随着大模型应用落地速度加快，企业级应用相关技术模块日渐成熟，在各个行业领域，企业改革现有业务流程与生产方式、使用AI提高运作效率的可行性大幅度提升。其中，金融行业作为数据密集、更新快速的代表性行业之一，经常与前沿IT科技强绑定，是企业级技术更新的先锋领域。 以目前相当热门的企业知识库问答产品为例，各大银行、券商已逐步开启引入AI技术提升工作效率的尝试。2024年初，邮储银行开始为一线柜台工作人员

文章来源于我的个人公众号：KAU的云实验台，主要更新智能优化算法的原理、应用、改进 ​函数测试(部分)： 仅运行MSCOA: 所有元启发式算法的共同点在于，其搜索过程可分为勘探和开发两个阶段。勘探阶段指算法对全局空间的搜索能力，决定了算法能否获得最优解；开发阶段指对局部空间的搜索能力，决定了算法获得最优解的速度。勘探和开发之间的平衡做的越好，算法的性能就越好。而由没有免费的午餐（NFL

前面的文章里卡卡介绍了哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks Optimization, HHO).HHO是 Heidari等[1]于2019年提出的一种新型元启发式算法，设计灵感来源于哈里斯鹰在捕食猎物过程中的合作行为以及突然袭击的狩猎风格，具有需调参数少、原理简单易实现、局部搜索能力强等优点，在许多工程领域得到广泛的应用。 然而，HHO算法虽然在CEC2005中有较好的性能，但HHO