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咱们重要接洽一种鉴于多参照面包车型的士多规则排序模子,即RMP模子的偏好索取算法。在多规则计划扶助范围,RMP模子是一类用来处置多规则排序题目的定性领会模子。咱们会合接洽一种简化的RMP模子,即S-RMP模子。该模子对规则集间的要害性联系做减法领会,是一种鉴于级别高于联系的多规则排序本领。在多规则计划扶助题目中,惟有商量到计划者的个别偏好,最后的引荐计划才具备真实的本质意旨。所以,在处置题目时,咱们须要适合地采用运用偏好会合模子(如S-RMP模子),进而赢得尽大概逼近计划者偏好的引荐截止。所以,咱们须要事前索取计划者的偏好模子。常常,咱们不妨运用计划者供给的动作按照的成对比拟消息,经过结构并求解搀和平头筹备题目,来决定模子的参数值。但是,当动作按照的参考消息自己包括前后不普遍的成对比拟截止时,暂时现有的对准S-RMP模子的偏好索取算法在大普遍功夫就不许表现应有的效率了。正文中,咱们按照现有的算法,安排了新的与上述题目相符合的对准S-RMP模子的偏好索取算法,它按照精心规则对参考消息的前后不普遍性举行处置。同声,咱们从新设置了偏好索取进程中波及的搀和平头筹备题目。为了尝试新算法的本能,咱们又安排了一系列的假造轮回试验,并从试验的观点对新算法举行了评价。结果,给出了数值考查的统计截止和体味截止,而且计划了新算法的控制性和大概的后续矫正思绪。接洽中,咱们运用Java编制程序谈话,借助CPLEX优化器,实行了少许各别的S-RMP模子偏好索取算法,并举行了少许试验和比拟。步调的输出和输入数据流均沿用了由XML框架结构设置的XMCDA规范。其余,咱们对步调举行了模块化的安排,那些模块按功效分别。这就表示着,模块之间不妨从新拉拢,以满意后续处事中的各别接洽手段和本质需要。
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