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根据多目标优化问题近似解的定义,对它的性质进行讨论;借助Ehrgott和Ruzika基于传统的标量化方法结合剩余变量提出的一类改进的ε-约束法组合标量化模型对多目标优化问题的近似解性质进行了研究;建立了多目标优化问题的近似有效解与标量化问题的最优解之间的关系,得到了近似真有效解与对应标量优化问题最优解的等价关系,并提出反例对部分结论进行了解释说明,指出若不满足所给定的条件,其结论不一定成立;所提出的主要结果是对一些已有标量化结果的改进与推广,为设计和求解多目标优化问题近似解的最优算法提供理论与方法基础。 相似文献
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加速交替最小二乘法推荐系统优化设计 总被引:1,自引:1,他引:0
推荐系统帮助用户在海量数据中更便捷地找到他们最感兴趣的内容。但推荐系统存在可信度低、推荐结果的可解释性不足、可扩展性不好、随着用户数量的增大,计算时间增长且精度较低、数据稀疏性和冷启动等问题。为此提出基于交替最小二乘法(alternating least squares,ALS)的推荐系统优化算法,在ALS基础上对两个部分进一步优化:第一部分采用LBFGS (limited-memory broyden-fletcher-goldfarb-shanno)算法使搜索方向快速计算出来;第二部分采用阻尼牛顿法求解步长因子。在Spark平台上加以验证,取得较好效果。 相似文献
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【目的】研究多目标优化问题近似解的一类标量化方法。【方法】利用Ehrgott和Ruzika提出的多目标优化问题的标量化模型。【结果】建立了基于co-radiant集定义的(C,ε)-近似解和改进集定义的E-近似解的一些标量化结果,并提出了一些例子对主要结果进行了解释。【结论】所得结果为设计求解多目标优化问题近似解的最优算法提供理论与方法基础。 相似文献
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