基于群体计算的序列规划方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于群体计算的序列规划方法及装 置。
【背景技术】
[0002] 智能规划是人工智能研究领域发展起来的一个分支，它主要是对周围环境进行认 识与分析，根据要实现的目标，制定出实现目标的智能规划步骤序列。例如，旅游线路规划， 需要对用户给出的行程出发点、旅游时间、个人的旅游偏好W及旅行的区域等进行分析，根 据个人旅游的目标是在旅游中享受该个过程还是开阔眼界，从待选择的旅游景点中制定出 合理的旅游线路。
[0003] 目前的规划方法往往利用规划系统设计者的个人经验W及个人专业知识，制定出 实现目标的规划方案，然而系统设计者的专业知识有限，因此无法保证规划方案的质量。
【发明内容】
[0004] 本发明提供一种基于群体计算的序列规划方法及装置，W解决现有技术中利用规 划系统设计者的个人经验W及个人专业知识，制定出实现目标的规划方案，然而系统设计 者的专业知识有限，无法保证规划方案的质量的问题。
[0005] 本发明的第一个方面提供一种基于群体计算的序列规划方法，包括：
[0006] 根据当前序列中的末分支节点的信息和用户需求信息，确定m个候选节点的信 息，m为大于1的整数；
[0007] 将所述m个候选节点分别作为所述末分支节点的子节点组成m个新序列；
[0008] 接收投票者输入的对所述m个新序列中的每个新序列的投票选项标识信息，并根 据所述每个新序列的投票选项标识信息，获得每个新序列的第一满意度的期望值与所述当 前序列的第二满意度的期望值的比值；
[0009] 根据所述比值确定所述m个新序列中每个新序列的得分；
[0010] 若判断获知所述当前序列中节点数目小于预设节点数目，则将得分最高的新序列 中的候选节点添加到所述当前序列中构成新的当前序列。
[0011] 在上述基于群体计算的序列规划方法的一个实施例中，所述根据所述每个新序列 的投票选项标识信息，获得每个新序列的第一满意度的期望值与所述当前序列的第二满意 度的期望值的比值，包括：
[0012] 根据所述每个新序列的投票选项标识信息，确定投票者选择所述当前序列a 的概率P(Vi= l|q，q )，其中，P(Vi= l|q，q ) = y (d)，M(/)=去[1 + (1-如]，d = 1-k-q' I"，q'表示所述每个新序列a'的第一满意度，q表示所述a的第二满意度，P(Vi =1 k，q'）表示所述q大于所述q'的情况下投票者第i次投票时选择所述a的概率，d表 示所述a'与所述a的相似度，y (d)表示所述q大于所述q的情况下投票者选择所述 a的准确度；
[0013] 根据公式faK^q^^Vi+iWxfaiv/q}，计算所述q的期望值E(q)，其中，P(Vw I q) = P(Vi=l|q，q)，f4v/q^表示所述q大于所述q的情况下投票者第1 + 1次投票时选择 所述a后得到的q的后验分布，P(vwk)表示在所述q大于所述q的情况下投票者第i + 1 次投票时选择所述〇的概率，f"|、,4)^表示所述q大于所述q'的情况下投票者第1次投票 后得到的q的后验分布；
[0014] 根据公式fa'ivi/q^Ph+ilfjA'iv/q)，计算所述q'的期望值E(q )，其中， P(Vw|q'）=l-P(Vi=l|q，q'），与|^,(9)表示所述q大于所述q'的情况下投票者第i+1次 投票时选择所述a'后得到的q'的后验分布，P(vwk'）表示在所述q大于所述q的情况 下投票者第i + 1次投票时选择所述a'的概率，表示所述q大于所述q'的情况下 投票者第i次投票后得到的q的后验分布； E(q')
[0015] 计算所述E(q'）与所述E(q)的比值 Eiq) 〇
[0016] 在上述基于群体计算的序列规划方法的一个实施例中，所述根据所述比值确定所 述m个新序列中每个新序列的得分，包括：
[0017] 根据所述比值^，确定所述m个新序列中每个新序列a'的得分Score(a'）， E(q) 其中，Score ( a ) = sat ( a ) -tra ( a )，
【主权项】
1. 一种基于群体计算的序列规划方法，其特征在于，包括： 根据当前序列中的末分支节点的信息和用户需求信息，确定m个候选节点的信息，m为 大于1的整数； 将所述m个候选节点分别作为所述末分支节点的子节点组成m个新序列； 接收投票者输入的对所述m个新序列中的每个新序列的投票选项标识信息，并根据所 述每个新序列的投票选项标识信息，获得每个新序列的第一满意度的期望值与所述当前序 列的第二满意度的期望值的比值； 根据所述比值确定所述m个新序列中每个新序列的得分； 若判断获知所述当前序列中节点数目小于预设节点数目，则将得分最高的新序列中的 候选节点添加到所述当前序列中构成新的当前序列。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个新序列的投票选项标 识信息，获得每个新序列的第一满意度的期望值与所述当前序列的第二满意度的期望值的 比值，包括： 根据所述每个新序列的投票选项标识信息，确定投票者选择所述当前序列a的概率 P(Vi= 1 |q，q'），其中，P(Vi= 1 |q，q'）=ii(d)，"⑷ + ，d=l-|q_q' |w，q， 表示所述每个新序列a'的第一满意度，q表示所述a的第二满意度，P(Vi= 1 |q，q'）表 示所述q大于所述q'的情况下投票者第i次投票时选择所述a的概率，d表示所述a'与 所述a的相似度，y(d)表示所述q大于所述q'的情况下投票者选择所述a的准确度； 根据公式，计算所述q的期望值E(q)，其中，P(vi+11q)= P(Vi=l|q，q'），表示所述q大于所述q'的情况下投票者第i+ 1次投票时选择所 述a后得到的q的后验分布，P(vi+1|q)表示在所述q大于所述q'的情况下投票者第i+ 1 次投票时选择所述a的概率，匕卜^口^表示所述q大于所述的情况下投票者第i次投票 后得到的q的后验分布； 根据公式L|v^q，计算所述q'的期望值E(q'），其中，P(Vi+i | ） =l_P(Vi=l|q，q'），表示所述q大于所述q'的情况下投票者第i+ 1次投票时选 择所述后得到的q'的后验分布，P(vi+1|q'）表示在所述q大于所述q'的情况下投票者 第i+1次投票时选择所述a'的概率，f"|vCq)表示所述q大于所述的情况下投票者第 i次投票后得到的q'的后验分布； 计算所述E(q'）与所述E(q)的比
3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述比值确定所述m个新序列中 每个新序列的得分，包括： 根据所述比值，确定所述m个新序列中每个新序列a'的得分 h(q) Score(a，），其中，Score(a，）=sat(a，）-tra(a'），
it(a'）表示所述a'的满意分，sat(a)表示所述a的满意 分，tra( a'）表示所述a'的转移分，P表示衰减因子，T(Uj, uj+1)表示所述a'序列中的 第j+1个节点uj+1与第j个节点uj之间的权重值，N表示所述a'序列中的节点的个数。
4. 根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，在所述根据投票结果确定所 述m个新序列中每个新序列的得分之后，还包括： 若判断获知所述当前序列中节点数目等于所述预设节点数目，则输出所述当前序列。
5. -种基于群体计算的序列规划装置，其特征在于，包括： 确定模块，用于根据当前序列中的末分支节点的信息和用户需求信息，确定m个候选 节点的信息，m为大于1的整数； 处理模块，用于将所述m个候选节点分别作为所述末分支节点的子节点组成m个新序 列；接收投票者输入的对所述m个新序列中的每个新序列的投票选项标识信息，并根据所 述每个新序列的投票选项标识信息，获得每个新序列的第一满意度的期望值与所述当前序 列的第二满意度的期望值的比值；根据所述比值确定所述m个新序列中每个新序列的得 分；若判断获知所述当前序列中节点数目小于预设节点数目，则将得分最高的新序列中的 候选节点添加到所述当前序列中构成新的当前序列。
6. 根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于根据所述每个 新序列的投票选项标识信息，确定投票者选择所述当前序列a的概率P(Vi=l|q，q'），其 中，P(Vi= 1 |q,q'）=ii(d)，= + ，d= 1_|q_q' |w，q' 表示所述每个新 序列a'的第一满意度，q表示所述a的第二满意度，P(Vi=l|q，q'）表示所述q大于 所述q'的情况下投票者第i次投票时选择所述a的概率，d表示所述a'与所述a的 相似度，U(d)表示所述q大于所述q'的情况下投票者选择所述a的准确度；根据公式 f?|v,+1(q)=P(vi+iNOxf+Cq)，计算所述q的期望值E(q)，其中，P(vi+11q) =P(Vi= 1Iq,q'）， f+jql表示所述q大于所述q'的情况下投票者第i+ 1次投票时选择所述a后得到的q的后验分布，P(vi+1|q)表示在所述q大于所述q'的情况下投票者第i+ 1次投票时选择所述 a的概率，f+(q)表示所述q大于所述q'的情况下投票者第i次投票后得到的q的后验 分布；根据公式f?h+1(q)=Pk)Xf?h(q)，计算所述Y的期望值E(d'），其中，P(vi+11q'） =l_P(Vi=l|q，q'），表示所述q大于所述q'的情况下投票者第i+ 1次投票时选 择所述后得到的q'的后验分布，P(vi+1|q'）表示在所述q大于所述q'的情况下投票者 第i+ 1次投票时选择所述a'的概率，匕^9>表示所述q大于所述q'的情况下投票者第i次投票后得到的q'的后验分布；计算所述E(q'）与所述E(q)的比值 E(q)
7. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于根据所述比值 E(q ), -^，确定所述m个新序列中每个新序列a'的得分Score(a'），其中，Score(a'）= E(q)
sat(a'）表示所 述a'的满意分，sat(a)表示所述a的满意分，tra(a'）表示所述a'的转移分，@表 示衰减因子，T(Uj,uj+1)表示所述a'序列中的第j+1个节点uj+1与第j个节点uj之间的权 重值，N表示所述a'序列中的节点的个数。
8. 根据权利要求5-7中任一项所述的装置，其特征在于，所述处理模块，还用于在所述 根据投票结果确定所述m个新序列中每个新序列的得分之后，若判断获知所述当前序列中 节点数目等于所述预设节点数目，则输出所述当前序列。
【专利摘要】本发明提供一种基于群体计算的序列规划方法及装置。本发明基于群体计算的序列规划方法，包括：根据当前序列中的末分支节点的信息和用户需求信息，确定m个候选节点的信息，将m个候选节点分别作为末分支节点的子节点组成m个新序列，接收投票者输入的对m个新序列中的每个新序列的投票选项标识信息，并根据每个新序列的投票选项标识信息，获得每个新序列的第一满意度的期望值与当前序列的第二满意度的期望值的比值，根据比值确定m个新序列中每个新序列的得分，若判断获知当前序列中节点数目小于预设节点数目，则将得分最高的新序列中的候选节点添加到当前序列中构成新的当前序列，从而保证输出的序列的质量。
【IPC分类】G06Q10-04
【公开号】CN104616083
【申请号】CN201510076847
【发明人】孙海龙, 刘旭东, 方毅立, 孙凯, 张日崇, 怀进鹏
【申请人】北京航空航天大学
【公开日】2015年5月13日
【申请日】2015年2月12日