41、并行混合遗传算法与循环神经网络在不同领域的应用

并行混合遗传算法与循环神经网络在不同领域的应用

一、并行混合遗传算法解决最大团问题

在解决最大团问题（MCP）时，并行混合遗传算法是一种有效的方案。当问题规模不是很大时，最优线程数可能小于CPU核心数。因为并行线程的同步和通信开销会影响CPU核心的性能。理想情况下，当处理器利用率达到100%，增加一个处理器能使运行时间减至串行时间的一半。

我们计算了不同线程数在理想条件下的并行处理性能，并给出了5个样本示例。例如，串行运行时间为100秒时，使用两个处理器最理想的运行时间是50秒。以样本hamming8 - 4为例，使用2、4、6和8个处理器并行执行时，处理器的性能分别为90%、60%、66%和47%。

样本	2个处理器	4个处理器	6个处理器	8个处理器
hamming8 - 4	90%	60%	66%	47%

为了在多核平台上找到最大团，我们提出了一种并行遗传算法。该方法的核心是在遗传算法中使用任务并行化，并采用了OpenMP库。为了加速搜索并避免陷入局部最优，还开发了一种染色体修复技术，该技术在贪婪策略中使用核心数、节点度和随机选择。

下面是该算法的流程：
1. 任务并行化 ：在遗传算法中运用OpenMP库实现任务并行。
2. 染色体修复 ：利用核心数、节点度和随机选择进行染色体修复。
3. 评估 ：使用DIMACS基准测试评估算法效率。

二、循环神经网络预测高交易量数据中的客户行为

随着人工智能的发展，深度学习网络作为人工神经网络的进化模型，为计算机模拟人类智能提供了新方法。深度学习的历史可追溯到1943年，Warren McCulch等人创建了基于人类大脑神经网络的计算机模型，使用“阈值逻辑”模仿思维过程。此后，深度学习不断发展，其工作原理与动物新皮层相似。

深度学习在不同领域有广泛应用，其中之一是预测客户行为。在预测客户行为方面，传统方法在处理大数据时性能不佳，而深度学习网络能提供实时、准确和全面的分析。例如，Armando在在线销售网站上使用深度学习预测客户行为，将最终准确率从约76%（使用随机森林和逻辑回归算法）提高到约89%。

在银行领域，预测客户行为对于客户保留至关重要。客户保留成本高于客户获取成本，因此准确预测客户状态既能识别市场增长并规划未来，又能防止客户流失。

为了预测银行客户的行为，我们使用了伊朗一家银行约290万笔销售点（POS）交易的真实数据。以下是具体的方法步骤：

1. 数据预处理

• 数据收集 ：从约35,847个POS设备收集约290万笔交易数据，存储在SQL - Server数据库中，通过JDBC连接将数据链接到代码。
• 数据结构 ：交易数据的一般列信息如下表所示：
  | 列名 | 类型 | 解释 |
  | — | — | — |
  | STerminalNo | int | POS编号 |
  | BusinessWeekDate | int | 交易发生日期 |
  | TERM_MODEL_CODE | int | 设备类型代码 |
  | Term_Grp_Code_LVL1 | nvarchar(255) | 设备型号 |
  | TMA_Agency_Code | int | 代理代码 |
  | Agency_State_Code | int | 代理城市代码 |
  | BAN_BANK_CODE | int | 银行代码 |
  | BankZone | nvarchar(255) | 银行区域 |
  | BankZoneBranch | nvarchar(255) | 分行区域 |
  | Employer | int | 就业代码 |
  | StuffCode | int | 人员代码 |
  | TransactionCount | float | 交易数量 |
  | TransactionAmount | float | 交易金额 |
  | TransactionCommission | float | 交易佣金 |
  | ClusteringCode | int | 聚类代码 |
  | COCU_ID | nvarchar(30) | 客户ID |
  | Contract_ID | nvarchar(30) | 合同ID |
  | Term_Grp_Code | int | ATM组代码 |
  | TCountRate | numeric(18, 2) | 交易数量率 |
  | TAmountRate | numeric(18, 2) | 交易金额率 |
  | Terminal_MAC | numeric(18, 2) | 收益移动平均值 |
  | Terminal_MAA | numeric(18, 2) | 成本移动平均值 |
  | TargetTCountRate | int | 目标交易数量率 |
  | TargetTAmountRate | int | 目标交易金额率 |
  | EffectiveEventCount | int | 有效事件数量 |

2. 特征选择和去除额外项

• 确定特征 ：确定输入到深度网络的所需特征列表，去除不影响网络预测和学习的特征。
• 数据排序 ：从数据库中检索数据，按POS编号或终端编号以及交易发生时间排序。
• 删除字段 ：使用Python编写代码，借助Pumpy、Pandads、Pyodbc和Keras库，删除终端编号、设备类型代码、合同ID和客户ID等额外字段。

• 数据转换 ：将一些分类或非数字字段转换为非分类字段，以便在深度网络中使用。例如，将商业行会代码的标记或分类数据在Python数据框中定义为单独的列。示例如下：
  | 交易 | 行会33 | 行会34 | 行会35 | 行会36 | 行会37 | 行会38 | 行会39 |
  | — | — | — | — | — | — | — | — |
  | Trans01 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
  | Trans02 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
  | Trans03 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
  | Trans04 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
  | Trans05 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |

• 时间序列关联 ：由于使用的数据是时间序列，需要在当前交易数据和先前交易数据之间建立关系，将它们放在同一行。

• 标签处理 ：将标签传递给深度学习网络，用于训练网络，目标是最小化损失函数或偏差水平。将标签放入新的数据框中，网络训练结果应以最小平方误差为主要评估标准。
• 聚类标记 ：由于网络可预测的标签可能是交易数量或交易金额，逻辑回归函数无法进行准确的数值预测。因此，使用聚类方法根据训练数据标记各种增减率。

通过以上方法，我们使用循环神经网络（RNN）对伊朗一家私人银行的真实数据进行分析，预测结果准确率约为87%，优于之前的方法。

下面是使用RNN预测客户行为的流程：

graph LR
    A[数据预处理] --> B[特征选择和去除额外项]
    B --> C[确定网络结构]
    C --> D[网络训练]
    D --> E[评估和验证]

并行混合遗传算法与循环神经网络在不同领域的应用

三、并行混合遗传算法的性能分析

在并行混合遗传算法解决最大团问题中，并行线程的同步和通信开销对CPU核心性能有显著影响。当理想处理器利用率为100%时，增加一个处理器可使运行时间减至串行时间的一半。

我们以不同数量的处理器为例，对并行处理性能进行了计算和分析。例如，当串行运行时间为100秒时，使用两个处理器最理想的运行时间是50秒。下面是样本hamming8 - 4在不同数量处理器并行执行时的性能数据：
| 处理器数量 | 性能 |
| — | — |
| 2 | 90% |
| 4 | 60% |
| 6 | 66% |
| 8 | 47% |

从这些数据可以看出，随着处理器数量的增加，性能并非呈线性增长。这是因为并行线程的同步和通信开销会随着处理器数量的增加而增大，从而影响整体性能。因此，在实际应用中，需要根据问题规模和硬件资源，合理选择处理器数量，以达到最佳性能。

四、循环神经网络预测客户行为的深入分析

1. 网络结构确定

在使用循环神经网络（RNN）预测客户行为时，确定网络结构是关键步骤之一。网络结构包括网络类型、层数、优化算法和损失函数等。

• 网络类型 ：选择RNN是因为它能够处理时间序列数据，适合用于预测客户行为。
• 层数 ：根据数据的复杂程度和预测需求，确定合适的层数。一般来说，增加层数可以提高网络的表达能力，但也会增加训练时间和计算成本。
• 优化算法 ：选择合适的优化算法可以加速网络的训练过程。常见的优化算法有随机梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta等。
• 损失函数 ：损失函数用于衡量网络预测结果与真实结果之间的差异。在预测客户行为时，常用的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵损失等。

2. 网络训练和评估

在确定网络结构后，需要对网络进行训练和评估。训练过程是通过不断调整网络的参数，使损失函数最小化的过程。评估过程是使用测试数据对训练好的网络进行评估，以验证网络的性能。

训练和评估的具体步骤如下：
1. 划分数据集 ：将收集到的数据划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练网络，验证集用于调整网络的超参数，测试集用于评估网络的最终性能。
2. 训练网络 ：使用训练集对网络进行训练，不断调整网络的参数，使损失函数最小化。
3. 调整超参数 ：使用验证集调整网络的超参数，如学习率、批次大小等，以提高网络的性能。
4. 评估网络 ：使用测试集对训练好的网络进行评估，计算评估指标，如准确率、召回率等，以验证网络的性能。

3. 与其他方法的比较

为了验证循环神经网络预测客户行为的有效性，我们将其与其他方法进行了比较。在使用伊朗一家银行的真实数据进行实验时，循环神经网络的预测结果准确率约为87%，优于之前使用的其他方法。

不同方法的比较结果如下表所示：
| 方法 | 准确率 |
| — | — |
| 循环神经网络 | 87% |
| 随机森林和逻辑回归 | 约76% |

从比较结果可以看出，循环神经网络在预测客户行为方面具有明显的优势。这是因为循环神经网络能够处理时间序列数据，捕捉客户行为的动态变化，从而提高预测的准确性。

五、总结与展望

本文介绍了并行混合遗传算法解决最大团问题和循环神经网络预测高交易量数据中的客户行为的方法和应用。并行混合遗传算法通过任务并行化和染色体修复技术，在多核平台上有效地解决了最大团问题。循环神经网络通过对高交易量数据的处理和分析，准确地预测了客户的行为，为银行等领域的客户保留提供了有力支持。

未来，我们可以进一步优化这两种算法，提高它们的性能和效率。例如，在并行混合遗传算法中，可以探索更高效的并行策略和染色体修复技术；在循环神经网络中，可以研究更复杂的网络结构和优化算法，以提高预测的准确性。同时，我们也可以将这两种算法应用到更多的领域，为解决实际问题提供更多的方案。

下面是整个流程的总结流程图：

graph LR
    A[并行混合遗传算法解决最大团问题] --> B[确定线程和处理器数量]
    B --> C[任务并行化和染色体修复]
    C --> D[使用DIMACS基准测试评估]
    E[循环神经网络预测客户行为] --> F[数据预处理]
    F --> G[特征选择和去除额外项]
    G --> H[确定网络结构]
    H --> I[网络训练和评估]
    I --> J[与其他方法比较]

通过以上介绍，我们可以看到并行混合遗传算法和循环神经网络在不同领域都具有重要的应用价值。希望本文能够为相关领域的研究和实践提供有益的参考。