基于元學習推薦的優(yōu)化算法自動選擇框架
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標簽：推薦算法(9953)
算法選擇的目的是從眾多可用優(yōu)化算法中自動地選出最適用于當前問題的算法。針對算法選擇問題提出了基于元學習推薦的優(yōu)化算法自動選擇框架。依據(jù)此框架，以多模式資源受限的項目調(diào)度問題為實證數(shù)據(jù)集，設計實現(xiàn)了遺傳算法（ CA）、粒子群算法（PSO）和模擬退火算法（SA）三種算法的自動選擇過程。從項目調(diào)度問題數(shù)據(jù)庫中隨機選取了378個問題算例，提取其中的固有特征和統(tǒng)計特征作為元數(shù)據(jù)，并利用前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡（FNN）算法訓練獲得用于預測的元模型對未見算例作出預測。實證結(jié)果表明兩選一的算法預測準確率最高可超過95%，交叉驗證準確率平均達到85qo；三選一的算法預測準確率最高可達92%，交叉驗證準確率平均超過80%。實證結(jié)果驗證了所提算法選擇框架是成功的，基于元學習思想的優(yōu)化算法自動選擇方法是可行的。
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