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考虑空间众包工作者服务质量的任务分配策略及其萤火虫群优化算法求解
被引量：
11
1
作者
冉家敏
倪志伟
+1 位作者
彭鹏
朱旭辉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第3期794-802,共9页
针对空间众包中的任务分配问题,考虑空间众包工作者的服务质量对分配结果的影响,从而提出了一种加入了工作者服务质量评价的任务分配策略。首先,在每个时空环境下,加入工作者的评价要素以建立充分考虑工作者服务质量和距离成本的多目标...
针对空间众包中的任务分配问题,考虑空间众包工作者的服务质量对分配结果的影响,从而提出了一种加入了工作者服务质量评价的任务分配策略。首先,在每个时空环境下,加入工作者的评价要素以建立充分考虑工作者服务质量和距离成本的多目标模型;其次,通过改进离散型萤火虫群优化算法的初始化及编码策略、位置移动策略、邻域搜索策略使算法收敛速度加快、全局寻优能力提高;最后,利用改进后的算法来求解模型。在模拟和真实数据集上的实验结果表明,该算法在不同规模数据集上较其他群智能算法可提高2%~25%的任务分配总得分。该算法考虑了工作者的服务质量后,可有效提高任务分配效率和最终总得分。
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关键词
工作者服务质量评价
工作者评价得分更新机制
空间众包
任务分配
离散
型
萤火虫
群优化
算法
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职称材料
小微企业信用风险评估的IDGSO-BP集成模型构建研究
被引量：
19
2
作者
胡贤德
曹蓉
+2 位作者
李敬明
阮素梅
方贤
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第4期132-139,148,共9页
针对传统BP神经网络在小微企业信用风险评估实际应用中,随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及运算结果误差较大等缺陷,借助群智能萤火虫(GSO)算法,提出一种基于改进离散型萤火虫(IDGSO)算法的BP神经网络集成学习算...
针对传统BP神经网络在小微企业信用风险评估实际应用中,随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及运算结果误差较大等缺陷,借助群智能萤火虫(GSO)算法,提出一种基于改进离散型萤火虫(IDGSO)算法的BP神经网络集成学习算法的小微企业信用风险评估IDGSO-BP模型。该模型以BP神经网络为基本框架,在学习过程中引入离散型萤火虫算法,优化设计神经网络的网络结构与连接权值,得到一组相对合适的权值与阈值,再进行新一轮网络训练,以"均平方误差最小"为评价准则,产生网络的输出结果,以此建立小微企业信用风险评估模型。其仿真实验结果表明,该模型在收敛速度及运算精度方面较传统BP神经网络模型、遗传GABP模型及连续GSO-BP模型有较明显优势。因此,IDGSO-BP模型可以有效提高小微企业信用风险评估的准确性。
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关键词
小微企业
信用风险评估
离散型萤火虫算法
BP神经网络
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职称材料
题名
考虑空间众包工作者服务质量的任务分配策略及其萤火虫群优化算法求解
被引量：
11
1
作者
冉家敏
倪志伟
彭鹏
朱旭辉
机构
合肥工业大学管理学院
过程优化与智能决策教育部重点实验室(合肥工业大学)
北方民族大学
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第3期794-802,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(91546108,71521001,71901001)
安徽省科技重大专项(201903a05020020)
安徽省自然科学基金资助项目(1908085QG298)。
文摘
针对空间众包中的任务分配问题,考虑空间众包工作者的服务质量对分配结果的影响,从而提出了一种加入了工作者服务质量评价的任务分配策略。首先,在每个时空环境下,加入工作者的评价要素以建立充分考虑工作者服务质量和距离成本的多目标模型;其次,通过改进离散型萤火虫群优化算法的初始化及编码策略、位置移动策略、邻域搜索策略使算法收敛速度加快、全局寻优能力提高;最后,利用改进后的算法来求解模型。在模拟和真实数据集上的实验结果表明,该算法在不同规模数据集上较其他群智能算法可提高2%~25%的任务分配总得分。该算法考虑了工作者的服务质量后,可有效提高任务分配效率和最终总得分。
关键词
工作者服务质量评价
工作者评价得分更新机制
空间众包
任务分配
离散
型
萤火虫
群优化
算法
Keywords
quality evaluation of the worker's service
worker's evaluation score updating mechanism
spatial crowdsourcing
task allocation
discrete glowworm swarm optimization algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
小微企业信用风险评估的IDGSO-BP集成模型构建研究
被引量：
19
2
作者
胡贤德
曹蓉
李敬明
阮素梅
方贤
机构
安徽新华学院信息工程学院
合肥工业大学管理学院
合肥工业大学人事部
安徽财经大学商学院
出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第4期132-139,148,共9页
基金
国家自然科学基金项目(71403001)
安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2016A308
KJ2015A300)
文摘
针对传统BP神经网络在小微企业信用风险评估实际应用中,随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及运算结果误差较大等缺陷,借助群智能萤火虫(GSO)算法,提出一种基于改进离散型萤火虫(IDGSO)算法的BP神经网络集成学习算法的小微企业信用风险评估IDGSO-BP模型。该模型以BP神经网络为基本框架,在学习过程中引入离散型萤火虫算法,优化设计神经网络的网络结构与连接权值,得到一组相对合适的权值与阈值,再进行新一轮网络训练,以"均平方误差最小"为评价准则,产生网络的输出结果,以此建立小微企业信用风险评估模型。其仿真实验结果表明,该模型在收敛速度及运算精度方面较传统BP神经网络模型、遗传GABP模型及连续GSO-BP模型有较明显优势。因此,IDGSO-BP模型可以有效提高小微企业信用风险评估的准确性。
关键词
小微企业
信用风险评估
离散型萤火虫算法
BP神经网络
Keywords
small and micro businesses
credit risk evaluation
discrete glowworm swarm optimization
back propagation neural network
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑空间众包工作者服务质量的任务分配策略及其萤火虫群优化算法求解
冉家敏
倪志伟
彭鹏
朱旭辉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
小微企业信用风险评估的IDGSO-BP集成模型构建研究
胡贤德
曹蓉
李敬明
阮素梅
方贤
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017
19
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