Resumen

Los algoritmos existentes de gobernanza del talento social presentan una serie de problemas como una tasa de convergencia lenta, precisión de datos relativamente baja, tasa de recuperación baja y baja anti-interferencia. Para abordar estos problemas, este documento propone una investigación sobre un algoritmo de gobernanza del talento social basado en algoritmos genéticos. Se discute la diferencia entre los algoritmos tradicionales y genéticos, y se determina el proceso de implementación del algoritmo genético. Sobre esta base, los individuos excelentes son determinados mediante el cálculo de la aptitud de forma independiente, y la población de inicialización se diseña de acuerdo con el umbral de similitud individual. Una vez definida la población, se integran los métodos de selección de ruleta y muestreo determinista para aclarar el proceso de cálculo de selección. Basándonos en los resultados del cálculo, diseñamos el operador de cruce mediante cruce de un solo punto segmentado entre individuos. El operador de mutación se diseña mediante

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Gobierno de talento social; Algoritmo genético; Tasa de convergencia; Precisión de datos; Tasa de recuperación; Anti-interferencia
• Keywords:Social talent governance algorithms; Genetic algorithm; Convergence rate; Data accuracy; Recall rate; Anti-interference