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改进的量子粒子群优化算法对多维多选择背包问题的求解被引量：6: 2018年; 针对多维多选择背包问题无法在多项式时间内找到最优解,且由于其强约束限制条件,在求解过程中易陷入局部最优的问题,提出一种改进的量子粒子群优化算法对该问题进行求解.首先,在量子粒子移动过程中,通过判断其与下次迭代个体的位置关系确定其位置信息的可用性,通过该信息充分保留粒子位置的多样性;其次,提出一种新的位置扰动方法,避免种群陷入局部最优.最后,将该算法在标准数据集上进行测试,对算法的收敛速度和运行时间进行分析,测试结果表明,该算法在求解准确性上得到明显提升.; 杨雪董红斌董宇欣; 关键词：量子粒子群优化算法精英保留

一种基于关联信息熵度量的特征选择方法被引量：38: 2016年; 特征选择旨在从原始集合中选择一个规模较小的特征子集,该子集能够在数据挖掘和机器学习任务中提供与原集合近似或者更好的表现.在不改变特征物理意义的基础上,较少特征为数据提供了更强的可解读性.传统信息论方法往往将特征相关性和冗余性分割判断,无法判断整个特征子集的组合效应.将数据融合领域中的关联信息熵理论应用到特征选择中,基于该方法度量特征间的独立和冗余程度.利用特征与类别的互信息与特征对组合构建特征相关矩阵,在计算矩阵特征值时充分考虑了特征子集中不同特征间的多变量关系.提出了特征排序方法,并结合参数分析提出一种自适应的特征子集选择方法.实验结果表明所提方法在分类任务中的有效性和高效性.; 董红斌滕旭阳杨雪; 关键词：相关矩阵

一种视频广告的预算约束限制拍卖机制被引量：3: 2017年; 视频广告作为新兴互联网广告的一个重要的分支,为广告商带来巨大的收益,目前对于视频广告的拍卖方式主要采用关键字拍卖中的广义第二价格拍卖机制.但由于视频广告的时间可分性,使得视频广告与关键字拍卖内在上成为2个不同的问题.针对这些问题,主要工作如下:1)定义在线视频广告的形式化模型.该模型是有公共预算限制和私有价格信息的异质多物品拍卖模型,且该模型不限制竞价者的收益函数分布.2)前期工作已经证明了不同时存在具有个体理性、激励相容性和帕累托最优性质的预算约束拍卖的确定性机制.所以针对视频广告拍卖问题,基于预算约束的嵌钉拍卖基础,提出不限制竞拍者Agent的边际效益形式且满足激励相容性、个体理性激励相容的随机机制.3)定性及定量分析了该机制的收益性质.通过定义分配因子和支配因子证明了该机制收益的下界,并通过针对不同分布的收益函数和预算约束的实验,在系统收益和社会效用2个指标上验证了该机制的有效性.; 杨雪董红斌滕旭阳; 关键词：多AGENT系统预算约束

基于兴趣度的广告拍卖模型研究被引量：1: 2017年; 点击率对广告商或搜索引擎都非常重要,引入用户感兴趣的内容来提高广告点击率是非常有现实意义的。本文在广义第二价格拍卖模型的基础上引入了兴趣度因子,建立了基于兴趣度的广告拍卖模型,确定了新的排名规则、支付规则、占优均衡策略等。仿真实验验证了广告拍卖模型的有效性。; 董红斌苟乃康杨雪; 关键词：拍卖 GSP 兴趣度

面向离散优化问题的改进二元粒子群算法被引量：5: 2015年; 二元粒子群算法被广泛用于求解离散组合优化问题。在求解离散优化问题时,二元粒子群算法会出现解空间利用率低,速度和状态趋同以及退化和波动等演化问题。针对这些问题,提出一种改进的二元粒子群算法。算法使用Gray码演化基编码,混沌初始化过程,改进速度和状态调整方法以及子代处理方法用于提高种群利用率和种群多样性。在不同类型的检验函数以及多选择背包问题上,和现有优化算法及其他二元粒子群算法相比,改进算法能够获得较高的收敛精度以及较快的收敛速度,体现出多离散优化问题的实际效用。; 印桂生崔晓晖董宇欣杨雪; 关键词：GRAY码混沌离散优化

基于优化的关键字广告拍卖竞价策略Agent模型被引量：2: 2014年; 关键字拍卖竞价策略的制定问题是一个动态多阶段连续拍卖问题.针对拍卖过程中的竞价对手策略空间等信息不完全等问题,文中提出了一种基于优化算法的竞价策略制定Agent模型,并给出该模型的实现方法.该Agent模型将竞价的策略制定问题抽象成为一个多选择背包问题.采用差分进化算法解决多选择背包问题的约束特性.仿真实验表明,该Agent模型的预测模块和优化模块算法选用适当;将该模型应用于交易智能体广告拍卖竞赛中进行比较实验,结果证明该Agent模型具有较高收益性和稳定性等特点.; 董红斌杨雪印桂生韩启龙; 关键词：TAC AA 竞价模型

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杨雪