【技术实现步骤摘要】
一种产业园区配套扶持政策智能优化方法
[0001]本专利技术属于产业园区配套扶持政策智能优化
，特别是涉及一种产业园区配套扶持政策智能优化方法。
技术介绍
[0002]产业园区配套扶持政策实时智能优化目标是对原子化产业扶持政策策略生成算法输出的配套扶持政策策略决策树进行优化，在测试验证数据集中生成分类的准确率、支持规则数目和支持规则复杂度等综合评估值均优化的扶持政策策略决策树。其中分类的准确率高说明产业园区各类企业获得的支持服务/项目多，同时表示政策的支持规则分解正确率高，政策遗漏重要产业企业风险降低；支持规则数目小和支持规则复杂度低意味着支持策略强度更小、企业标签维度更少，因此表示产业扶持政策更直接、更高效、更匹配、更优化。
[0003]现有对产业园区配套支持政策策略进行优化时，产业园区产业政策匹配度不高。因此，本专利技术提供一种产业园区配套扶持政策智能优化方法。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种产业园区配套扶持政策智能优化方法，通过，高斯抖动遗传智能优化算法，经过政策策略生成、策略种群初始化、交叉、变异、高斯抖动、适应度寻优等过程；实现产业园区配套扶持政策的实时智能优化；解决了现有产业园区产业政策匹配度不高的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0006]本专利技术为一种产业园区配套扶持政策智能优化方法，包括如下步骤：
[0007]步骤一、政策优化任务管理：根据产业园区配套扶持策略审计分析结果，挑...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种产业园区配套扶持政策智能优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、政策优化任务管理：根据产业园区配套扶持策略审计分析结果，挑选出不达标的产业配套扶持政策，配置产业园区配套扶持政策的优化计算任务；步骤二、政策优化计算参数配置：配置支持优化计算的初始化种群数量、交叉和变异概率、高斯抖动概率、终止条件；步骤三、政策智能优化计算：利用高斯抖动遗传智能优化算法对原子化产业扶持政策策略生成算法计算的决策树进行优化获取优化后的决策树；步骤四、政策智能计算结果管理：对政策智能优化计算的结果进行管理，并导入产业扶持政策备选库，供产业园区管理层或各级主管部门挑选并使用。2.根据权利要求1所述的一种产业园区配套扶持政策智能优化方法，其特征在于，步骤一中配置产业园区配套扶持政策的优化计算任务包括：增加、更新、删除、任务启动、任务中止以及任务暂停管理功能。3.根据权利要求2所述的一种产业园区配套扶持政策智能优化方法，其特征在于，步骤三中对原子化产业扶持政策策略生成算法计算的决策树进行优化包括如下过程：A00：获取初始化种群；A01：对初始种群中的个体反复进行进化操作，通过适应度函数的计算得到较优的个体并逐代保存下来，直到满足终止条件为止；A02：保留适应度函数值最大的规则集并进行解码，获取最优的决策树模型。4.根据权利要求3所述的一种产业园区配套扶持政策智能优化方法，其特征在于，A00中获取初始化种群过程为：设定不同的属性关键因子值，利用原子化产业扶持政策策略生成算法产生，将生成的每个决策树转化为一组规则集并进行编码，作为初始种群。5.根据权利要求3所述的一种产业园区配套扶持政策智能优化方法，其特征在于，A00获取初始化种群过程还可以为：在训练数据集中随机化抽取获得不同的训练数据子集，调用原子化产业扶持政策策略生成算法，生成不同的决策树，组合生成初始化种群。6.根据权利要求1所述的一种产业园区配套扶持政策智能优化方法，其特征在于，步骤三中政策智能优化计算具体过程如下：B00：编码方案及种群初始化；B01：对决策树的规则集进行适应度计算；B02：根据事先设定的变异概率，随机选取一定数量的染色体，通过将某个属性值变化为该属性对应的其它属性值；B03：在同一个染色体内或两个不同的染色体间随机选择两条规则，将相对应的非“NULL”属性值进行相互交换；B04：对染色体进行测量时，随机从规则集中选择一个规则中的属性，然后从临近属性值中按照高斯抖动随机数x的概率进行更换；B05：从当前种群及其父种群中选出最优良的染色体；B06：选择下一代种群中的染色体；B07：判断是否满足终止条件；若是，则终止；若否则执行B01；其中，所述终止条件为生成适应度满足要求的染色体、循环次数达到给定阈值、连续两次最优解的适应度之差小于给定阈值或者最优解连续未变化次数大于给定阈值中的一个。
7.根据权利要求6所述的一种产业园区配套扶持政策智能优化方法，其特征在于，B00具体包括决策树编码方法以及生成决策树初始种群；所述决策树编码方...
【专利技术属性】
技术研发人员：周保琢，何宛蓉，周鑫，袁志成，
申请(专利权)人：融易百联有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。