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求解随机机会约束规划的混合智能算法及应用被引量：4: 2012年; 为更有效地求解随机机会约束规划问题,提出一种基于克隆选择算法(CSA)、随机模拟技术及神经网络的混合智能算法。采用随机模拟技术产生随机变量样本矩阵训练反向传播(BP)网络以逼近不确定函数,之后在CSA中利用神经网络检验个体的可行性、计算适应度,从而得到优化问题的最优解。为保证算法搜索的快速性和有效性,CSA采用双克隆和双变异策略。仿真结果表明,与已有算法相比,混合智能算法在500代时已取得比较满意的结果,且其精度在单目标优化问题中提高了2.2%,在多目标优化问题中提高了65%;将该算法应用于求解水库优化调度的难题上,结果也表明所建立的模型及算法的可行性和有效性。; 段富杨茸; 关键词：克隆选择算法水库调度神经网络

一种关键词最优路径查询的分段并行拓展方法: 本发明属于空间数据查询技术领域，具体是一种关键词最优路径查询的分段并行拓展方法。包括以下步骤。S100：计算查询图中任意两顶点间的最小代价值及最小代价值对应的目标值和最小目标值及最小目标值对应的代价值，同时记录查询图中的...; 牛保宁刘蒙蒙杨茸

求解随机机会约束规划的免疫克隆混合算法及应用: 随着随机优化理论的多应用化、随机规划模型的多样化及模型求解的复杂化，随机理论研究及其应用领域均急需寻求一套求解模型的方法。基于此本文提出一种求解随机机会约束规划模型的混合算法，并将其应用于水库优化调度策略的求解。具体内容...; 杨茸; 关键词：免疫克隆水库调度神经网络混合算法

空间文本查询优化: 随着位置感知设备及技术的发展、基于位置的应用的盛行,空间文本数据——同时包含空间和文本属性的数据,也称作空间文本对象(简称对象),正以空前的速度和规模产生。空间文本查询(Spatial-Textual Queries,S...; 杨茸; 关键词：查询优化数据精简; 文献传递

基于位置社交网络的个性化兴趣点推荐被引量：10: 2019年; 兴趣点(point-of-interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSN)中一项重要的服务。针对目前推荐算法存在的噪声数据影响推荐质量、用户个性化程度低的问题,提出了一种个性化联合推荐算法。提出了引入POI的位置因素去除不可能或可能性较小的POI,形成初步候选集;综合考虑POI的类别、流行度及用户的社会行为,增加用户个性化的程度,提高推荐结果的质量。在Foursquare真实签到数据集上的实验证明了提出的联合推荐算法与目前先进的算法相比,准确率提高11%,召回率提高8%。; 韩笑峰牛保宁杨茸; 关键词：位置信息分类信息社会信息

Optimization of Spatial-Textual Queries: 随着位置感知设备及技术的发展、基于位置的应用的盛行，空间文本数据——同时包含空间和文本属性的数据，也称作空间文本对象（简称对象），正以空前的速度和规模产生。空间文本查询（Spatial-Textual Queries,S...; 杨茸; 关键词：数据精简映射机制查询效率

融合关系图注意力网络的并行查询执行计划选择: 2024年; 查询作为数据库系统中最重要的功能之一,它的执行效率直接决定系统的性能。并行场景下,查询交互(query interaction,QI)本质上表现为操作间的相互作用,是准确选择查询执行计划的关键。现有在操作粒度上度量QI的模型未能描述交互的动态性,只提取操作特征来反映QI,难以为并行场景下的执行计划选择提供准确的QI度量。为此,在QI的表示上,提出查询组合异构图,以操作为节点,操作间的交互关系为边,实现动态、操作粒度、多交互类型的QI表示;在QI特征提取上,提出多边类型权重计算(multi-edge type weight calculation,MTWC)模型用于计算边权重,并将其作为关系特征,体现交互的强弱程度;在执行计划的选择上,提出一种基于关系图注意力网络(relational graph attention network,R-GAT)的查询组合异构图分类模型(query-mix heterogeneous graph classifica-tion,QHGC),为并行查询选择执行计划。在PostgreSQL上的实验表明,QHGC为查询选择执行计划的准确率达90.4%,平均准确率比查询优化器提高48.2个百分点,比现有最先进的模型PSG提高6.9个百分点。; 郭梦涛牛保宁杨茸

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杨茸