[發(fā)明專利]一種可交互的基于熱圖譜排序的占優(yōu)解集可視化方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811563752.3
• 申請(qǐng)日: 2018-12-20
• 公開（公告）號(hào): CN109684596A
• 公開（公告）日: 2019-04-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王進(jìn);夏創(chuàng)銘;李二慶;何躍鷹;鄒瀟湘;向劍文
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與信息安全管理中心;武漢理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F17/10
• 分類號(hào): G06F17/10
• 代理公司: 成都明濤智創(chuàng)專利代理有限公司 51289
• 代理人: 丁國勇

本發(fā)明涉及一種可交互的基于熱圖譜排序的占優(yōu)解集可視化方法，采用如下步驟：步驟一，設(shè)置興趣解，并計(jì)算各個(gè)原始解到興趣解的距離；步驟二，對(duì)各個(gè)解到興趣解的距離按目標(biāo)函數(shù)做排序；步驟三，設(shè)置各個(gè)目標(biāo)函數(shù)的排列優(yōu)先級(jí)；步驟四，計(jì)算解集的解之間的相似度矩陣；步驟五，計(jì)算解集的目標(biāo)函數(shù)之間的相似度矩陣；步驟六，使用譜排序?qū)夂湍繕?biāo)函數(shù)分別做重排，并用熱圖進(jìn)行可視化；其通過設(shè)置興趣解和目標(biāo)排序優(yōu)先級(jí)，并在此基礎(chǔ)上計(jì)算解之間和目標(biāo)之間的相似度，從而改進(jìn)熱圖譜排序可視化方法。可以在保證占優(yōu)解集完整性的同時(shí)，突出決策者感興趣的解和目標(biāo)函數(shù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于多目標(biāo)優(yōu)化的可視化領(lǐng)域，具體涉及一種可交互的基于熱圖譜排序的占優(yōu)解集可視化方法。

背景技術(shù)

對(duì)于多目標(biāo)優(yōu)化，其Pareto占優(yōu)解集的可視化是決策者理解占優(yōu)解集并從中選擇符合實(shí)際需求的占優(yōu)解的重要途經(jīng)。占優(yōu)解集的可視化通常是用于圖形化呈現(xiàn)解集數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)解集在每個(gè)目標(biāo)函數(shù)上的分布情況以及解與解之間的相對(duì)關(guān)系。熱圖是一種基于像素的可視化技術(shù)，經(jīng)常用于可視化數(shù)據(jù)量較大的多維數(shù)據(jù)集以及Pareto占優(yōu)解集問題中。熱圖以像素表格的方式來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)象，圖中每一行表示一個(gè)解，每一列表示一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，每個(gè)格子用熱度(顏色)編碼數(shù)據(jù)值。

由于占優(yōu)解生成的隨機(jī)性，使得采用熱圖直接可視化占優(yōu)解集后的圖形是雜亂無章的。Walker提出了一種基于熱圖譜排序的可視化方法，將解集按相似度高低進(jìn)行重排，使得可視化后的解集呈現(xiàn)出漸變的效果，從而方便分析占優(yōu)解集在各個(gè)目標(biāo)函數(shù)上的分布規(guī)律，如圖1所示。但是，從圖1中可以看出，采用譜排序?qū)?shù)據(jù)集進(jìn)行重拍后，解與解之間以及目標(biāo)與目標(biāo)之間的相對(duì)位置是固定的，對(duì)于需要根據(jù)實(shí)際情況選擇不同區(qū)間的解或優(yōu)先對(duì)某個(gè)目標(biāo)做排列的應(yīng)用場景上，這種方法的實(shí)用性不夠。

發(fā)明內(nèi)容：

為了克服上述背景技術(shù)的缺陷，本發(fā)明提供一種可交互的基于熱圖譜排序的占優(yōu)解集可視化方法。

本發(fā)明所述的一種可交互的基于熱圖譜排序的占優(yōu)解集可視化方法，采用如下步驟：

步驟一，設(shè)置興趣解，并計(jì)算各個(gè)原始解到興趣解的距離；

步驟二，對(duì)各個(gè)解到興趣解的距離按目標(biāo)函數(shù)做排序；

步驟三，設(shè)置各個(gè)目標(biāo)函數(shù)的排列優(yōu)先級(jí)；

步驟四，計(jì)算解集的解之間的相似度矩陣；

步驟五，計(jì)算解集的目標(biāo)函數(shù)之間的相似度矩陣；

步驟六，使用譜排序?qū)夂湍繕?biāo)函數(shù)分別做重排，并用熱圖進(jìn)行可視化。

進(jìn)一步地，步驟一設(shè)置興趣解，并計(jì)算各個(gè)原始解到興趣解的距離。用原始解y到興趣解s的距離替換原始解y得到新的解集y′；其中：y′_km＝|y_km-s_m|，k表示解集中的第k個(gè)解，m表示第m個(gè)目標(biāo)函數(shù)。

進(jìn)一步地，步驟二對(duì)解集y′的各個(gè)目標(biāo)函數(shù)做排序，并用相應(yīng)的排序值r替換解集y′用于可視化；其中：r_k＝(r₁,r₂,…,r_m)表示第k個(gè)解在整個(gè)解集空間中各個(gè)目標(biāo)函數(shù)的排序大小。

進(jìn)一步地，步驟三設(shè)置各個(gè)目標(biāo)函數(shù)的排列優(yōu)先級(jí)p＝(p₁,p₁,…,p_m)其中p_m>1。

進(jìn)一步地，步驟四計(jì)算解集的解之間的相似度矩陣A；

其中：A_mn表示第m個(gè)解和第n個(gè)解之間的相似度，N為解的個(gè)數(shù)。

進(jìn)一步地，步驟五計(jì)算解集的目標(biāo)函數(shù)之間的相似度矩陣A′；