[發(fā)明專利]基于納什博弈的可外掛式智能排序方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110552721.3
• 申請日: 2021-05-20
• 公開（公告）號: CN113191088A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 常松;盛建東;陳冰;石書兵;康定明;馬英杰;張紅忠;程軍回;張凱
• 申請（專利權(quán)）人: 新疆海貍農(nóng)牧業(yè)軟件有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/08;G06F111/08
• 代理公司: 烏魯木齊合縱專利商標(biāo)事務(wù)所 65105
• 代理人: 周星瑩;湯潔

1.一種基于納什博弈的可外掛式智能排序方法，其特征在于，包括：

獲取原始數(shù)據(jù)，將原始數(shù)據(jù)分為學(xué)習(xí)樣本集和測試樣本集；

確定有限條件，根據(jù)有限條件對學(xué)習(xí)樣本集進(jìn)行排序?qū)W習(xí)，輸出符合有限條件的最簡優(yōu)化規(guī)則，其中學(xué)習(xí)樣本集包括若干學(xué)習(xí)樣本，每個學(xué)習(xí)樣本均包括學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和對應(yīng)的結(jié)果數(shù)據(jù)；

采用遞歸排序?qū)y試樣本集執(zhí)行最簡優(yōu)化規(guī)則，獲得對應(yīng)的最優(yōu)測試結(jié)果，將最優(yōu)測試結(jié)果與測試樣本集中的結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，響應(yīng)于小于設(shè)定誤差，則輸出對應(yīng)的模型，其中測試樣本集包括若干測試樣本，每個測試樣本均包括測試數(shù)據(jù)和對應(yīng)的結(jié)果數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于納什博弈的可外掛式智能排序方法，其特征在于，還包括將最優(yōu)測試結(jié)果與測試樣本集中的結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，響應(yīng)于大于設(shè)定誤差，則重新根據(jù)有限條件對學(xué)習(xí)樣本集進(jìn)行排序?qū)W習(xí)，輸出符合有限條件的最簡優(yōu)化規(guī)則。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于納什博弈的可外掛式智能排序方法，其特征在于，還包括將最優(yōu)測試結(jié)果與測試樣本集中的結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，響應(yīng)于大于設(shè)定誤差，則將該最優(yōu)測試結(jié)果對應(yīng)的規(guī)則作為初始規(guī)則，對學(xué)習(xí)樣本集進(jìn)行重新排序?qū)W習(xí)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的基于納什博弈的可外掛式智能排序方法，其特征在于，確定有限條件，根據(jù)有限條件對學(xué)習(xí)樣本集進(jìn)行排序?qū)W習(xí)，輸出符合有限條件的最簡優(yōu)化規(guī)則，包括：

確定有限條件，并生成初始隨機(jī)規(guī)則，有限條件包括內(nèi)存限制、速度要求、時間限制、執(zhí)行次數(shù)限制、最大排序總次數(shù)、單一方向排序總次數(shù)、評估預(yù)設(shè)值、評估誤差設(shè)定值；

根據(jù)該初始隨機(jī)規(guī)則對學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行N次遞歸排序，輸出初始排序；

獲得初始排序的評估結(jié)果與評估預(yù)設(shè)值的差值，并與評估誤差設(shè)定值比較；

響應(yīng)于大于誤差，則雙向爬山算法對學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行隨機(jī)排序，輸出符合有限條件的最簡優(yōu)化規(guī)則。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于納什博弈的可外掛式智能排序方法，其特征在于，雙向爬山算法包括正向排序和反向排序，具體過程包括：

隨機(jī)選擇一個方向進(jìn)行排序，生成排序結(jié)果；

獲得該次排序的評估結(jié)果，判斷該次排序的評估結(jié)果是否小于初始排序的評估結(jié)果；

響應(yīng)于是，則判斷該次排序的評估結(jié)果是否小于評估誤差設(shè)定值，響應(yīng)于是，則輸出該次排序?qū)?yīng)的規(guī)則，響應(yīng)于否，則繼續(xù)沿該方向進(jìn)行排序；

響應(yīng)于否，則按反方向進(jìn)行排序；

循環(huán)上述過程，在排序次數(shù)大于最大排序總次數(shù)或沿一個方向的排序次數(shù)大于單一方向排序總次數(shù)時，則輸出評估結(jié)果最好的排序?qū)?yīng)的規(guī)則。

6.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任意一項(xiàng)所述的基于納什博弈的可外掛式智能排序方法，其特征在于，采用遞歸排序?qū)y試樣本集執(zhí)行最簡優(yōu)化規(guī)則，獲得對應(yīng)的最優(yōu)測試結(jié)果，將最優(yōu)測試結(jié)果與測試樣本集中的結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，響應(yīng)于不大于設(shè)定誤差，則輸出對應(yīng)的模型，包括：

將學(xué)習(xí)獲得的規(guī)則作為正向規(guī)則，并根據(jù)正向規(guī)則確定反向規(guī)則；

通過反向搜索執(zhí)行反向規(guī)則進(jìn)行搜索初始條件的計(jì)算，通過正向搜索執(zhí)行正向規(guī)則，獲得所有測試樣本對應(yīng)的最優(yōu)測試結(jié)果，將最優(yōu)測試結(jié)果與測試樣本集中的結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，響應(yīng)于不大于設(shè)定誤差，則輸出對應(yīng)的模型。

7.一種基于納什博弈的可外掛式智能排序裝置，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)獲取單元，獲取原始數(shù)據(jù)，將原始數(shù)據(jù)分為學(xué)習(xí)樣本集和測試樣本集；

最優(yōu)排序庫，確定有限條件，根據(jù)有限條件對學(xué)習(xí)樣本集進(jìn)行排序?qū)W習(xí)，輸出符合有限條件的最簡優(yōu)化規(guī)則，其中學(xué)習(xí)樣本集包括若干學(xué)習(xí)樣本，每個學(xué)習(xí)樣本均包括學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和對應(yīng)的結(jié)果數(shù)據(jù)；

遞歸排序庫，采用遞歸排序?qū)y試樣本集執(zhí)行最簡優(yōu)化規(guī)則，獲得對應(yīng)的最優(yōu)測試結(jié)果，將最優(yōu)測試結(jié)果與測試樣本集中的結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，響應(yīng)于小于設(shè)定誤差，則輸出對應(yīng)的模型，其中測試樣本集包括若干測試樣本，每個測試樣本均包括測試數(shù)據(jù)和對應(yīng)的結(jié)果數(shù)據(jù)。