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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
1
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
运用遗传算法优化项目级现金流问题的研究
被引量：
2
2
作者
黄少荣
陈伟能
张军
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第5期1168-1172,共5页
针对项目级现金流的优化问题,结合传统的资源受限项目调度模型,得到一种带现金流折现的非线性规划项目调度模型,并设计启发式遗传算法对其进行优化求解。通过引入现金流分析,项目调度模型能反映企业的财务指标,更切合实际。通过设计相...
针对项目级现金流的优化问题,结合传统的资源受限项目调度模型,得到一种带现金流折现的非线性规划项目调度模型,并设计启发式遗传算法对其进行优化求解。通过引入现金流分析,项目调度模型能反映企业的财务指标,更切合实际。通过设计相应的编码方式、遗传算子和调度生成策略,提出了一种改进的遗传算法并用于求解此优化问题,数值实验结果证明了该算法的正确性和高效性。
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关键词
多
模式
资源
约束
项目
调度
问题
现金流
净现值
遗传算法
调度
生成器
下载PDF
职称材料
基于Q—学习的超启发式模型及算法求解多模式资源约束项目调度问题
被引量：
3
3
作者
崔建双
吕玥
徐子涵
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第5期1472-1481,共10页
为了更好地解决传统的元启发式算法机制单一和面向问题定制不足等问题,提高算法的整体通用性,本文提出一种基于Q—学习的超启发式模型,并基于该模型设计实现了一种超启发式算法,求解多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP)。该模型架构分...
为了更好地解决传统的元启发式算法机制单一和面向问题定制不足等问题,提高算法的整体通用性,本文提出一种基于Q—学习的超启发式模型,并基于该模型设计实现了一种超启发式算法,求解多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP)。该模型架构分为高低两层,低层由具有多种异构机制和不同参数的元启发式算子组成,高层则依据Q—学习策略自动选择低层算子。模型将多种优秀的元启发式算法与反馈—学习强化机制有机整合,具备灵活的可扩展性。为检验算法效果,从MRCPSP标杆算例库中选取了上千个规模不等的算例,设计了等价比较实验环节,并与最新公开文献提供的结果进行了比较。结果表明,基于Q—学习的超启发式算法在目标值、通用性、鲁棒性等多项性能指标上均表现优异,可以借鉴应用到其他各种组合优化问题。值得一提的是,针对J30算例的计算结果有多达41个算例获得了比当前公开文献报告的已知最优解更好的结果。
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关键词
超启发式模型
强化学习
Q—学习
多
模式
资源
约束
项目
调度
问题
元启发式算法
反馈—学习强化机制
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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
运用遗传算法优化项目级现金流问题的研究
被引量：
2
2
作者
黄少荣
陈伟能
张军
机构
中山大学信息科学与技术学院
广东司法警官职业学院信息管理系
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第5期1168-1172,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60573066)
广东省自然科学基金项目(5003346)
教育部留学回国人员科研启动基金项目(教外司留[2006]331号)。
文摘
针对项目级现金流的优化问题,结合传统的资源受限项目调度模型,得到一种带现金流折现的非线性规划项目调度模型,并设计启发式遗传算法对其进行优化求解。通过引入现金流分析,项目调度模型能反映企业的财务指标,更切合实际。通过设计相应的编码方式、遗传算子和调度生成策略,提出了一种改进的遗传算法并用于求解此优化问题,数值实验结果证明了该算法的正确性和高效性。
关键词
多
模式
资源
约束
项目
调度
问题
现金流
净现值
遗传算法
调度
生成器
Keywords
multi-mode resource constrained project scheduling problem
cash flow
net present value
genetic algorithm
schedule generator
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
基于Q—学习的超启发式模型及算法求解多模式资源约束项目调度问题
被引量：
3
3
作者
崔建双
吕玥
徐子涵
机构
北京科技大学经济管理学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第5期1472-1481,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(71871017)
北京市教委社科基金资助项目(SM201910037004)。
文摘
为了更好地解决传统的元启发式算法机制单一和面向问题定制不足等问题,提高算法的整体通用性,本文提出一种基于Q—学习的超启发式模型,并基于该模型设计实现了一种超启发式算法,求解多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP)。该模型架构分为高低两层,低层由具有多种异构机制和不同参数的元启发式算子组成,高层则依据Q—学习策略自动选择低层算子。模型将多种优秀的元启发式算法与反馈—学习强化机制有机整合,具备灵活的可扩展性。为检验算法效果,从MRCPSP标杆算例库中选取了上千个规模不等的算例,设计了等价比较实验环节,并与最新公开文献提供的结果进行了比较。结果表明,基于Q—学习的超启发式算法在目标值、通用性、鲁棒性等多项性能指标上均表现优异,可以借鉴应用到其他各种组合优化问题。值得一提的是,针对J30算例的计算结果有多达41个算例获得了比当前公开文献报告的已知最优解更好的结果。
关键词
超启发式模型
强化学习
Q—学习
多
模式
资源
约束
项目
调度
问题
元启发式算法
反馈—学习强化机制
Keywords
hyper-heuristic
reinforcement learning
Q-learning
multi-mode resource-constrained project scheduling problem
meta-heuristic implementation methods
feedback-learning reinforcement mechanisms
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
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
下载PDF
职称材料
2
运用遗传算法优化项目级现金流问题的研究
黄少荣
陈伟能
张军
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009
2
下载PDF
职称材料
3
基于Q—学习的超启发式模型及算法求解多模式资源约束项目调度问题
崔建双
吕玥
徐子涵
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022
3
下载PDF
职称材料
已选择
0
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