基于多目标进化算法的本体匹配技术

摘要 结合多目标进化算法对本体匹配技术方案进行研究，认识到本体匹配技术中存在的限制性问题，旨在通过多元目标算法的构建，进行匹配技术方案的完善，充分展现本体匹配技术的价值性，实现核算技术的有效性。

【关键词】多目标进化算法 本体匹配技术

在交互信息开放知识系统以及分布式系统设计的过程中，应该根据系统内部的特点，进行信息能源的项目分析，按照系统交换以及信息使用的价值性，进行数据管理资源的确定，实现句法层面交互以及语义层面交互的价值性。对于两种系统形式而言，在数据结构以及共同目标协议构建中，应该按照通信的语义特点，进行协议数据资源的设计，提高技术运用的价值性。在本体信息资源分析中，其作为一种交换参考模型，可以结合规范化的数据资源内容，进行规范化语义技术的研究，实现本体匹配技术运用的有效性，而且，结合多目标进化算法，进行数据概念、对象以及关系的规范化藐视，为多目标进化算法在本体匹配技术中的运用提供参考。

1 本体匹配领域尚存的挑战性问题

本体概念匹配方法相对广泛，主要被运用在本体映射、本体合并以及本体集成等方面。虽然在我国提出了较多的本体匹配方案，但是，缺少明显优势的方案形式，具体的挑战问题体现在以下几个方面：

1.1 本体匹配的結果分析

在本体匹配方法确定的过程中，应该结合不同的匹配方法进行匹配结果的评价及对比，而且，在匹配的过程中，需要充分考虑不同的匹配技术形式，结合匹配技术的特点，提高技术运用的成熟性，及时解决匹配结果的质量问题。

1.2 匹配质量有待提升

在本体匹配方案确定的过程中，开发了数量较多的本体匹配系统，但是，这种系统中并没有保证不同领域运行的价值性。所以，在本体匹配技术分析中，应该创设通用性的技术形式，结合不同问题进行高质量本体匹配结果的分析，展现匹配系统数据项目研究的价值性，提高匹配数据的整体质量。

1.3 本体匹配技术有待提升

在动态化匹配指标确定中，存在着本体匹配不合理的问题。在解剖学测试数据研究分析中，两个系统不到十分中内完成数据匹配，在这种数据资源匹配中，存在着本体匹配性能低下的问题。因此，在本体匹配技术完善中，需要结合计算机的优化措施，进行本体匹配系统的完善，明确数据研究的指标。

2 多目标进化算法

多目标进化算法作为当今智能计算机结合多目标的资源项目，通过各种算法以及理论内容形成，可以明确算法以及理论研究的热点，引起人们的关注。而且，该种算法的内容新颖、形式丰富，可以明确全新的研究方向。在进化算法多目标问题分析中，可以结合Pareto的近似最优解，进行每轮迭代技术的研究。通常状况下，在多目标算法中，通用的算法过程如（1）：

2.1 NSGA-II

NSGA- II作为一种基于Pareto中的最优解MOEA。

通过该流程的研究分析可以发现，在NSGA- II中首先会创建随机的群体P，结合P中的个体质量进行数据资源的评价，然后按照后续迭代的过程，对每一代中的交叉以及变异算子的数据获取状况进行分析，然后按照非支配规则构建不同的支配结果，实现对前沿R的合理排序。在第一个非支配解的前沿分析中，需要对数据资源进行掌握及分析;在第二个非支配前沿中，应该对前沿的前支配状况进行解答，按照该种方案实现算法的确定。在最后一个前沿解答中，需要对种群数量规模内容进行分析，合理选择下一代种群，最后按照前沿的数据形式，进行项目内容的比较推算，实现计算内容的合理排序。

2.2 MOEA/D

在多目标进化算法使用的过程中，会确定多目标的非支配解集，通过多目标优化算法MOEA/D的确定，可以将一个多目标优化问题进行分解，形成系类的单目标优化问题，在最优解单目标优化字问题分析中，需要正确求解单目标优化问题，实现对不同数据的解决，而且，MOEA/D中，每个子问题都会通过原问题进行目标的加权集成，强调数据获取的优势性，通常状况下，在加权集成方法分析中，具体的内容如下：中的邻居关系通常会通过加权集成的向量进行距离的度量，而且，在不同权重产生的向量之下需要有单目标进行优化，通过对不同信息资源的确定可以对同样数量的单目标进行优化。而且，在不同子问题使用的过程中，融合相邻问题的信息资源可以形成最优解。MOEA/D中，每个单目标中子问题的解决及改正可以通过单目标子问题进行解决，通过遗传算法的确定帮助单目标获得子问题，实现最优非支配解集。

3 基于多目标进化算法本体匹配实现过程

在多目标进化算法确定中，通过本体匹配方法的确定，可以实现对语义的合理定义，强调异质系统以及分布式应用的交互技术。但是，在同一个领域中，需要形成多种构建方法，同本体间存在语义异质问题的分析，限制了本体在不同领域中的运用。为了在研究中解决这种问题，需要结合本体匹配的过程中，进行匹配结果的确定，实现对两个本体概念、属性以及实例的分析，展现概念项目确定的关系性及价值性。本体匹配过程中，应该按照本体中实体间的语义关系，进行本体间相互关系的完善，通过两本体的问题分析，完成手动方法的选择。整个过程职工，需要开发自动化或是半自动化的本体匹配系统，帮助人们在本体匹配中形成对本体内容的认识，通过这种本体匹配过程的确定，可以结合多目标进化算法的特点，进行评价方案的构建，实现本体匹配系统设计的价值性。

4 基于多目标进化算法本体匹配技术的应用

在大部分本体匹配技术运用的过程中，其技术形式运用了信息集成的特点，在信息集成中，确定了独立信息开发模式，这种状况下，怎样确定全局性的视图成为关注的焦点。而且，在独立信息资源开发以及信息集成问题确定中，需要确定独立的本体集成开发机制，逐渐形成信息模型中的信息。人工智能领取中，需要结合信息集成的问题进行本体资源的开发，在本体独立确定中，不同的开发中存在不同的背景及动机，因此，在集成本体资源确定中，应该按照实体匹配进行确定。在本体间的实体对应关系整合中，应该强调集成的特点，展现信息数据构建的价值。集成的过程中，可以创设相应的程序，以便实现原先本体中实体数据传输价值，展现电子商务领域中信息翻译的价值。交易双方在交易中，需要频繁的进行商业业务信息的整合，结合语法交易的特点，缩短差异因素，实现系统之间的信息交换，为信息资源的转换提供参考。在本体不同信息结构、信息名称以及不同数据类型整合中，需要通过本体匹配技术的运用形成初步匹配方案，然后通过人工核算、修正方法的确定，避免单纯依靠工人进行匹配信息的确定，逐渐提高信息资源确定的安全性、有效性。

5 结束语

总而言之，在多目标进化算法分析的过程中，应该结合本体匹配技术，进行算法的确定，有效提高系统数据分析的价值性，并实现对计算资源以及计算项目的科学确定。而且，在本体匹配技术选择中，应该按照计算发展，进行匹配技术的完善，提高计算项目的科学性。在技术运用中，应该按照局部标准以及匹配结果的分析，强调本体技术的优势性，展现多目标进化算法运用的价值。

参考文献

[1]江荔，薛醒思.基于局部标准匹配结果的本体匹配技术[J].信息与控制，2016，45 （01）：66-72.

[2]李焦赞，高正红，多目标进化算法和代理模型技术在气动稳健优化设计中的应用[J].空气动力学学报，2012，30 （01）：46-51.

[3]陈志千，吴旋.基于多目标进化算法的地图注记自动配置技术的研究[J].测绘与空间地理信息，2012，35 （04）：228-231.

[4]薛醒思，王金水，采用双向个体标注的本体匹配技术[J].福州大学学报（自然科学版），2016，44 （01）：64-70.

[5]黄林峰，罗文坚，王煦法，高维多目标进化算法中的密度评估策略研究[J].中国科学技术大学学报，2011，41（04）：353—361.