。
该策略不是模拟自然现象设计的，而是利用数学中的正弦函数进行计算迭代寻优，并在位置更新过程中引入黄金分割数，使“搜索”
和“开发”
达到良好的平衡，公式为：[具体公式]。
此外，他们设置了“自适应收敛因子”
。
这一策略通过指数或非线性函数的组合，使收敛因子从一个数字增长或降低到另一个数字，从而影响算法在不同阶段的收敛速度。
但要用好这一策略，需要不断尝试，找到最适合的公式。
为了降低算法的复杂度，他们还采用了“纵横交叉策略”
。
这一策略基本上对所有智能算法都适用，加入后会有较大的改进效果，但会增加智能算法的复杂度。
所以它更适用于适应度函数模型比较简单的实际工程案例。
在测试新算法的过程中，团队也遇到了一些挑战。
新算法在某些情况下的运行效率仍有待提高，而且不同策略的组合效果也需要进一步优化。
“难道我们要为了道德而牺牲效率吗？”
有成员开始质疑。
李明坚定地回答：“如果效率是以牺牲人性为代价，那么这样的效率不要也罢。”
在不断的尝试和挫折中，李明和团队始终没有放弃。
他们坚信，一定能够找到一条既能发挥AI优势，又能坚守人性道德底线的道路。
就在他们感到迷茫和困惑的时候，一次偶然的机会，李明接触到了一个跨学科的研究项目。
这个项目集合了计算机科学、心理学、哲学等多个领域的专家，共同探索AI与人类价值观的融合。
李明仿佛看到了曙光，他带领团队积极参与其中，期待着能够在这个项目中找到突破的关键……
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