One to One营销优化算法的BenchMark验证方法研究
由于时间和内存的限制,现有的优化算法无法解决大规模One to One营销优化问题.然而可以在现有经典优化算法的基础上进行改进来开发新的One to One营销优化算法,这就需要提出一种验证方法来验证这些算法在求解One t0 One营销优化问题时的性能.因此,本文提出了一种基于理论和实践相结合的BenchMark验证方法.本文首先对十种经典优化算法进行了高级语言环境下的BenchMark验证和基于理论的BenchMark验证,并依据验证结果选择了十种算法中性能最优的LIPSOL算法作为开发One to One营销优化算法的基础.接着,在开发One to One营销优化算法的过程中,本文提出不断地对新算法进行BenchMark验证,以检验新算法是否真正得到逐步完善,并依据验证结果提出算法尚需进一步改进的地方,从而能有的放矢地对算法进行改进,使算法能够逐步得以完善,更有效地求解大规模One to One营销优化问题.最后,选择了目前国际上比较流行的GLPK优化软件包与新开发的One to One营销优化算法进行BenchMark验证,通过验证来证实新算法的优越性.为顺利地进行BenchMark验证,本文建立了一组One toOne营销优化模型,并针对这一模型生成了基于数据库的BenchMark测试数据和基于MPS格式的BenchMark测试数据,这为BenchMark验证的顺利进行奠定了坚实的基础.
One to One营销优化模型;BenchMark验证;One to One营销优化算法;BenchMark测试数据
中南大学
硕士
计算机应用技术
吴敏
2004
中文
TP311.5
62
2005-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）