[發明專利]信息處理方法及裝置、計算設備

在審

• 申請號: 202110192000.6
• 申請日: 2021-02-19
• 公開（公告）號: CN112906896A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 章禎梁;印臥濤
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06N7/00
• 分類號: G06N7/00;G06N20/00
• 代理公司: 北京太合九思知識產權代理有限公司 11610
• 代理人: 劉戈;曹威

本申請實施例提供一種信息處理方法及裝置、計算設備，該方法包括：響應于待優化參數的參數優化請求，在所述待優化參數的全局特征信息滿足預設局部切換規則時，確定所述待優化參數的局部特征信息；根據所述局部特征信息，采集獲得所述待優化參數的第一候選解；如果所述第一候選解滿足參數使用條件，確定所述第一候選解為所述待優化參數的目標解。本申請實施例提高了參數優化有效性。

技術領域

本申請涉及電子設備技術領域，尤其涉及一種信息處理方法及裝置、計算設備。

背景技術

黑盒算法是一種只能觀測到輸入與輸出，其內部計算結構或者計算過程較為復雜，難以解析的函數或者計算系統。在黑盒優化過程中，首先使用黑盒算法生成待優化參數的候選解，之后，通過目標函數對候選解進行參數試驗，以判斷該候選解是否為符合預定目標的目標解。黑盒優化算法指的是目標函數為黑盒算法，計算結構或者函數未知。

現有技術中，黑盒優化過程中，為了獲得候選解，可以采用與目標函數近似的貝葉斯模型代表目標函數，以在待優化參數最初的幾個少量候選解的基礎上，利用利用少量的候選解構建貝葉斯模型，并利用貝葉斯模型在Acquisition Function(AC function，采集函數)的基礎上重新進行采樣，獲得新的比較好的候選解，再利用目標函數對新獲得的候選解的使用效果進行評價，以不斷獲得候選解以及候選解的評價信息，從中選擇評價效果最高的候選解作為目標解。

但是，黑盒算法生成待優化參數的候選解時，基于貝葉斯模型的采樣過程較為簡單，無法快速達到收斂，導致參數優化效率較低。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例提供一種信息處理方法及裝置、計算設備，用以解決現有技術中因使用貝葉斯優化導致參數優化效率較低的技術問題。

第一方面，本申請實施例提供一種信息處理方法，包括：

響應于待優化參數的參數優化請求，在所述待優化參數的全局特征信息滿足預設局部切換規則時，確定所述待優化參數的局部特征信息；

根據所述局部特征信息，采集獲得所述待優化參數的第一候選解；

如果所述第一候選解滿足參數使用條件，確定所述第一候選解為所述待優化參數的目標解。

第二方面，本申請實施例提供一種信息處理方法，包括：

檢測資源管理方針對目標資源觸發的資源管理請求；

響應所述資源管理請求，在所述待優化參數的全局特征信息滿足預設局部切換規則時，確定所述待優化參數的局部特征信息；

根據所述局部特征信息，采集獲得所述待優化參數的第一候選解；

如果所述第一候選解滿足參數使用條件，確定所述第一候選解為所述待優化參數的目標解；

基于所述目標解，生成所述資源參數的資源設置信息；

向所述資源管理方反饋所述資源設置信息，以供所述資源管理方根據所述資源設置信息設置所述目標資源。

第三方面，本申請實施例提供一種信息處理方法，包括：

檢測訪問用戶針對網絡交易系統觸發的系統訪問請求；

響應所述系統訪問請求，在所述待優化參數的全局特征信息滿足預設局部切換規則時，確定所述待優化參數的局部特征信息；

根據所述局部特征信息，采集獲得所述待優化參數的第一候選解；

如果所述第一候選解滿足參數使用條件，確定所述第一候選解為所述待優化參數的目標解；

基于所述目標解，生成所述系統訪問參數對應的目標訪問信息；