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申请/专利权人：福建理工大学
摘要：本发明涉及超高压设备技术领域，尤其为一种基于超启发机制的本体匹配方法，首先，在目标空间中生成Numtsk个均匀分布向量，用于构造Numtsk个任务。通过生成均匀分布的向量，然后，对每个任务识别两个距离最近的任务作为其邻居任务，并根据其在二维目标空间中对应的矢量角度进行测量。本发明通过结合进化遗传算法与知识迁移，以提升匹配结果的准确度；引入一种新的多染色体紧凑遗传算法，利用紧凑的进化机制降低传统遗传算法的计算复杂度，同时优化实体排序和分配启发式的选择与组合；提出一种多任务环境下的自适应知识迁移方法，以提升基于紧凑遗传算法的启发式选择性能，实现多个相关任务的自动构建和启发式选择的自适应确定。
主权项：1.一种基于超启发机制的本体匹配方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1、在目标空间中生成Numtsk个均匀分布向量，用于构造Numtsk个任务；步骤S2、对每个任务识别两个距离最近的任务作为其邻居任务，并根据其在二维目标空间中对应的矢量角度进行测量；步骤S3、判断任务是否满足终止条件，当任务满足终止条件时，输出最佳精英个体；步骤S4、步骤S3判断不满足终止条件时，利用算法解决每个任务，如果某些任务陷入局部最优，则执行基于多任务进化优化的知识迁移，没有陷入局部最优的任务返回步骤S3；步骤S5、知识迁移首先使用基于多任务进化优化的知识迁移方法构建一个新的种群Popkt；然后，使用Popkt更新第i个任务；当一个任务的精英个体的适应度值为1.00或达到最大代数时，算法终止。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建理工大学 一种基于超启发机制的本体匹配方法
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