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公开(公告)号：CN103984721A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410202346.X
申请日：2014-05-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公布了一种用于心理学图个性化快速搜索的交互式进化优化方法，指导用户快速寻找满意图书，减轻用户搜索疲劳，具体内容包括：(1)基于用户所输入的信息，给出初始化的信息，即交互式遗传算法中的初始种群生成；(2)人机交互，即由用户根据系统显示的进化个体表现型，实施交互行为，如对感兴趣的内容进行的少数的点击、浏览等行为；(3)基于交互行为的CP-nets偏好建模和更新，以基于用户的交互行为，获取并跟踪其偏好变化；(4)基于CP-Nets的交互式进化过程，即根据CP-nets对当前的进化种群所代表的搜索信息进行适应值评价，实施选择、交叉和变异操作，以生成可能满足用户偏好的新个体信息。
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公开(公告)号：CN103984721B
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201410202346.X
申请日：2014-05-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公布了一种用于心理学图书个性化快速搜索的交互式进化优化方法，指导用户快速寻找满意图书，减轻用户搜索疲劳，具体内容包括：(1)基于用户所输入的信息，给出初始化的信息，即交互式遗传算法中的初始种群生成；(2)人机交互，即由用户根据系统显示的进化个体表现型，实施交互行为，如对感兴趣的内容进行的少数的点击、浏览等行为；(3)基于交互行为的CP‑nets偏好建模和更新，以基于用户的交互行为，获取并跟踪其偏好变化；(4)基于CP‑Nets的交互式进化过程，即根据CP‑nets对当前的进化种群所代表的搜索信息进行适应值评价，实施选择、交叉和变异操作，以生成可能满足用户偏好的新个体信息。
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公开(公告)号：CN103903072A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410156357.9
申请日：2014-04-17
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种基于决策者偏好的高维多目标集合进化优化方法，以决策者给出的每个目标的偏好区域，将原优化问题的目标函数转化为期望函数；以原优化问题的多个解形成的集合为新的决策变量，以超体积和决策者偏好满足度为新的目标函数，将期望函数优化问题转化为2目标优化问题；利用集合内原优化问题的解的超体积贡献度和满足决策者偏好的程度，设计集合个体内部的自适应的交叉策略；此外，利用PSO算法中微粒的更新，以及全局最优解和局部最优解的思想，设计集合个体变异策略，以得到满足决策者偏好且收敛性和分布性均衡的Pareto优化解集。
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