以说是数字教育的高级升级产物。智慧教育虽基于数字化的教育统筹内，却又不同于数字化教育，具有云计算、移动通信等全方位的技术相融合的`特点，进一步加强了信息化在数字教育的影响力度。与数字教育相比较，智慧教育具有培养智慧型与创新性人才的战略目标。在建设模式方面，根据教学的设备环境与资源应用了驱动模式。为学生提供了云学习、泛在学习的学习方式，使学生的学习资源由数字教育的静态固化等转变为了动态的生成[3]。在教学方式上具有极大转变，由教师为主体的教学方式转变为了以学习者为教育主体，突出了学习内容的重要性，实现了在线学习与智能化教学的相和谐的局面。并且在管理方式与思想评价上较数字教育有较明显的不同，进一步实现了归一化管理与智能化管理的手段，推进了科学性评价的体系的发展与应用。
二、智慧教育的特征
(一)教育特征
随着智能教育的到来，完全打破了教育信息的生态平衡，成为了信息化教育的核心内容。从智慧教育的教育特征而言，具有信息技术与教学内容深入融合的特点。所谓与教育的深度融合，主要是指管理手段、科研成果、教学方式与校园生活的融合。对于智慧教育而言，如何在课堂上将信息与课程的内容快速详细的传递给学生，是首要的追求目标。智慧教育还具有资源共享的教育特征。智慧教育根据现今社会的需要，将目标转变为了培养智慧型与创新性人才的战略，将优质的教育信息迅速传遍于学习者的眼前，真正意义上实现了优质资源的共享，为教育体系的发展发挥重要作用。人们可以通过多种方式，打开优质教育的大门，进行智能化无障碍的交流，为社会做出巨大贡献。可以看出，智能教育的教育特征能够有效的提高各地区的教育水平。
(二)技术特征
在信息化教育的背景下，智能教育的技术具有显著的特征。其特征包括智能的管控、对情境的感知方面。对于情感的感知，主要是根据数据的显示为学习者提供推送式的优质服务的过程。能够有效的感知学习者的学习状况、知识背景及交往的需求。而智能管控主要是通过教育资源、管理与服务的智能化管理进行教育操控的过程。主要表现为在课堂上，智能操控教育资源、教育环境，并对数据与结果进行智能诊断，使教育难题得到有效解决。利用智能分析，在数据的基础上进行共享业务的升级。由此，智能教育的技术手段能够有效信息化教育的发展。
结论
本文通过对智慧教育的内涵进行了解，得知了信息时代下的智慧教育与智慧教育与数字教育的关系与作用。并对智慧教育的特征进行了具体的分析，从而了解了智慧教育的教育特征与技术特征的具体表现。可以看出，智慧教育已成为教育界必然的发展趋势，具有可持续发展的教育信息体系，在信息化的背景下，能够为社会培养出新一代的智慧型与创造性人才。
参考文献：
[1]黄荣怀，《智慧教育的三重境界：从环境、模式到体制》[J].现代远程教育研究，2014，02(06)：3-11。
[2]陈耀华，《杨现民.国际智慧教育发展战略及其对我国的启示[》J].现代教育技术，2014，29(10)：5-11。
[3]杨现民、余胜泉，《智慧教育体系架构与关键支撑技术》[J].中国电化教育，2015，08(01)：77-84。
论文题目是全文给读者和编辑和第一印象，文题的好坏对论文能否利用具有举足轻重的作用。下面我给大家带来2021物流方向经典论文题目参考，希望能帮助到大家!
物流配送论文题目
1、 京东自建物流配送模式研究
2、 民用无人机在物流配送行业中的分析与设计
3、 基于Spark的并行遗传算法在物流配送问题中的应用
4、 “大数据”思维下的烟草物流配送中心设备管理系统开发与应用
5、 互联网+视角下农村电商物流配送运作模式分析
6、 O2O模式下电商物流配送策略探析
7、 基于共享经济背景的农村物流配送体系构建——以新型城镇化背景下的长株潭农村地区为例
8、 基于无人机物流配送的战时快速卫勤保障体系探讨
9、 RFID技术应用于农超对接物流配送系统的经济效应
10、 基于蚁群算法的物流配送路径的研究
11、 城市物流配送车辆调度模型及优化
12、 基于电商环境的农产品物流配送体系构建
13、 物流配送的绩效评价体系的构建——以苏宁易购为例
14、 我国零售业连锁经营的物流配送模式优化研究
15、 大型物流配送中心的主动式仓储调度策略及其性能分析
16、 农村电子商务物流配送改革策略分析
17、 浅谈京东物流配送模式的优化
18、 国内连锁超市物流配送优化方案研究
19、 大数据背景下电子商务物流配送模式研究
20、 B2C电子商务企业物流配送模式比较研究
21、 基于组合拍卖的B2C电商物流配送研究
22、 国内连锁经营企业物流配送模式对库存水平影响的实证研究
23、 物联网技术下的农产品冷链物流配送优化研究
24、 基于改进自适应遗传算法的物流配送路径优化研究
25、 基于城市道路拥堵的物流配送车辆停车收费定价研究
26、 鑫威超市基于顾客满意度的物流配送管理研究
27、 浅析生鲜农产品电商物流配送模式的优化
28、 借鉴欧美城市物流配送的 经验 做法解决好我国城市物流“最后一公里”问题
29、 改进人工人群搜索算法在基于LBS物流配送中的应用
30、 基于层次化网络优化的烟草物流配送网络的开发与设计
31、 基于模拟退火算法最优物流配送问题的应用
32、 改进差分进化算法在物流配送中的多目标优化研究
33、 一种面向智慧城市的自动物流配送系统初探
34、 农产品电商综合物流配送模式研究——以广西海吉星电商综合配送模式为例
35、 茶产业发展中物流配送模式研究
36、 TSP模型在蔬菜基地物流配送中的应用
37、 O2O模式下物流配送研究综述
38、 基于Fle_sim的山区生鲜农产品冷链物流配送网络仿真分析
39、 O2O模式下零售企业物流配送网络节点的优化布局
40、 电子商务环境下物流配送网络协同性研究
41、 共享经济视角下我国乡村地区最后一公里物流配送模式优化研究
42、 7-11物流配送模式分析
43、 基于RFID&GPS/GPRS技术下的电商生鲜物流配送
44、 柳州融水电子商务物流配送路径优化
45、 基于直觉模糊集的中小型企业第三方物流配送服务商选择研究
46、 城市冷链物流配送车辆路径问题研究
47、 基于容器标准化的智能物流配送
48、 基于城乡双向互动的物流配送网络创新研究
49、 农村连锁超市物流配送问题及解决途径探究
50、 O2O模式连锁企业农产品物流配送路径优化
最全物流管理论文题目
1、第三方物流信息技术应用研究
2、B2B电子商务对交易成本的影响的分析
3、电子商务的发展对第三产业结构的影响
4、电子商务时代的企业价值创新
5、电子商务时代网络营销的变迁
6、电子商务的发展创新与环境构筑
7、电子商务环境下的敏捷制造研究
8、电子商务环境下物流企业经营战略分析
9、电子商务时代和信息时代的供应链管理与物流配送
10、电子商务环境下物流业发展对策探讨
11、电子商务时代的物流配送思考
12、电子商务对企业的影响与对策
13、试论企业电子商务的风险控制
14、试论电子商务与高新技术产业发展战略
15、网络经济时代下的传统企业电子商务化
16、电子商务发展的现状、难题及对策分析
17、论包装在运输过程中的作用
18、浅谈运输成本控制
19、论智能运输系统在我国的发展
20、中国公路货物运输发展研究
21、公路危险品运输管理探讨
22、浅谈超载运输的危害及其对策
23、浅谈超限运输的危害及其对策
24、道路危险货物运输中的若干问题研究
25、浅谈运输工具的选择对成本的影响
26、道路运输责任划分的研究与分析
27、浅谈运输线路的选择和优化
28、道路货运装卸搬运合理化的研究与探讨
29、浅谈运输合理化
30、关于__市快速公交系统的调查与分析
31、关于__市__集装箱运输公司的调查与研究
32、关于公路集装箱运输经济学初步理论研究
33、基于集装箱的离散型、分布式运输生产与运作初步研究
34、关于公路集装箱运输企业IT战略研究
35、浅议公路集装箱运输系统及关键系统需求
36、公路与铁路集装箱运输相关法规调查与分析
37、公路集装箱运输管理信息系统初步研究
38、供应链管理环境下第三方物流企业发展策略研究
39、第三方物流企业经营战略研究
40、__物流信息系统规划设计
41、物流企业核心竟争力研究
42、__物流通道系统规划设计
43、物流中心规划与设计 方法 研究
44、物流配送路线优化的研究
45、试论区域经济中的现代物流发展战略
46、试析供应链管理对中国企业发展的影响与作用
47、关于现代物流园区建设的思考与建议
48、关于建立区域物流规划的的战略思考
49、区域现代物流产业发展规划
50、__企业物流系统整体规划
51、基于供应链设计和规划的方法应用
52、基于中部崛起的河南物流业发展对策分析
53、“牛鞭效应”产生的机理与对策研究
54、关于我国内陆地区现代物流系统规划的几点思考
55、论货物 运输合同 的法律适用
56、如何构建我国的物流法律法规体系
57、论海上货物运输合同的违约责任
58、仓单制度研究
59、仓储法律制度研究
60、校园规划设计招投标若干问题的研究
物流管理 毕业 论文题目
1、集成化智能物流管理实验室建设研究
2、现代物流管理中的信息网络化及其实施对策
3、高职物流管理专业人才培养模式实践研究
4、基于现代学徒制的物流管理专业实践教学体系的思考
5、以学生就业为导向的中职物流管理教学探讨
6、关于物流管理人才队伍建设的思考
7、连锁零售企业物流管理与业务流程再造
8、高职院校物流管理专业实践教学模式的思考与探索
9、物流技术发展对物流管理的影响分析
10、物流管理专业人才培养国际化路径探索
11、物流管理专业人才培育对接区域经济岗位问题研究
12、高职物流管理专业建设存在的问题及对策
13、互联网时代电子商务与物流管理模式的优化
14、大数据背景下企业物流管理分析
15、提升高职物流管理专业毕业设计质量对策研究
16、成品油物流管理对销售企业实力提升的分析
17、浅析高职物流管理专业实践教学
18、现代学徒制物流管理的研究
19、板式家具生产物流管理研究
20、河南民办高校物流管理人才培养模式改革研究
21、研究海外冶金项目采购与物流管理
22、浅析基于区域经济发展的交通运输物流管理途径
23、低碳经济背景下的绿色物流管理策略
24、电子商务环境下的物流管理创新研究
25、企业采购与物流管理关系探讨
26、电子商务环境下的物流管理创新探讨
27、基于"互联网+"的中小企业物流管理模式研究
28、基于SSM框架的物流管理系统的设计实现
29、基于SSH技术的物流管理系统的设计与实现
30、试析物联网在物流管理中的应用
31、电子商务环境下物流管理的优化对策简析
32、地方本科高校应用型物流管理人才培养模式创新研究
33、VR技术在物流管理专业实践教学中的应用研究
34、新时代高职物流管理专业教师培养探索研究
35、汽车零部件物流管理及相关技术分析
36、带领物流管理专业学生学习差分方程的一点经验
37、物流管理专业转段教学衔接实践探索
38、普通高校物流管理本科教学问题对策分析
39、电子废物拆解企业物流管理探究
40、技能大赛背景下物流管理专业课程教学研究
41、企业物流管理信息化存在的问题及对策分析
42、信息化背景下的物流管理课程教学模式研究
43、基于GIS的武汉市物流管理系统
44、职业院校物流管理职业技能竞赛方案开发与设计研究
45、基于电子商务背景下物流管理的创新分析
46、电子商务环境下的物流管理创新研究
47、基于工学结合的高职物流管理专业课程体系研究
48、物联网技术在可视化与智能化物流管理中的应用
49、翻转课堂模式在物流管理课程教学中的应用研究
50、基于物流技能大赛的创新创业物流管理人才培养方案研究
51、高职院校物流管理专业实训教学分析
52、电子商务环境下的物流管理创新研究
53、高职物流管理专业课程教学存在的问题之我见
54、智慧物流背景下高职物流管理人才培养模式改革探究
55、基于信息技术的高职物流管理专业教学模式创新的研究
56、基于B/S的第三方物流管理系统设计与实现
57、小微企业物流管理优化
58、项目教学法在中职物流管理专业教学中的运用探讨
59、基于创新创业能力培养的物流管理专业实践教学改革研究
60、高职物流管理专业教学资源库建设现状与对策研究
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我以前是学物流管理的，论文写的是关于粒子群优化算法，和蚁群算法有些类似吧。当时也没怎么学过编程，论文里验证算法的程序都是自己用java慢慢写出来的。编程其实不难，因为写这个程序只需要用到最基本的编程知识，算法里面只有加减乘除等最基本的运算形式，再写个界面就行了，界面的代码网上例子一大堆，一搜就搜到了。至于写程序涉及到的其他东西，什么代码优化了，什么测试了，对我们来说根本不用考虑。
概念：蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值其原理：为什么小小的蚂蚁能够找到食物？他们具有智能么？设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼的编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序应用范围：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引申：跟着蚂蚁的踪迹，你找到了什么？通过上面的原理叙述和实际操作，我们不难发现蚂蚁之所以具有智能行为，完全归功于它的简单行为规则，而这些规则综合起来具有下面两个方面的特点： 1、多样性 2、正反馈 多样性保证了蚂蚁在觅食的时候不置走进死胡同而无限循环，正反馈机制则保证了相对优良的信息能够被保存下来。我们可以把多样性看成是一种创造能力，而正反馈是一种学习强化能力。正反馈的力量也可以比喻成权威的意见，而多样性是打破权威体现的创造性，正是这两点小心翼翼的巧妙结合才使得智能行为涌现出来了。 引申来讲，大自然的进化，社会的进步、人类的创新实际上都离不开这两样东西，多样性保证了系统的创新能力，正反馈保证了优良特性能够得到强化，两者要恰到好处的结合。如果多样性过剩，也就是系统过于活跃，这相当于蚂蚁会过多的随机运动，它就会陷入混沌状态；而相反，多样性不够，正反馈机制过强，那么系统就好比一潭死水。这在蚁群中来讲就表现为，蚂蚁的行为过于僵硬，当环境变化了，蚂蚁群仍然不能适当的调整。 既然复杂性、智能行为是根据底层规则涌现的，既然底层规则具有多样性和正反馈特点，那么也许你会问这些规则是哪里来的？多样性和正反馈又是哪里来的？我本人的意见：规则来源于大自然的进化。而大自然的进化根据刚才讲的也体现为多样性和正反馈的巧妙结合。而这样的巧妙结合又是为什么呢？为什么在你眼前呈现的世界是如此栩栩如生呢？答案在于环境造就了这一切，之所以你看到栩栩如生的世界，是因为那些不能够适应环境的多样性与正反馈的结合都已经死掉了，被环境淘汰了！ 蚁群算法的实现 下面的程序开始运行之后，蚂蚁们开始从窝里出动了，寻找食物；他们会顺着屏幕爬满整个画面，直到找到食物再返回窝。 其中，‘F’点表示食物，‘H’表示窝，白色块表示障碍物，‘+’就是蚂蚁了。具体参考希望对你有帮助，谢谢。
蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术.它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为.蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值.蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法,该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点.通过建立适当的数学模型,基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题.由柳洪平创建.预期的结果：各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物.当一只找到食物以后,它会向环境释放一种信息素,吸引其他的蚂蚁过来,这样越来越多的蚂蚁会找到食物!有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路,他们会另辟蹊径,如果令开辟的道路比原来的其他道路更短,那么,渐渐,更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来.最后,经过一段时间运行,可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着.原理：为什么小小的蚂蚁能够找到食物?他们具有智能么?设想,如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序,那么这个程序要多么复杂呢?首先,你要让蚂蚁能够避开障碍物,就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物,其次,要让蚂蚁找到食物,就需要让他们遍历空间上的所有点；再次,如果要让蚂蚁找到最短的路径,那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小,而且更重要的是,你要小心翼翼的编程,因为程序的错误也许会让你前功尽弃.这是多么不可思议的程序!太复杂了,恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序.然而,事实并没有你想得那么复杂,上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行!为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情?答案是：简单规则的涌现.事实上,每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息,他们其实只关心很小范围内的眼前信息,而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策,这样,在蚁群这个集体里,复杂性的行为就会凸现出来.这就是人工生命、复杂性科学解释的规律!那么,这些简单规则是什么呢?下面详细说明：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.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.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,在运动的方向有一个随机的小的扰动.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.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. 7、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.问题：说了这么多,蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢?在没有蚂蚁找到食物的时候,环境没有有用的信息素,那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢?这要归功于蚂蚁的移动规则,尤其是在没有信息素时候的移动规则.首先,它要能尽量保持某种惯性,这样使得蚂蚁尽量向前方移动（开始,这个前方是随机固定的一个方向）,而不是原地无谓的打转或者震动；其次,蚂蚁要有一定的随机性,虽然有了固定的方向,但它也不能像粒子一样直线运动下去,而是有一个随机的干扰.这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性,尽量保持原来的方向,但又有新的试探,尤其当碰到障碍物的时候它会立即改变方向,这可以看成一种选择的过程,也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正确,而其他方向则不对.这就解释了为什么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能找到隐蔽得很好的食物.当然,在有一只蚂蚁找到了食物的时候,其他蚂蚁会沿着信息素很快找到食物的.蚂蚁如何找到最短路径的?这一是要归功于信息素,另外要归功于环境,具体说是计算机时钟.信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁会多,因而会有更多的蚂蚁聚集过来.假设有两条路从窝通向食物,开始的时候,走这两条路的蚂蚁数量同样多（或者较长的路上蚂蚁多,这也无关紧要）.当蚂蚁沿着一条路到达终点以后会马上返回来,这样,短的路蚂蚁来回一次的时间就短,这也意味着重复的频率就快,因而在单位时间里走过的蚂蚁数目就多,洒下的信息素自然也会多,自然会有更多的蚂蚁被吸引过来,从而洒下更多的信息素……；而长的路正相反,因此,越来越多地蚂蚁聚集到较短的路径上来,最短的路径就近似找到了.也许有人会问局部最短路径和全局最短路的问题,实际上蚂蚁逐渐接近全局最短路的,为什么呢?这源于蚂蚁会犯错误,也就是它会按照一定的概率不往信息素高的地方走而另辟蹊径,这可以理解为一种创新,这种创新如果能缩短路途,那么根据刚才叙述的原理,更多的蚂蚁会被吸引过来.引申跟着蚂蚁的踪迹,你找到了什么?通过上面的原理叙述和实际操作,我们不难发现蚂蚁之所以具有智能行为,完全归功于它的简单行为规则,而这些规则综合起来具有下面两个方面的特点：1、多样性2、正反馈多样性保证了蚂蚁在觅食的时候不置走进死胡同而无限循环,正反馈机制则保证了相对优良的信息能够被保存下来.我们可以把多样性看成是一种创造能力,而正反馈是一种学习强化能力.正反馈的力量也可以比喻成权威的意见,而多样性是打破权威体现的创造性,正是这两点小心翼翼的巧妙结合才使得智能行为涌现出来了.引申来讲,大自然的进化,社会的进步、人类的创新实际上都离不开这两样东西,多样性保证了系统的创新能力,正反馈保证了优良特性能够得到强化,两者要恰到好处的结合.如果多样性过剩,也就是系统过于活跃,这相当于蚂蚁会过多的随机运动,它就会陷入混沌状态；而相反,多样性不够,正反馈机制过强,那么系统就好比一潭死水.这在蚁群中来讲就表现为,蚂蚁的行为过于僵硬,当环境变化了,蚂蚁群仍然不能适当的调整.既然复杂性、智能行为是根据底层规则涌现的,既然底层规则具有多样性和正反馈特点,那么也许你会问这些规则是哪里来的?多样性和正反馈又是哪里来的?我本人的意见：规则来源于大自然的进化.而大自然的进化根据刚才讲的也体现为多样性和正反馈的巧妙结合.而这样的巧妙结合又是为什么呢?为什么在你眼前呈现的世界是如此栩栩如生呢?答案在于环境造就了这一切,之所以你看到栩栩如生的世界,是因为那些不能够适应环境的多样性与正反馈的结合都已经死掉了,被环境淘汰了!参数说明：最大信息素：蚂蚁在一开始拥有的信息素总量,越大表示程序在较长一段时间能够存在信息素.信息素消减的速度：随着时间的流逝,已经存在于世界上的信息素会消减,这个数值越大,那么消减的越快.错误概率表示这个蚂蚁不往信息素最大的区域走的概率,越大则表示这个蚂蚁越有创新性.速度半径表示蚂蚁一次能走的最大长度,也表示这个蚂蚁的感知范围.记忆能力表示蚂蚁能记住多少个刚刚走过点的坐标,这个值避免了蚂蚁在本地打转,停滞不前.而这个值越大那么整个系统运行速度就慢,越小则蚂蚁越容易原地转圈.蚁群算法的实现下面的程序开始运行之后,蚂蚁们开始从窝里出动了,寻找食物；他们会顺着屏幕爬满整个画面,直到找到食物再返回窝.其中,‘F’点表示食物,‘H’表示窝,白色块表示障碍物,‘+’就是蚂蚁了.参数说明：最大信息素：蚂蚁在一开始拥有的信息素总量,越大表示程序在较长一段时间能够存在信息素.信息素消减的速度：随着时间的流逝,已经存在于世界上的信息素会消减,这个数值越大,那么消减的越快.错误概率表示这个蚂蚁不往信息素最大的区域走的概率,越大则表示这个蚂蚁越有创新性.速度半径表示蚂蚁一次能走的最大长度,也表示这个蚂蚁的感知范围.记忆能力表示蚂蚁能记住多少个刚刚走过点的坐标,这个值避免了蚂蚁在本地打转,停滞不前.而这个值越大那么整个系统运行速度就慢,越小则蚂蚁越容易原地转圈.
在中国庞大的应用市场和人群下，深入观察变化且复杂的市场，探索以大数据为基础的解决方案成为了银行提高自身竞争力的一大重要手段。大数据技术是互联网金融的一大技术支撑，通过对人们在互联网上活动信息形成的数据的收集、挖掘、整理、分析和进一步应用，来创新思维、产品、技术、风险管理和营销。而数据是互联网金融的核心，未来计算机网络互联网金融业的竞争力将取决于数据的规模、有效性、真实性以及数据分析应用的能力。
一、我国互联网金融的概况
互联网金融作为二十一世纪高新产物，是传统的金融行业与互联网时代的有机结合，利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。这种新型金融模式具有颠覆式的影响，创新型巨大改革，不仅推动了我国利率市场化的进程，甚至影响整个经济与社会发展水平。
二、互联网金融的运作模式
(一)第三方支付模式
第三方支付模式，即某些具有一定实力和信誉保障的第三方独立机构，与各大银行签约后所提供的交易支持平台。
(二)P2P模式
又称点对点信贷，即一方贷款，一方借款，通过互联网作为中间平台的新型模式。这个模式对于微型小额的'信贷以及需要紧急周转资金的创业者是一个很好的选择。
(三)众筹模式
众筹就是大众筹资，需要筹资的企业或个人通过互联网这个众筹平台运用自己独特的号召力并发挥创意，获得来自大众的资金援助。
(四)互联网金融门户
互联网金融门户的核心就是“搜索比价”的模式，采用垂直比价的方法让顾客在互联网上“货比三家”，选择自己最满意的商品。
(五)大数据金融
大数据金融就是从大量数据中提取有利用价值的信息，以云计算为基础来进行融资的模式。最具代表性的就是余额宝，用高于银行的利率吸引消费者融资，不断推动着金融业的发展与进步。
三、互联网金融中的大数据应用及意义
(一)反映市场情况：电商和统计部门通过利用大数据对指数的编制来反映市场的基本情况，有效的分析交易数据，识别出市场交易模式，帮助决策者制定高效率的套利战略。比如国家的统计局与百度、阿里巴巴等电商、电信、互联网企业签订合作协议，共同开发利用大数据。
(二)金融产品定价：金融的核心内容之一就是金融产品定价问题(尤其是金融衍生产品定价)，这一直是大家关心的重要领域，其中涉及有计算和数学建模等。以信用违约互换定价为例，除了考虑违约的传染性和相关性，还要考虑违约过程的建模和估计，通常需要复杂的数学模型并且验证困难。最近一种基于大数据的解决方法即利用实际交易数据估计违约概率使其简单方便。因此大数据能为互联网金融市场提供运营平台，有效的整合互联网金融资源，，促进资源优化配置。
(三)精确营销：通过对一些场景类环境数据、朋友关系和用户经历的人文数据、位置和购物等的行为数据，建立模型进行分析，进一步细分客户。之后，可以定向推出产品并投放广告，实现精确营销。这也符合STP战略思想。大数据通过分析社交网络市场的信息， 特别关注搜索引擎中的搜索热点，从而制定投资策略，使互联网金融实现了一种新的营销模式。
(四)监管风险：互联网金融虽提高了金融效率，但也使风险呈现出许多新形式。因此需要对互联网金融活动产生的大数据进行分析，及时准确发现风险暴露，采取相应的措施加以规避、防范，提高互联网金融安全性，促进互联网金融的创新。
(五)信用：利用大数据，可以在法律和道德所容许的范围内对评估对象的静态动态信用行为进行收集、整理、分析挖掘，使人的信用立体化，进而评估个人或群体的信用，建立用户的增信模型和信用评分，打破了金融机构垄断用户信息的状况。
四、互联网金融大数据应用中存在的问题
互联网金融业本就拥有大数据，已成为自然产生大数据的重要领域，因此在互联网金融大数据应用中体现出了一些问题和挑战。
1、大数据处理速度满足不了各方的需求，体量大，噪声水平、数据来源和其他因素引起的内容和频率变化快，增加了大数据问题的复杂性。
2、大数据中含有大量的噪声信息甚至是虚假信息，出现信息过载的问题。
3、部分企业不愿公开、上传数据，造成不公开数据部门占便宜、公开数据部门吃亏的状况，形成了数据的公开、共享等方面不尽人意的局面。
4、容易泄露用户信息，造成滥用法律法规建设及滞后的现象。如商家对客户交易信息的过度营销，下载不安全的APP、用户扫描二维码支付都可能泄露个人的信息，买卖用户信息的不法交易等。
5、并非互联网金融的所有参与者都具备大数据分析的能力，数据分析挖掘能力不平衡。
五、结论
通过对互联网金融大数据的运行模式以及应用初步探究，我们发现还有很多问题等待我们去解决，严峻的考验只会让我们的路走得更稳固，金融业近些年的巨大发展和变革让我们更加坚定的去深思时代产物与新型科技的碰撞带来的丰硕成果，不断更新互联网金融时代，带领我们进入更美好的时代。
内容来自用户:专业好资料哦人工智能及其在金融领域的应用当前，我国经济发展处于新旧动能转换关键期，人工智能对于我国抢占科技制高点，推动供给侧结构性改革，实现社会生产力新跃升，提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出通过智能金融加快推进金融业智能化升级；通过建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。人工智能将对我国金融业的转型升级、提升竞争力产生深远影响。下载论文网人工智能概述定义人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究使用计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术的新兴科学。作为计算机科学的重要分支，人工智能发展的主要目标是使计算机能
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