【摘 要】
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针对大规模一对一营销问题,提出一种时间复杂度为O(n log n/ε)(n为决策变量数,ε为允许误差)的大规模一对一营销优化算法.它基于预估校正思想,在预估、校正步长计算中采用LD
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针对大规模一对一营销问题,提出一种时间复杂度为O(n log n/ε)(n为决策变量数,ε为允许误差)的大规模一对一营销优化算法.它基于预估校正思想,在预估、校正步长计算中采用LDL分解,并结合列近似最小度排序算法,有效降低时间复杂度.同时,算法在预估步中引入步长参数,根据步长参数值自适应更新中心参数,使得算法具有超线性收敛性.实际测试表明,该算浅可在短时间内精确求解10万以上客户规模的一对一营销优化问题.
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