[发明专利]一种最优解算法

说明书

本发明公开了一种最优解算法，其步骤为：S1.获得匹配条件：S2.对各个计算单元进行匹配条件分发；S3.各个计算单元针对剔除性特征进行是否与对应的匹配子条件相等的判定操作，且各个匹配子条件必须同时满足；S4.经过剔除操作后满足条件的排序条目总数为n1，匹配条件中针对排序性特征的匹配子条件数目为b，针对排序性特征的匹配子条件包含对方向的描述，体现在计算中分别为加和减两种运算；S5.匹配结果值越大，则越满足匹配条件，在n1个匹配结果值中查找最大值，执行n1‑1次比较大小的关系运算。本发明的有益效果是：广泛的应用场景，可满足大规模、复杂的场景应用；算法应用更加灵活，方便拓展和部署；可处理海量数据；可满足未来用户的定制化需求，实现多个条件的并发排序匹配和精准搜索。

技术领域

本发明属于计算系统领域，具体涉及的是一种最优解算法。

背景技术

不懂优化的人希望能有通用的方法来解决他手头的问题。但不幸的事没有这样的方法存在。高速的方法都须要某些条件，比方常见的有强凸。眼下研究的比較成熟的就是强凸光源可分解非凸没有特别有效的方法来解，假设是强凸的，何必用那么复杂的方法求最优解，正是由于不是强凸的，才用到优化方法，就算是凸的，也分好几种不同的情况，仅仅用一阶梯度，达到牛顿梯度法的收敛速度，在convex问题中，还有non-smooth的函数，也是不好解的。

算法论中的动态规划，贪心算法等等是主要的理论，实际中採用的往往须要和计算方法相结合，应用范围狭窄，无法满足大规模复杂的场景应用。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种可满足大规模的、复杂场景应用的，可处理海量数据的最优解算法。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是，一种最优解算法，其步骤为：

S1.获得匹配条件：

S2.对各个计算单元进行匹配条件分发；

S3.各个计算单元针对剔除性特征进行是否与对应的匹配子条件相等的判定操作，且各个匹配子条件必须同时满足，匹配条件中针对剔除性特征的匹配子条件数目为a，则针对全体排序条目共执行了a*n次判断是否相等的关系运算，(a-1)*n次逻辑运算，共(2a-1)*n次运算；

S4.经过剔除操作后满足条件的排序条目总数为n1，匹配条件中针对排序性特征的匹配子条件数目为b，针对排序性特征的匹配子条件包含对方向的描述，有正和反两个方向，体现在计算中分别为加和减两种运算；

S5.匹配结果值越大，则越满足匹配条件，在n1个匹配结果值中查找最大值，执行n1-1次比较大小的关系运算。

进一步的，S3中的针对剔除性特征的匹配子条件数目为≥1的正整数。

进一步的，S4中的两种运算均为加运算，第i个排序性特征的特征值为Ci，权重为Wi，修正特征值为Ct，权重为Wt，则一个排序条目的匹配结果值为，C1*W1+C2*W2+…+Cb*Wb+Ct*Wt，共执行了2b+2次算数运算，针对全体排序条目共执行了(2b+2)*n1次算数运算，得到了n1个匹配结果值。

进一步的，S4中的排序条目总数≤运算次数(全体排序条目总数)。

与现有技术的方式相比，本发明的有益效果是：

1、具有广泛的应用场景，可满足大规模、复杂的场景应用；

2、算法应用更加灵活，方便拓展和部署；

3、可处理海量数据；

4、可满足未来用户的定制化需求，实现多个条件的并发排序匹配和精准搜索。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明做进一步的解释说明，但不限制本发明的保护范围。