基于行為的偏好感知交互式遺傳算法及其應(yīng)用.pdf

1、融合人智能評(píng)價(jià)的交互式遺傳算法(Interactive genetic algorithm，IGA)可有效解決定性性能指標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。然而，目前已有的工作均要求用戶顯式評(píng)價(jià)，嚴(yán)重限制了其解決實(shí)際問(wèn)題的能力。本文研究基于人-機(jī)交互行為，隱式感知用戶偏好的交互遺傳算法，并將其應(yīng)用于個(gè)性化搜索中。主要研究?jī)?nèi)容包括以下3個(gè)方面：
　　(1)針對(duì)用戶顯式評(píng)價(jià)導(dǎo)致用戶疲勞，進(jìn)而限制交互式遺傳算法搜索性能的問(wèn)題，研究基于用戶交互行為和條件偏好網(wǎng)絡(luò)

2、(Conditional Preference networks，CP-nets)的隱式評(píng)價(jià)模式的交互式遺傳算法。首先，給出用戶可能進(jìn)行的人機(jī)交互行為類的數(shù)學(xué)描述，建立基于用戶少量交互行為的條件偏好網(wǎng)絡(luò) CP-nets模型，作為用戶的認(rèn)知偏好模型；然后，利用 CP-nets模型，獲得用戶的評(píng)價(jià)偏好，以估計(jì)大規(guī)模進(jìn)化個(gè)體的適應(yīng)值；基于用戶評(píng)價(jià)和個(gè)體相似度，實(shí)時(shí)更新呈現(xiàn)給用戶評(píng)價(jià)的進(jìn)化個(gè)體順序，以輔助用戶盡快找到滿意解。將所提算法應(yīng)用于心理

3、學(xué)圖書個(gè)性化搜索中，結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。
　　(2)用戶在交互式遺傳算法中，用戶的偏好和評(píng)價(jià)具有不確定性，那么，不考慮該不確定性的基于用戶偏好模型的個(gè)體適應(yīng)值估計(jì)，往往會(huì)偏離用戶真實(shí)的評(píng)價(jià)信息，因此，本文進(jìn)一步提出含用戶評(píng)價(jià)不確定的偏好感知交互式遺傳算法。首先，基于用戶行為，利用高斯函數(shù)描述用戶評(píng)價(jià)的不確定性，以獲取更精確的用戶偏好；同時(shí)，根據(jù)用戶偏好的不確定特點(diǎn)，建立含有不確定信息的CP-nets。然后，利用該模型估計(jì)進(jìn)化個(gè)

4、體的適應(yīng)值，并用于進(jìn)化計(jì)算；最終，將最接近用戶偏好的個(gè)體呈現(xiàn)給用戶。將所提算法應(yīng)用到心理學(xué)圖書個(gè)性化搜索中，并與已有典型算法比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在減少用戶評(píng)價(jià)不確定性、減輕用戶疲勞和提高搜索效率等方面具有優(yōu)越性。
　　(3)基于MFC和SQL Server2005技術(shù)，開(kāi)發(fā)心理學(xué)圖書個(gè)性化搜索系統(tǒng)。首先利用SQL Sever2005實(shí)現(xiàn)心理學(xué)圖書數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存和偏好網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題。其次利用MFC搭建系統(tǒng)框架和實(shí)現(xiàn)對(duì)心理學(xué)圖書數(shù)據(jù)