[发明专利]一种模型评估方法、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请提供一种模型评估方法、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：获取K个因素组、以及每个因素组对应的K个第1次查找值；通过迭代i执行以下处理：获取K个第i次查找值对应的第i次决策值；基于第i次决策值与决策阈值的比较结果，将K个因素组划分为第一因素组和第二因素组；将第一因素组中的目标因素的第i次查找值，更新至第二因素组中的每个因素组中；在第一因素组和更新的第二因素组中，对每个因素组的目标因素的第i次查找值进行折半查找，得到每个因素组对应的K个第i+1次查找值；基于迭代i得到的每个因素组对应的K个第I次查找值，确定最优组合值，并基于最优组合值评估决策模型。通过本申请，能够提升决策模型的评估效率。

技术领域

本申请涉及计算机应用领域中的模型评估技术，尤其涉及一种模型评估方法、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在涉及多因素的决策模型的评估过程中，常常存在多因素最优化处理，其中，多因素是指影响决策模型决策的多个因素，最优化是指最大化或最小化决策模型的决策值的过程。

一般来说，针对决策模型的评估过程中的多因素最优化，可以通过粒子群算法实现。然而，采用粒子群算法实现多因素最优化时，涉及到粒子群体中因素的数目、粒子搜索过程中的速度、最大速度、消息同步的频率和迭代的次数等，所以，粒子群算法的复杂度较高；因此，采用粒子群算法实现决策模型评估过程中的多因素最优化时，复杂度较高，导致决策模型的评估效率较低。

发明内容

本申请实施例提供一种模型评估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够提升决策模型的评估效率。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种模型评估方法，包括：

获取K个因素组，基于每个所述因素组所包括的目标因素，确定每个所述因素组对应的K个第1次查找值，每个所述因素组还包括K-1个因素，每个所述因素组的所述目标因素不同，K为大于1的正整数；

通过迭代i执行以下处理，1≤i≤I-1，且i为递增的正整数变量，I为大于1的正整数：

利用决策模型得出K个所述第i次查找值对应的第i次决策值；

基于所述第i次决策值与决策阈值的比较结果，将K个所述因素组划分为第一因素组和第二因素组；

将所述第一因素组中的所述目标因素的第i次查找值，更新至所述第二因素组中的每个所述因素组中；

在所述第一因素组和更新的所述第二因素组中，对每个所述因素组的所述目标因素的所述第i次查找值进行折半查找，得到每个所述因素组对应的K个第i+1次查找值；

基于迭代i得到的每个所述因素组对应的K个第I次查找值，确定最优组合值，并基于所述最优组合值评估所述决策模型。

本申请实施例提供一种模型评估装置，包括：

初始化模块，用于获取K个因素组，基于每个所述因素组所包括的目标因素，确定每个所述因素组对应的K个第1次查找值，每个所述因素组还包括K-1个因素，每个所述因素组的所述目标因素不同，K为大于1的正整数；

查找迭代模块，用于通过迭代i执行以下处理，1≤i≤I-1，且i为递增的正整数变量，I为大于1的正整数：利用决策模型得出K个所述第i次查找值对应的第i次决策值；基于所述第i次决策值与决策阈值的比较结果，将K个所述因素组划分为第一因素组和第二因素组；将所述第一因素组中的所述目标因素的第i次查找值，更新至所述第二因素组中的每个所述因素组中；在所述第一因素组和更新的所述第二因素组中，对每个所述因素组的所述目标因素的所述第i次查找值进行折半查找，得到每个所述因素组对应的K个第i+1次查找值；