模糊随机需求下应急救援中心排队选址模型及算法

为解决应急救援中心的选址问题,在假定受灾点需求为模糊随机变量的基础上,考虑运输速度随时间的演变而变化,结合排队论和选址理论,建立带有响应时间承诺的以总运输成本最小为目标的应急救援中心选址优化模型,并结合模糊随机模拟和遗传算法提出求解上述模型的混合智能算法.通过算例验证模型的实用性和算法的有效性.通过对算例进行灵敏度分析得出:所提出的算法具有很好的鲁棒性;应急救援总成本随着受灾点数量、救援中心的个数和各受灾点需求发生率的增加而上升.

基于用户和项目组合的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是电子商务系统中一种重要的个性化推荐技术之一。但是随着电子商务规模的扩大，评分矩阵的稀疏性问题严重的影响了协同过滤算法的推荐效果。该文通过分析并研究了传统的协同过滤算法的不足，提出了一种新的基于用户和项目组合的协同过滤算法，在对稀疏矩阵进行填充时，不仅考虑到了项目之间的相关性，还考虑到了用户之间的相关性，然后在此基础上，构造虚拟的评分矩阵，最后再进行综合推荐。实验结果表明，在评分矩阵极其稀疏的情况下，该算法能有效的提高预测精度。