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基于多分类支持向量机的优化算法智能推荐系统与实证分析
被引量：
26
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作者
崔建双
车
梦然
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019年第1期153-160,共8页
算法智能推荐是超启发式算法研究领域一个重要分支,其目标是从众多"在线"算法中自动选择出最适于当前问题的算法,从而大大提升解决问题的效率。基于此提出并验证了一种优化算法智能推荐系统,理论依据是无免费午餐定理和Rice...
算法智能推荐是超启发式算法研究领域一个重要分支,其目标是从众多"在线"算法中自动选择出最适于当前问题的算法,从而大大提升解决问题的效率。基于此提出并验证了一种优化算法智能推荐系统,理论依据是无免费午餐定理和Rice算法选择框架,并假设问题特征与算法性能表现之间存在潜在关联关系,从而可以把算法推荐问题转换为一个多分类问题。为了验证假设的成立,以多模式资源约束项目调度问题为测试样本数据集,以粒子群、模拟退火、禁忌搜索和人工蜂群等元启发式优化算法为推荐对象,以支持向量机多分类策略实现算法的分类推荐。交叉验证结果表明,推荐准确率均在90%以上,各项评价指标表现优秀。
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关键词
算法推荐
问题特征
多分类支持向量机
多模式资源约束项目调度问题
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职称材料
题名
基于多分类支持向量机的优化算法智能推荐系统与实证分析
被引量：
26
1
作者
崔建双
车
梦然
机构
北京科技大学东凌经济管理学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019年第1期153-160,共8页
基金
国家自然科学基金(71472013)
中央高校基本科研业务费专项资金(06106175)
文摘
算法智能推荐是超启发式算法研究领域一个重要分支,其目标是从众多"在线"算法中自动选择出最适于当前问题的算法,从而大大提升解决问题的效率。基于此提出并验证了一种优化算法智能推荐系统,理论依据是无免费午餐定理和Rice算法选择框架,并假设问题特征与算法性能表现之间存在潜在关联关系,从而可以把算法推荐问题转换为一个多分类问题。为了验证假设的成立,以多模式资源约束项目调度问题为测试样本数据集,以粒子群、模拟退火、禁忌搜索和人工蜂群等元启发式优化算法为推荐对象,以支持向量机多分类策略实现算法的分类推荐。交叉验证结果表明,推荐准确率均在90%以上,各项评价指标表现优秀。
关键词
算法推荐
问题特征
多分类支持向量机
多模式资源约束项目调度问题
Keywords
algorithm recommendation
problem feature
multi-classification support vector machine
multi-mode resource constrained project scheduling problem
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多分类支持向量机的优化算法智能推荐系统与实证分析
崔建双
车
梦然
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019
26
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