電子科技大學;哈爾濱工業大學鐘穎獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉電子科技大學;哈爾濱工業大學申請的專利一種基于KT算法固定精度排序擇優的方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN119621000B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202411829530.7,技術領域涉及:G06F7/08;該發明授權一種基于KT算法固定精度排序擇優的方法及系統是由鐘穎;姜廣鑫;黃松;孫童;李晨希設計研發完成,并于2024-12-12向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于KT算法固定精度排序擇優的方法及系統在說明書摘要公布了:本發明公開了一種基于KT算法固定精度排序擇優的方法及系統,所述方法包括:根據用戶輸入的參數或默認參數,生成排序擇優所需的初始樣本數據;進行初始化設置,生成不同的候選方案,并將所有候選方案分成若干組;基于淘汰規則和分輪次機制,通過每個處理器獨立執行一組候選方案的局部選擇過程,得到本地最優候選方案;每個處理器根據特定規則,為所述本地最優候選方案生成額外觀測值;然后計算每個所述本地最優候選方案額外觀測值的樣本均值,選擇所述樣本均值最大的候選方案作為最佳候選方案。本發明采用KT算法高效地解決了各種大規模固定精度排序擇優問題,即在預先設定的精度下,高效地從大規模的候選方案集合中找出均值表現最優的方案。
本發明授權一種基于KT算法固定精度排序擇優的方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種基于KT算法固定精度排序擇優的方法,其特征在于,包括以下步驟: S1、根據用戶輸入的參數或默認參數,生成排序擇優所需的初始樣本數據; S2、進行初始化設置,生成不同的候選方案,并將所有候選方案分成若干組; S3、基于淘汰規則和分輪次機制,通過每個處理器獨立執行一組候選方案的局部選擇過程,得到本地最優候選方案; S4、每個處理器根據特定規則,為所述本地最優候選方案生成額外觀測值;然后計算每個所述本地最優候選方案額外觀測值的樣本均值,選擇所述樣本均值最大的候選方案作為最佳候選方案; 所述S3中基于淘汰規則和分輪次機制,通過每個處理器獨立執行一組候選方案的局部選擇過程,得到本地最優候選方案,具體包括以下步驟: S301,初始分組:對于每個處理器,將中的候選方案分組,一組含g個候選方案,并將剩下的候選方案組成一個小組;因此,共分為組,令表示第r輪處理器s的第q組的候選方案的集合; S302,輪次選擇:在每個輪次r中,設置此輪分配的錯誤選擇概率αr=α2r,對于每個q組,設置第r輪處理器s的第q組的候選方案集合并計算第r+1輪處理器s的候選方案集合其中,KNC,αr,δ,n0為KN程序的輸出;處理器根據計算結果淘汰相應的候選方案,并將留下的候選方案加入下一輪次的候選集中; S303,局部最佳選擇:對于每個處理器,重復S302直至此時每個處理器選擇出本地最優候選方案,并設置Is為中候選方案的索引; 所述S302中KN程序輸出KNC,αr,δ,n0通過如下S3.2.1、S3.2.2和S3.2.3得到: S3.2.1,初始化:對于每個候選方案i∈C,生成s0個觀測值并計算觀測值的樣本均值設置錯誤概率控制參數 并且對于所有j≠i,計算差異度量參數 和差異顯著性參數其中,Xi,l為候選方案i的第l個觀測值,Xj,l為候選方案j的第l個觀測值,為候選方案j的s0個觀測值的均值; 設置綜合差異顯著性參數Nr,i=maxj≠iNr,i,j和最大綜合差異顯著性參數Nr,max=maxi∈ CNr,i;如果則停止并選擇具有最大的候選方案,否則,設置t=s0并轉入S3.2.2; S3.2.2,篩選:設置當前選中候選方案集合Cold=C和 S3.2.3,停止規則:如果|C|=1,則停止并選擇索引在C中的候選方案為最優候選方案;否則如果則停止并選擇索引在C中并具有最大的候選方案;否則,從每個候選方案i∈C中獲取一個額外的觀測值Xi,t+1,設置t=t+1,并轉入S3.2.2; 所述S4中每個處理器根據特定規則,為所述本地最優候選方案生成額外觀測值;然后計算每個所述本地最優候選方案的額外觀測值的樣本均值,選擇所述樣本均值最大的候選方案作為最佳候選方案,具體包括以下步驟: S401,初始化:對于每個處理器,為本地最優候選方案生成s0次觀測值,并基于觀測值計算樣本方差 S402,額外觀測值生成:設置輪次αr=α2m以及hαr,m,s0,其中hαr,m,s0是由常數αr,m和s0決定的Rinott常數,并為候選方案Is生成以下數量的額外觀測值: S403,最佳候選方案選擇:對于每個處理器的本地最優候選方案,基于s0和次觀測值計算其樣本均值,選擇具有最大樣本均值的候選方案作為最優候選方案。
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