所属单位：计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院
发表刊物：计算机研究与发展
关键字：移动对象;多目标优化;不确定性;裁剪;动态调整;
摘要：多目标优化查询是目前移动对象数据管理的研究热点.多目标优化查询过程中,用户关心的目标对象属性可能依赖于其他移动对象,因此移动对象之间的相互影响将导致目标对象属性存在不确定性.已有的多目标优化算法需要遍历所有目标对象,且不能有效支持目标对象属性的动态变化.基于以上问题,提出了一种有效的应用于障碍空间的多目标优化算法DSP-Topk(dynamic and support pruning Topk),该算法采用可视区域模型处理障碍空间中移动对象的距离计算,利用基于最大夹角差的可视区域方法,提高了计算距离的效率.进而,利用动态调整机制解决目标对象属性的不确定性,预处理的裁剪策略提高了算法效率.实验结合商场真实商品数据集进行测试,与已有的Topk和DS-Topk算法对比表明:所提算法在查询效率上有显著提高,验证了算法的有效性.
是否译文：否
发表时间：2017-03-15
合写作者：张潮,李东静,许建秋,夏斌,秦小麟
通讯作者：李博涵
发表时间：2017-03-15