基于改进多头绒泡菌模型的网络演化研究

多头绒泡菌在觅食过程中展现自组织、自优化等智能特性并形成高效运输网络。传统模型虽能通过气泡移动模拟该网络演化过程,但存在气泡受限局部区域移动和单一气泡演化效率低的缺点。提出了一种新的演化模型IBTM(Improved Bubble Transportation Model)。该模型利用时间标签驱动气泡扩大移动区域并利用多气泡并行提高网络演化效率。利用IBTM模型模拟多头绒泡菌网络演化过程,分析气泡数目和食物源数目对演化效率的影响,验证了IBTM模型的准确性、自组织特性和高效性。

基于金融审计大数据的证券市场异常交易模型探讨

近年来,金融审计工作面对和处理的多部门、多行业的多类型数据呈现海量增长的趋势,创新大数据环境下的审计数据分析和应用模式,利用大数据构建分析模型,是金融审计发现问题的重要手段。证券市场违法行为一直是金融审计的重要关注内容。在审计实践中,本文基于证券市场成交数据,通过重点研究停牌利好型内幕交易和持续跟踪型"老鼠仓"两种异常交易的特征及其在成交数据上的表现形式,分别根据停牌前大量买入交易和大量趋同交易两项主要特征构建两种异常交易的分析模型,用于识别可疑账户。经过与其他行业数据协同分析核实后的可疑账户,最终形成情况线索。

基于多头绒泡菌网络模型的蚁群算法优化

基于多头绒泡菌网络模型在求解迷宫问题时所展现的"重点管道重点培养"特性,设计一种优化的蚁群算法.该优化算法在更新信息素矩阵时考虑蚂蚁释放的信息素和多头绒泡菌网络中流通的信息素.通过对重点管道信息素浓度的加强,提高路径寻优过程中重点管道的被选概率,从而提高蚁群算法对最优解的开发力度.针对旅行商问题的对比实验验证了该优化算法可提高传统蚁群算法的寻优能力,并具有更高的鲁棒性.

审计的味道

开栏的话:为庆祝新中国审计机关成立40周年,深刻展现40年来审计机关走过的光辉历程,尤其是新时代审计工作取得的历史性成就、发生的历史性变革,凝聚奋进新征程的强大力量,本刊特开设“我与审计40年”栏目,以飨读者。