2024百度之星程序设计大赛启动

gibeonwu 2024-05-15 19:04:56

一、大赛简介

百度之星程序设计大赛,是一项旨在展示学生创新能力和编写程序、分析、解决问题能力的年度竞赛,从2005年至今已成功举办了19届,累计参赛选手三十余万名,覆盖数千所院校,成为中国最具知名度、最有影响力的程序设计大赛之一,大量优秀人才从中脱颖而出,被誉为国内程序员的“黄埔军校”和“造星工厂”,已入选“全国普通高校大学生竞赛排行榜”竞赛项目榜单。大赛是百度500万大模型人才培养计划的组成部分,长期致力于搭建一个以赛促教、以赛促学的程序设计和人工智能人才培养平台,推动中国互联网和AI领域人才成长。

  1. 初赛(省赛)奖项

1、3场初赛,每场分别按照全国各省级行政区(国外院校的选手全部纳入“海外赛区”统计)实际参赛人数的约5%、10%、15%比例(总计约30%)依次设置省赛金银铜奖(不分组别)。AC数为零的不予得奖。

2、社会人士可参与初赛排名及省级奖项角逐,但不进入总决赛名单。获得省赛铜奖及以上的社会人士,发邮件至 astar@baidu.com 有机会申请到决赛“打星”名额,组委会酌情遴选不超过50人。

3、三场初赛结束后,对成绩严格审核后统一发放电子版获奖证书。初赛获奖选手指导教师自动获得省赛优秀教练荣誉证书。

  1. 总决赛奖项

1、分别按照大学组、高中组、小星星组三个组别的参赛人数的大约10%、20%、30%比例(总计约60%)依次评出总决赛金银铜奖。同一选手在三个组别奖项中不可兼得。总决赛结束后,对成绩严格审核、去重后发放获奖证书。

2、成绩(不分组)排名第一的选手,获总冠军荣誉。

3、给予“打星”成绩优异的选手相关荣誉激励。

4、决赛获奖选手指导教师自动获得优秀教练荣誉证书。

5、价值数十万元的奖金/奖品。

  1. 组织奖项

1、根据各院校/指导老师/教练组织参赛情况,颁发相应的组织奖项。

2、上述教师有机会优先获得百度支持的教育部产学合作协同育人项目(编程竞赛实践基地类)。

二、日程安排 

  • 初赛(省赛)

共三场,可参加任意场次:

1. 第一场(线上):6月 2日(周日)14:00-17:00

2. 第二场(线上):6月16日(周日)14:00-17:00

3. 第三场(线上):6月30日(周日)14:00-17:00

  • 总决赛、颁奖

时间、地点:待定。

日程如有调整,将会另行通知。

三、报名指南(老师)

  1. 校内宣传/报名统计

需要在校内宣传、规划统计学生参赛数量/场次(报名截止日期:三场初赛/省赛任选6.2、6.16、6.30当日12点),确定指导老师信息(姓名、手机、电邮,报名必填项)。

  1. 确认公费/自费

申请本校统一缴费购买参赛邀请码发给学生,或通知学生自费参赛。

  1. 通知学生填写报名表

学生自费缴费 或 输入老师购买后分发的邀请码,完成报名流程(务必提前告知学生指导老师姓名、手机号、电邮--必填项,以免学生填错,每人只有一次修改报名信息机会)。

  1. 大赛官网:https://astar.baidu.com/#/program-design-match?tab=1(下载盖章版通知)
  2. 通知推文:https://mp.weixin.qq.com/s/L0wy8IFa4UH5O5jI0NJKgw
  3. 宣传海报:https://pan.baidu.com/s/1kIBqzb7eHn24CHbjtcp6xg?pwd=ojva 
  4. 报名页面:https://www.matiji.net/exam/contest/astar?id=5
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内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,旨在解决异构计算环境中任务分配与调度的复杂优化问题。通过Matlab代码实现该算法,充分利用遗传算法强大的全局搜索能力和鲁棒性,对任务执行时间、资源利用率、系统负载均衡等关键性能指标进行综合优化,有效提升分布式系统的整体运行效率与稳定性。研究详细阐述了算法的整体架构设计、染色体编码策略、适应度函数构造、选择机制以及交叉与变异等遗传操作的实现细节,并通过大量仿真实验验证了所提出算法相较于传统调度方法在收敛速度、解的质量和调度性能方面的显著优越性。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法理论知识,从事分布式计算、高性能计算、云计算资源调度或智能优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于高性能计算、云计算、边缘计算等异构计算平台中的任务调度优化,提升资源利用效率;②为研究人员提供遗传算法在复杂组合优化问题中应用的完整实现案例,深化对智能优化算法设计原理与仿真实践的理解; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入研读,重点理解适应度函数的设计逻辑与遗传算子的参数调优策略,并可通过更换不同的任务集和系统模型来测试算法的泛化能力与鲁棒性。

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