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公开(公告)号：CN111753215B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202010596428.2
申请日：2020-06-28
Applicant: 海南大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/958 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种多目标推荐优化方法及可读介质，该方法包括：根据待推荐项目数量和推荐项目个数初始化多个决策向量族，构建关于决策向量族的第一目标函数、第二目标函数、第三目标函数和第四目标函数，第一目标函数用于计算决策向量的准确性，第二目标函数用于计算决策向量的多样性，第三目标函数用于计算决策向量的新颖性，第四目标函数用于计算决策向量的覆盖率，根据第一目标函数、第二目标函数、第三目标函数和第四目标函数构建关于决策向量族的最终目标函数，将决策向量代入最终目标函数中获得目标函数向量，通过比较目标函数向量获得非支配解集合，根据非支配解集合生成待推荐项目的推荐方案，根据推荐方案向目标用户进行项目推荐。
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公开(公告)号：CN111753215A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010596428.2
申请日：2020-06-28
Applicant: 海南大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/958 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种多目标推荐优化方法及可读介质，该方法包括：根据待推荐项目数量和推荐项目个数初始化多个决策向量族，构建关于决策向量族的第一目标函数、第二目标函数、第三目标函数和第四目标函数，第一目标函数用于计算决策向量的准确性，第二目标函数用于计算决策向量的多样性，第三目标函数用于计算决策向量的新颖性，第四目标函数用于计算决策向量的覆盖率，根据第一目标函数、第二目标函数、第三目标函数和第四目标函数构建关于决策向量族的最终目标函数，将决策向量代入最终目标函数中获得目标函数向量，通过比较目标函数向量获得非支配解集合，根据非支配解集合生成待推荐项目的推荐方案，根据推荐方案向目标用户进行项目推荐。
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公开(公告)号：CN111694664B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202010497910.0
申请日：2020-06-04
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种边缘服务器的计算卸载分配方法，该方法包括如下步骤：依据每个用户终端在边缘服务器上执行的任务在每个用户终端任务的占比构建待优化向量利用第一目标子函数、第二目标子函数和第三目标子函数，以构造目标优化函数，第一目标子函数为所有用户终端上本地执行任务的计算时间和边缘服务器上执行任务的计算时间的总和，第二目标子函数为所有用户终端上本地执行任务的能量消耗和边缘服务器上执行任务的能量消耗的总和，第三目标子函数为边缘服务器上执行任务所产生的资费的总和，利用目标优化函数求解待优化向量的优化值，依据待优化向量的优化值对每个用户终端在边缘服务器上执行的任务在每个用户终端任务的占比进行相应的配置。
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公开(公告)号：CN111694664A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010497910.0
申请日：2020-06-04
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种边缘服务器的计算卸载分配方法，该方法包括如下步骤：依据每个用户终端在边缘服务器上执行的任务在每个用户终端任务的占比构建待优化向量利用第一目标子函数、第二目标子函数和第三目标子函数，以构造目标优化函数，第一目标子函数为所有用户终端上本地执行任务的计算时间和边缘服务器上执行任务的计算时间的总和，第二目标子函数为所有用户终端上本地执行任务的能量消耗和边缘服务器上执行任务的能量消耗的总和，第三目标子函数为边缘服务器上执行任务所产生的资费的总和，利用目标优化函数求解待优化向量的优化值，依据待优化向量的优化值对每个用户终端在边缘服务器上执行的任务在每个用户终端任务的占比进行相应的配置。
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