New large-scale marketing optimization algorithm based on predict-correct
新的基于预估校正法的大规模营销优化算法

针对大规模一对一营销问题, 提出一种时间复杂度为O(n*logn/g)( n 为决策变量数, ε为允许误差)的大规模一对一营销优化算法. 它基于预估校正思想,在预估、校正步长计算中采用LDL分解, 并结合列近似最小度排序算法,有效降低时间复杂度. 同时, 算法在预估步中引入步长参数,根据步长参数值自适应更新中心参数, 使得算法具有超线性收敛性.实际测试表明, 该算法可在短时间内精确求解10万以上客户规模的一对一营销优化问题.