【摘 要】
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膜计算（Membrane Computing）作为自然计算领域的其中一员,它是有别于传统计算体系的一类受生物细胞行为活动及功能启发的计算模型。膜计算的计算模型称为P系统（P system）,作为一种分布式的并行计算模型,其算力对比传统计算模型有显著的优势,因而近些年逐渐受到广泛关注。膜进化算法MEA（Membrane Evolutionary Algorithm）是一种受膜计算以及生物细胞启发而提
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膜计算（Membrane Computing）作为自然计算领域的其中一员,它是有别于传统计算体系的一类受生物细胞行为活动及功能启发的计算模型。膜计算的计算模型称为P系统（P system）,作为一种分布式的并行计算模型,其算力对比传统计算模型有显著的优势,因而近些年逐渐受到广泛关注。膜进化算法MEA（Membrane Evolutionary Algorithm）是一种受膜计算以及生物细胞启发而提出的算法,其自身具备算子使得进化不依赖其他启发式算法,现已成为众多学者的研究方向。图着色问题GCP（Graph Coloring Problem）是一个著名的NP难问题,同时因其在图论史上也是一个著名的组合优化问题而一直受到广泛讨论。由于GCP的复杂性,设计求解效率高且解质量好的算法一直是学界研究的方向,其中强化学习策略的引入对图着色问题的研究起到了重要作用,基于强化学习的图着色算法在求解精度和稳定性上表现优秀,近年来受到广泛研究。本文基于以上两点展开相关研究,致力于提升图着色算法的效率和稳定性,并探索膜进化算法应用于图着色问题领域求解的可行性。本文主要的研究工作如下:（1）提出了一种基于强化学习的双重混合进化算法PLHEAD（probability learning based hybrid evolutionary algorithm in duet）,在混合进化算法框架下引入强化学习策略,使得求解效率和质量得到了优化。在实验用到的31个数据集中,达到目前较优着色数的实例有26个,占总体实验数据集的84%。其中对于le450＿15c和le450＿15d两个实例的最优解求解成功率分别提升了95%和90%。（2）将PLHEAD与膜进化算法相结合应用于图着色问题求解,提出了解决图着色问题的膜进化算法MEAGCP（Membrane Evolutionary Algorithm for Graph Coloring Problem）。本文为该算法设计了针对图着色问题的进化的算子,在22个中等规模以上的实例中,有18个实例MEAGCP在求解速度上优于PLHEAD,其中r1000.1c在时间上的差距有9倍之多,其余大部分实例MEAGCP的求解时间都在PLHEAD的50%左右。同时将MEAGCP与主流的图着色算法进行了对比,同样有超过80%的实例在求解颜色数上达到了主流水平。本文提出的图着色算法对强化学习策略和进化算法的结合进行了探索,在图着色领域取得了一定的进展。本文提出的MEAGCP算法验证了膜进化算法应用于求解图着色问题的可行性和有效性。
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近年来,人们对利用注意力机制从历史行为中获取用户兴趣的深度兴趣模型给予了广泛的关注。然而,目前大多数结合注意力机制的模型只考虑用户行为的顺序,忽略了用户历史行为的时间因素。对于下一项推荐任务,这里有以下三个观察结果:（1）用户的个性化兴趣与用户历史行为的时间因素有关;（2）用户的个性化兴趣是动态发展的,而不是静态的,一成不变的;（3）用户的短期兴趣在下一项预测/推荐中起重要作用。这些结果也与人们的
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