基于小生境粒子群算法的竞胜标确定问题研究
发布时间：2022-01-23 13:17
随着电子商务的高速发展,拍卖市场中可供竞标者选择的物品急剧增加,拍卖方式也逐渐由单一同质物品的传统拍卖转向异质多物品的组合拍卖。组合拍卖（Combinatorial Auction,CA）允许竞标者依据物品之间的关联价值对多个物品的组合进行出价,因而能够提高拍卖的效率、降低商品流拍的风险。竞胜标确定问题（Winner Determination Problem,WDP）是组合拍卖的核心问题,其已被证明是一个NP难问题,求解WDP问题的算法性能直接影响拍卖人的最终收益。粒子群算法作为一种经典的群智能优化算法,具有模型简单、易于实现和参数少的特点,已广泛应用于NP问题,因此本文使用粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法求解WDP问题。为了解决PSO算法中种群多样性和收敛性之间的矛盾,本文提出了一种基于小生境的反向学习和局部学习的粒子群算法（Niche-Based Reverse-Learning and Local-Learning Particle Swarm Algorithm,NRLPSO）。主要做了以下两部分工作:（1）提出基于小生境的反向...
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
PSO算法流程图
( ) { }1 2, , , , 0,1d iGbest = G G G G∈速度向量V 代表的是位置向量 X 取值为 0 或 1 的概率值，因此需要合适的转化函 )将速度向量映射到 [0,1] 概率空间，转换函数需要满足如下性质：(1)minv 以最大概率转化成 0： lim ( )0vf v→ ∞= ；(2)maxv 以最大概率转化成 1： lim ( )1vf v→+∞= ；(3) 对称性约束： f ( v ) + f ( v ) = 1；(4) 单调性约束： ( )'f v > 0；Sigmoid 函数正好满足了上述约束条件，其函数表达式和函数图像如公式(2-26)和示：1( )1tijtijvSigmoid ve =+(2-26
图 3.1 NRLPSO 算法的算法流程图分析 算法的收敛速度、全局探索能力、求解精度以及算多峰函数上进行测试。在实验中，不仅将 NRLPSO LPSO 进行对比，还与其它 4 种最近提出的 PSO 改进种改进策略：ELPSO[61]引入增强领导者的思想、SRO[63]引入 Levy Flight 随机寻优策略，HCLPSO[64]提出的优化性能远远好于标准 PSO 算法，具有一定的代表准函数来自于历届 IEEE 进化计算大会的优化测试函表 3.1 给出了 10 个测试函数的函数表达式、搜索空间
【参考文献】：
期刊论文
[1]直觉模糊小生境的自适应遗传算法求解旅行商问题[J]. 梅海涛,王毅,华继学. 计算机科学. 2016(12)
[2]具备反向学习和局部学习能力的粒子群算法[J]. 夏学文,刘经南,高柯夫,李元香,曾辉. 计算机学报. 2015(07)
[3]基于自适应小生境粒子群算法的多重Nash均衡求解[J]. 贾文生,向淑文,杨剑锋. 计算机应用与软件. 2015(01)
[4]基于有穷损害优先法求解组合拍卖竞胜标问题研究[J]. 钱巍,冯玉强,唐振宇. 运筹与管理. 2012(03)
[5]竞拍者的策略性信息披露[J]. 郭桂霞,龚强. 浙江社会科学. 2010(11)
[6]组合拍卖的理论与实践:一个文献综述[J]. 王宏. 产业经济评论. 2009(01)
[7]基于小生境微粒群算法的山峰聚类[J]. 王俊年,申群太,沈洪远. 计算机工程与应用. 2006(17)
[8]小鼠口服弓形虫DNA混合疫苗的免疫保护反应[J]. 丛华,古钦民,周怀瑜,郭岚,杨婷婷,何深一,李瑛,赵群力. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志. 2005(03)
[9]基于小生境技术的Pareto多目标配网重构[J]. 彭锦新,刘天琪,刘辉乐. 继电器. 2005(08)
[10]一种有效的决定优胜者问题的近似算法[J]. 李峥,李师贤. 小型微型计算机系统. 2004(07)
博士论文
[1]组合拍卖中竞胜标自动确定问题研究[D]. 钱巍.哈尔滨工业大学 2012
硕士论文
[1]一种求解组合拍卖胜者决定问题的局部搜索算法[D]. 张皓辰.东北师范大学 2017
本文编号：3604424
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
PSO算法流程图
( ) { }1 2, , , , 0,1d iGbest = G G G G∈速度向量V 代表的是位置向量 X 取值为 0 或 1 的概率值，因此需要合适的转化函 )将速度向量映射到 [0,1] 概率空间，转换函数需要满足如下性质：(1)minv 以最大概率转化成 0： lim ( )0vf v→ ∞= ；(2)maxv 以最大概率转化成 1： lim ( )1vf v→+∞= ；(3) 对称性约束： f ( v ) + f ( v ) = 1；(4) 单调性约束： ( )'f v > 0；Sigmoid 函数正好满足了上述约束条件，其函数表达式和函数图像如公式(2-26)和示：1( )1tijtijvSigmoid ve =+(2-26
图 3.1 NRLPSO 算法的算法流程图分析 算法的收敛速度、全局探索能力、求解精度以及算多峰函数上进行测试。在实验中，不仅将 NRLPSO LPSO 进行对比，还与其它 4 种最近提出的 PSO 改进种改进策略：ELPSO[61]引入增强领导者的思想、SRO[63]引入 Levy Flight 随机寻优策略，HCLPSO[64]提出的优化性能远远好于标准 PSO 算法，具有一定的代表准函数来自于历届 IEEE 进化计算大会的优化测试函表 3.1 给出了 10 个测试函数的函数表达式、搜索空间
【参考文献】：
期刊论文
[1]直觉模糊小生境的自适应遗传算法求解旅行商问题[J]. 梅海涛,王毅,华继学. 计算机科学. 2016(12)
[2]具备反向学习和局部学习能力的粒子群算法[J]. 夏学文,刘经南,高柯夫,李元香,曾辉. 计算机学报. 2015(07)
[3]基于自适应小生境粒子群算法的多重Nash均衡求解[J]. 贾文生,向淑文,杨剑锋. 计算机应用与软件. 2015(01)
[4]基于有穷损害优先法求解组合拍卖竞胜标问题研究[J]. 钱巍,冯玉强,唐振宇. 运筹与管理. 2012(03)
[5]竞拍者的策略性信息披露[J]. 郭桂霞,龚强. 浙江社会科学. 2010(11)
[6]组合拍卖的理论与实践:一个文献综述[J]. 王宏. 产业经济评论. 2009(01)
[7]基于小生境微粒群算法的山峰聚类[J]. 王俊年,申群太,沈洪远. 计算机工程与应用. 2006(17)
[8]小鼠口服弓形虫DNA混合疫苗的免疫保护反应[J]. 丛华,古钦民,周怀瑜,郭岚,杨婷婷,何深一,李瑛,赵群力. 中国寄生虫学与寄生虫病杂志. 2005(03)
[9]基于小生境技术的Pareto多目标配网重构[J]. 彭锦新,刘天琪,刘辉乐. 继电器. 2005(08)
[10]一种有效的决定优胜者问题的近似算法[J]. 李峥,李师贤. 小型微型计算机系统. 2004(07)
博士论文
[1]组合拍卖中竞胜标自动确定问题研究[D]. 钱巍.哈尔滨工业大学 2012
硕士论文
[1]一种求解组合拍卖胜者决定问题的局部搜索算法[D]. 张皓辰.东北师范大学 2017
本文编号：3604424
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