群智能算法是一类重要的优化方法，因其具有较好的并行性、鲁 棒性，亦可解决非连续、不可导、黑盒优化等问题而成为智能计算领 域的一个研究热点。作为一种基于种群的迭代算法，群智能算法在求 解复杂问题时常常需要大量的适应度评价，由此会导致算法的时间代 价剧增，进而影响群智能算法的使用效率。代理模型是根据已知数据 对复杂函数模型进行近似建模，以代替高精度的复杂计算，可有效降 低计算代价。因此，本论文基于数据驱动技术，采用粒子群算法作为 优化搜索算法，构建各种高效的代理模型用于算法的适应度值评估
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
中服云方案库，涵盖大数据、AI、物联网、数字化、智能制造、智能家居、智能楼宇、智能建筑、智慧城市、智慧场景、安防、5G+、模型算法、技术软件、行业展望、行业报告等各行各业相关方案资源。
基于价值型采购管理理念，围绕采购本质，从场景、功能、核心能力三方面构建产品平台 基于采购的本质管理要求，全面梳理业务场景，构建功能模块--合理明确的采购需求
等保进入2.0时代，保护对象从传统的网络和信息系统，向“云移物工大”上扩展基础网络、重要信息系统、互联网、大数据中心、云计算平台、物联网系统、移动互联网、工业控制系统、公众服务平台等都纳入了等级保护的范围, 公众
针对所提模型中不同决策变量的耦合关系，通过中间变量与逻辑约束的引入实现线性化处理，建模和求解方法能适应实际工程开发的要求。
从技术架构上来看，物联网分为三层:感知层网络层和应用层。 感知层由井盖监控器、RFID 标签和读写器(手持式PDA)组成。感知层的作用相当于人的眼耳喉和皮肤等神经末梢，它是物联网识别物体、采集信息的来源，其主要功能是识别物体，采集信息。 网络层由各种私有网络、互联网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，相当于人的神经中枢和大脑，负责传递和处理感知层获取的信息。 应用层是物联网和用户(包括人、组织和其他系统)的接口，它与行业需求结合，实现物联网的智能应用。
“数据”是网络的“血液”，是企业得以发展的核心。云计算和物联网技术的快速发展，引发了数据规模的爆炸式增长和数据模式的高度复杂化，如何对这些大量又复杂的数据进行有效管理和合理分析成为各大企业亟待解决的问题，同时该问题也受到了各国政府的高度重视。
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