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题名局部搜索算法求解最小弱连通支配集问题
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作者
李睿智
何锦涛
欧阳丹彤
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机构
吉林财经大学管理科学与信息工程学院
吉林大学计算机科学与技术学院
吉林省商务大数据研究中心
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出处
《软件学报》
北大核心
2025年第8期3655-3676,共22页
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基金
吉林省科技厅自然科学基金(YDZJ202201ZYTS413)
吉林省教育厅重点基金(JJKH20240201KJ)。
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文摘
最小弱连通支配集问题是一个经典的NP难问题,在许多领域都有广泛的应用.提出一种高效的局部搜索算法求解该问题.在该算法中,首先采用一个基于锁定顶点和频率反馈信息的初始解构造方法.该方法可以确保将一定处于最优解中的顶点和大概率存在于最优解中的顶点添加到初始解中,从而可以得到高质量的初始解.其次,提出基于双层格局检测策略,年龄属性和禁忌策略的方法来避免循环问题.第三,提出扰动策略,使得算法能够有效跳出局部最优.第四,将两个评分函数Dscore和Nscore与避免循环问题的策略相结合,提出有效的顶点选择方法,帮助算法选择适合添加到候选解中或从当前候选解中删除的顶点.最后,与现有的最优启发式算法和CPELX求解器,在4组基准测试实例上对提出的局部搜索算法进行了对比.实验结果表明,该算法在4组经典基准测试实例上表现出更好的性能.
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关键词
最小弱连通支配集问题
组合优化
局部搜索
反馈机制
扰动策略
年龄属性
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Keywords
minimum weakly connected dominating set problem
combinatorial optimization
local search
feedback mechanism
perturbation strategy
age property
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于多源数据深度融合的金融时间序列预测
被引量：4
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作者
刘颖
李惠迪
谭博元
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机构
吉林财经大学管理科学与信息工程学院
吉林财经大学吉林省金融科技重点实验室
吉林财经大学吉林省商务大数据研究中心
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第23期52-56,共5页
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基金
国家社会科学基金资助项目(20BTJ062)。
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文摘
文章提出一种双阶段深度学习的金融时间序列预测模型,研究股民评论、金融新闻资讯与股票指标多源数据对股票市场波动的影响。该模型运用word2vec并结合卷积神经网络对非结构化文本数据进行情感分析,计算情感权重并与股票指数联合;通过双向长短时记忆网络结合注意力机制关注文本重点语义分布,提升全局时序信息敏感度,从而完成非线性、时变性的股指预测。所提模型相比于单一使用股票指数,其均方误差降低0.264,比BiLSTM股票预测模型降低了0.186。实证结果表明,端对端的多源数据融合情感分析模型能够有效解决因多级因素导致的股票市场波动性与不规律性,从而对股票指数进行预测。
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关键词
深度学习
多源数据
情感分析
金融时间序列预测
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Keywords
deep learning
multi-source data
sentiment analysis
financial time series prediction
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分类号
F064.1
[经济管理—政治经济学]
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