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研究前沿

崔建双:基于多标签k近邻方法实现元启发式算法的排名推荐

研究成果:基于多标签 k 近邻方法实现元启发式算法的排名推荐

作者:崔建双,尚天泽(通讯作者),杨帆,蔚婧文

发表期刊:控制与决策(FMS T1

本文设计并实证研究了一种基于多标签k近邻方法(Multi-Label k-Nearest Neighbor,ML-kNN) 推荐元启发式算法的实现框架.应用多标签k近邻分类学习技术,实现了最佳元启发式算法的排名推荐.为了验证效果,以多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP)为优化对象,选取不同规模的数百个算例分别提取问题基本特征和地标特征;选用遗传、粒子群、禁忌搜索、蜂群和蚁群5种元启发式算法;使用ML-kNN建立元推荐模型;利用海明损失、单错误率、覆盖率、排位损失和平均准确率5个指标对推荐效果做出分析和评价.实验结果表明,基于ML-kNN方法推荐元启发式算法效果突出.其中基于地标特征的单错误率指标为18.4%,平均准确率达到88.9%.相对于kNN方法,ML-kNN取得了更好的推荐结果.此外,ML-kNN 方法可实现对所有备选算法的排名推荐.该研究结论有望推广应用到其他组合优化问题的优化算法推荐.

文献来源:崔建双,尚天泽,杨帆,.基于多标签k近邻方法实现元启发式算法的排名推荐[J].控制与决策, 2022, 37(5):10.DOI:10.13195/j.kzyjc.2020.1470.