游牧演算法

A. 屬相怎麼算

屬相 概述： 屬相，也叫生肖，是按陰歷計算的，用12生肖紀年，在我國至少在南北朝時開始了。《北史·宇文護法》中，記載了宇文護的母親寫給他的一封信，信中說：「昔在武川鎮生汝兄弟，大者屬鼠，次者屬兔，汝身屬蛇。」表明當時民間已有12生肖的用法了。 但是，12生肖的來歷如何呢?我國古籍中記載，我國古代的中...原地區，最初使用的是「干支紀年法」，即用10個天干符號甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸和12個地支符號子、丑、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥相配合來紀年。在我國西北地區的少數游牧民族則以動物來紀年。《唐書》中記載：「黠戛斯國以十二物紀年，如歲在寅，則曰虎年。」另外，《宋史·吐蕃傳》中也記載說，吐蕃首領在敘事時，以物紀年，所謂「道舊事則數十二辰屬日，兔年如此，馬年如此。」以後，在中原同少數民族的交往中，兩種紀年法相互觸合形成現在12生肖。正像清代趙翼在《陔余叢考》中指出的那樣，「蓋北俗初無所謂子丑寅卯之十二辰，但以鼠牛虎兔之類分紀歲時，浸尋流傳於中國，遂相沿不廢耳。」這種關於12生肖來歷的解釋，已經被許多人認可。 另外，關於12生肖來歷的說法還有：洪巽的《陽谷漫錄》中說，12地支中位居奇數者，以動物的指或蹄也為奇數相配，如子位居首位，與它相配的鼠為5指，地支中居偶數位的，則取相屬之偶數以為名，如牛與丑相配，為4爪。葉世傑在《草木子》中，把12生肖的來歷解釋為：術家以12肖配12辰，每肖各有不足之形焉，如鼠無牙、牛無齒、虎無脾、兔無唇、龍無耳、蛇無足、馬無膽、羊無瞳、猴無臀、雞無腎、犬無胃、豬無 筋、人則無不足。」 其它的說法還有種種。諸如：黃帝要選拔12種動物在天上按時值班……通過競賽而選中了鼠、牛、虎等12種動物；12生肖來源於原始社會一些氏族的圖騰崇拜；12生肖可能是從天竺引進的；或28個星宿分布周天，以值12個時辰。每個星宿都以一種動物命名。從每個時辰值班的動物中挑選某種常見的作某一年的代稱等等，不一而足。 盡管人們不能確定12生肖的確切來歷，但因為它的通俗、方便又具有趣味性，所以一直沿用至今，成為古人留給我們的一種仍有實用價值的寶貴遺產。 屬相宜忌古說： 古人雲： 自古白馬怕青牛 羊鼠相交一但休 蛇虎婚配如刀錯 兔見龍王淚交流 金雞玉犬難躲避 豬與猿猴不到頭 屬鼠人： 宜配：龍、猴、牛大吉，心心相印，富貴幸福，萬事易成功，享福終身。其他屬相次之。 忌配：馬、兔、羊，不能富家，災害並至，凶煞重重，甚至骨肉分離，不得安寧。 屬牛人： 宜配：鼠、蛇、雞大吉，天做良緣，家道大著陣，財盛家寧。 忌配：馬、羊、狗，吉凶各有，甘苦共存，無進取心，內心多憂疑苦慘。 屬虎人： 宜配：馬、狗大吉, 配屬豬的吉凶各半，同心永結，德高望重，家業終成，富貴榮華，子孫昌盛。 忌配：蛇、猴，夫妻不和，憂愁不斷，無成功之望，有破財之兆，空虛寂寞。 屬兔人： 宜配：羊、狗、豬，功業成就，安居樂業，專利興家。 忌配：龍、鼠，家庭難有幸福，逆境之象，事業不成，災禍之致，歷盡痛苦。 屬龍人： 宜配：鼠、猴、雞大吉，締結良緣，勤儉發家，日見昌盛，富貴成功，子孫繼世。 忌配：狗、兔，不能和睦終世，破壞離別，不得心安。 屬蛇人： 宜配：牛、雞大吉祥，此中屬相相配為福祿鴛鴦，智勇雙全，功業垂成，足立寶地，名利雙收，一生幸福。 忌配：豬、虎，家境雖無大的困苦和失敗，但夫妻離心離德，子息缺少，災厄百端，晚景不祥。 屬馬人： 宜配：虎、羊、狗大吉，夫妻相敬，紫氣東來，福樂安詳，家道昌隆。 忌配：鼠、牛，中年運氣尚可，病弱短壽，難望幸福，重生凶兆，一生辛苦，配偶早喪，子女別離。 屬羊人： 宜配：兔、馬、豬大吉，天賜良緣，家道諧和，大業成而有德望。 忌配：牛、狗，夫妻一生難得幸福，多災多難，一生勞碌，早失配偶或子孫。 屬猴人： 宜配：鼠、蛇、龍，此中屬相相配為珠聯璧合，一帆風順，富貴成功，子孫興旺。 忌配：虎、豬，災害多起，晚景尚可，但恐壽不到永，疾病困難。 屬雞人： 宜配：牛、龍、蛇，此中屬相相配祥開白事，有天賜之福，並有名望，功利榮達，家事亨通。 忌配：狗，金雞玉犬難逃避，合婚雙份不可遷，多災多難。 屬狗人： 宜配：虎、兔、馬大吉，天做之合，處處成功，福碌永久，家運昌隆 。 忌配：龍、雞、牛，災害壘起，錢財散敗，一生艱辛，事與願違。 屬豬人： 宜配：羊、兔、虎大吉，五事其昌，安富尊榮，子孫健壯，積財多福。 忌配：猴、蛇，豬猴不到頭，朝朝日日淚交流，比能共長久，終生難於幸福。 屬相的農歷年演算法： 屬相問題是按照農歷節氣立春為基準算的，只要農歷年立春沒過就算上一年的，農歷年立春過了算下一年。 例如： 2008年2月4日農歷十二月二十八立春 以這天為准2008年2月3日農歷十二月二十七之前包括2月3日這天生的人全是屬豬 算2007年的屬相。 如果是2008年2月4日以後包括2月4日這天出生的人算2008年的屬相——鼠 屬相與水晶： 鼠：男—紫水晶、綠寶石、茶晶。 女—碧璽、石榴石。 牛：男—茶晶、綠發晶。 女—綠幽靈、海藍寶、石榴石。 虎：男—黑水晶、發晶、碧璽。 女—黃水晶、石榴石、綠幽靈。 兔：男—黃水晶、綠幽靈。 女—黃水晶、碧璽、綠幽靈。 龍：男—黃水晶、紫水晶、白水晶。 女—粉水晶、紫水晶、海藍寶。 蛇：男—茶晶、綠幽靈、黑發晶。 女—黃水晶、粉水晶、金發晶。 馬：男—金發晶、金黃晶、碧璽。 女—黃水晶、紫水晶、發晶。 羊：男—黃水晶、綠碧璽、茶晶。 女—綠幽靈、紅碧石、紫水晶。 猴：男—黃水晶、茶晶、金字塔水晶。 女—紫水晶、石榴石、東陵石。 雞：男—綠碧璽、茶晶。 女—紫水晶、發晶、海藍寶。 狗：男—發晶、綠幽靈。 女—黃水晶、粉水晶、石榴石。 豬：男—發晶、黑水晶。 女—紫水晶、粉水晶、茶晶。

B. 叮咚買菜的「確定性」邏輯

叮咚買菜的前身其實是叮咚小區，是當年生鮮O2O大戰中的代表業態之一，2018年下半年在零售業迅速躥紅。公開資料顯示，2014 2019年7月間，叮咚買菜已獲得高榕資本、今日資本、紅杉資本等機構投資的多輪融資。特別是疫情期間，叮咚買菜憑借強大的供應鏈能力和數據支撐能力，創下日訂單量突破60萬，單月營收超12億元的佳績。

2014年3月，梁昌霖創立上海壹佰米網路科技有限公司，並上線叮咚小區APP，探索社區O2O業態，隨後在2014 2017年期間公司探索各種社區生活服務，最終定位家庭買菜業務，2017年5月更名為「叮咚買菜」，以「移動端下單+前置倉配貨+29分鍾內即時配送到家」的模式提供生鮮菜品服務。

叮咚買菜以上海為核心城市，以生鮮為切入口，聚焦25 45歲的一二線城市年輕群體，圍繞一日三餐的生活場景，以高頻剛性的生鮮產品為主要運營品類，對標菜市場，為一二線城市中沒有時間或者懶得去菜場的年輕消費者提供高品質的到家產品。

在商業模式上，叮咚買菜以前置倉為核心，以「品質確定、時間確定、品類確定」為核心指導原則，將前置倉建在社區周圍一公里，結合大數據測算，確保消費者在任何時候、任何地點始終能購買到高品質的生鮮產品，強調「下單後29分鍾即可送達」確保配送時間的確定性，同時利用生鮮及相關配料等全品類布局，為消費者提供做飯所需產品的一站式購物，從而建立起與用戶高度的信任感，培養用戶使用習慣，提升用戶粘性。

據官方披露數據顯示，叮咚買菜2019年全年GMV超過50億元；目前已進駐國內超12個主要城市，全覆蓋一線城市，前置倉數量近千個。

盡管身處電商行業，但叮咚買菜並沒有把關注點集中在「流量」上。叮咚買菜創始人兼CEO梁昌霖曾對媒體表示，賣菜不是簡單的流量生意，其本質是產業互聯網，背後是一個龐大的農業產業以及供應鏈體系。目前生鮮電商滲透率依然還不高，有萬億級市場待挖掘。但生鮮易損、供應集中的特點，決定了只有可確定、可控的供應鏈，以及品質確定、品類確定，才能真正解決商品從原產地到餐桌的一系列難題。在行業發展空前繁榮的同時，以叮咚買菜為代表的生鮮電商，會給消費者帶來越來越多的新商品和新體驗。

「品質確定、時間確定、品類確定」三個確定性的實現，是叮咚買菜商業模式背後的關鍵。叮咚買菜相關負責人表示，叮咚買菜一直強調，第一原則就是確定性原則，從商品的品質、時間、品類三方面實現這種確定性。其中，時間的確定性，就需要通過自建物流最快實現29分鍾的標准服務，如約配送。同時，構建生態圈系統運營，實現從產地直供、運輸、倉儲到配送，人、貨、倉三者之間的最優化匹配。

對於生鮮電商來說，保證產品的質量和食品的安全為重中之重。把握每分每秒，才能保證生鮮商品的核心競爭力。

梁昌霖認為，自來水無色無味、不刺激、不昂貴，卻是生命之源。吃菜也是一樣，人們都希望吃得好、吃得健康，也希望有很多新奇和變化。而賣菜是社會基礎設施，可以滿足所有人對美好生活的追求。2019年，叮咚買菜再次升級對「自來水模式」的認知，提出叮咚買菜要「讓美好的食材像自來水一樣，觸手可得」。而這背後，一方面源於前置倉的快速配送反應，另一方面是通過打造強大的供應鏈體系，從源頭進行基地直采，從「田間直送到餐桌」減少中間環節，並經過環環相扣「7+1品控流程」的精選，為消費者提供既新鮮，又品質確定的生鮮產品。

對於「自來水模式」的優勢，梁昌霖認為，一是極致便利，不需要花時間等待；二是不依賴選址，傳統零售商業非常依賴線下選址，但叮咚買菜的前置倉模式破解了這個難題；三是可以全城覆蓋。

為了讓生鮮離消費者更近，叮咚買菜採取「前置倉+到家」的模式，將前置倉布局在供應鏈末端最靠近消費者的一個節點。叮咚買菜的前置倉選址，一般選在離消費者較近，但人流量很少的地方。只要用戶在叮咚買菜線上平台下單，系統接到訂單後，短時間內就能合理規劃路線，由最近的前置倉安排配送員送貨到家。由於叮咚買菜前置倉不進行對外營業，配送全部自營，因此保證了配送的專業性和及時性。

2019年10月，叮咚買菜運營主體上海壹佰米網路科技有限公司投資1000萬元成立上海柿柿順物流有限公司，著手打造自有物流體系。據了解，叮咚買菜從用戶下單到騎手出發配送，整個操作在3分鍾內完成。而從下單到菜品送到用戶手裡，最快僅需29分鍾左右，實現如約配送的標准服務。這也是叮咚買菜的最具特色之處。

同時，面對疫情期間訂單爆發式增長、配送員緊缺等情況，叮咚買菜進行了一個較大調整，即不再強調30分鍾內配送到家，而是採用預約方式，以實現分揀和配送的集約化作業，提高效率。但預約一個時間點後，叮咚買菜依然實行這個時間點後30分鍾配送到家，這與其他同行實行的2小時配送到家、次日達有較大區別。

不僅如此，叮咚買菜還在疫情期間嘗試在部分區域採用汽車送貨，以解決運力瓶頸。資料顯示，2020年2月，為了保障疫情期間市民們的吃菜需求，叮咚買菜與蔚來汽車合作，使用了12輛ES8，分別投放到叮咚買菜12個前置倉用於配送。並通過及時開發新演算法，優化訂單分配系統，採取集約化配送方式等做法，大大提升了運力和效率。

在上半場的生鮮電商時代，大家都是跑馬圈地，頗有北方游牧民族打江山的感覺。下半場該如何做？在梁昌霖看來，要把產業做深、做厚，做真正的生活服務，才能在新的市場環境下站住腳。

每一種生鮮背後，都是漫長復雜的產業鏈、供應鏈。從田間地頭到餐桌，每一個環節都充滿了不確定性。如果將生鮮電商的競爭比作冰山，海平面上看到的是規模，海平面下看不到的是組織能力、供應鏈能力和數據演算法能力。做好這些，才能在不確定性中實現「三個確定」。

據悉，目前叮咚買菜正在積極推動供應鏈各環節數字化改造，包括采購、運輸、大倉加工、前置倉配送等，實現全鏈路可視化，提升生鮮供應鏈的確定性，實現訂單滿足率以及庫存周轉效率的提升。具體包括：

（1）通過對用戶的線消費行為數據採集和分析，從用戶的商品偏好、消費習慣，用戶滲透等維度進行需求預測，區別於以往根據消費的增長趨勢或者說基於商業敏感來進行判斷的方式，因為從用戶需求側的預測准確性更高，從而更利於采購部門精準備貨，及時調整商品庫存策略，從而降低缺貨和損耗。

（2）通過挖掘用戶對商品的點擊與評價信息，可以了解商品的受歡迎程度，進行針對性的選品與汰換，改進商品質量，提高用戶滿意度。

（3）實現包括采購、運輸、大倉加工、前置倉配送等在內的全鏈路可視化，提升生鮮供應鏈的確定性，實現訂單滿足率以及庫存周轉效率的提升。

資料顯示，目前叮咚買菜已經在配送環節實現了全流程的數字化，藉助BI系統後台對配送員配送線路的自動調度以及騎行路徑規劃，一名配送員可以在一個小時完成7單的配送。

2020年5月，叮咚買菜與上海聯通達成戰略合作，具體內容包括：上海聯通將為叮咚買菜量身定製「智能冷鏈物流倉儲管理系統」，助力其優化供應鏈，降低損耗，節約成本。同時，雙方合作利用大數據演算法來實現前置倉的精準布局及末端用戶的精準畫像，從而提高配送效率。據悉，雙方還將利用5G網路、大數據、物聯網等新技術，助力農業「新基建」，保障後疫情時代的民生需求，推動服務型經濟發展。

未來，叮咚買菜將在數字化、人工智慧等技術上再下功夫，力爭在需求預測、商品智能推薦、配送路線規劃、末端物流自動調度等方面有持續突破，以全面提升運營效率，降低成本。

C. 群智能優化演算法有哪些

探索智能海洋：揭秘群智能優化演算法的多元世界

在當今的科技領域，群智能優化演算法如同璀璨星河，匯聚了無數創新思維的火花。這些演算法借鑒自自然界中的智慧，將動物行為、數學法則與物理原理巧妙融合，展現出強大的優化能力。以下是一些令人矚目的群智能演算法，它們各具特色，各有千秋。

首先，讓我們聚焦於生物界的靈感。粒子群優化（PSO），如同鳥群中的領航者引領著尋找最優解的方向；人工蜂群（ABC），則模仿蜜蜂的集體協作，尋找食物源的效率驚人；螢火蟲演算法（FA）和布穀鳥搜索（CS），則借鑒了昆蟲的閃爍行為和遷徙策略。更有果蠅優化演算法（FOA）和候鳥優化（MBO），揭示了自然界中覓食策略的微妙之處，以及鳥群演算法（BSA），將群體智慧發揮到極致。大象游牧優化（EHO）和蝗蟲優化演算法（GOA）則展示了生物群體的動態平衡能力，而海洋捕食者演算法（MPA）則模擬了海洋生態中的競爭與合作。

接著，我們轉向數學和物理法則的啟迪。黑洞演算法（BHA），如同宇宙中的吞噬者，尋找最深的解決方案；正弦餘弦演算法（SCA），則巧妙地融合了周期性運動的韻律。熱交換優化（TEO）和均衡優化（EO）則揭示了物理過程中的優化策略，讓演算法更加精準。

當然，群智能並非僅限於此。強大的遺傳演算法（GA）以自然選擇的原理驅動，差分進化（DE）則借鑒生物進化過程的隨機性和適應性；而和諧搜索（HS）和細菌覓食優化演算法（BFOA）則展現出微觀世界的微觀智慧。

然而，盡管這些演算法展現了卓越的探索和開發潛力，實際應用中，每一種演算法都有其局限性。如同沒有免費午餐的定理，優化過程需根據具體問題定製，調整演算法的性能平衡，以提升其在特定場景下的表現。

總的來說，群智能優化演算法是一片充滿活力的創新領域，它們以自然和科學的智慧為指引，為解決復雜問題提供了無限可能。通過深入理解和巧妙應用，這些演算法將推動科技進步，塑造未來。