[发明专利]基于列子集选择的游戏数据压缩方法

权利要求书

1.一种基于列子集选择的游戏数据压缩方法，其特征在于包括如下步骤：

S1. 获取待压缩的游戏数据，并存储为数值矩阵；

S2. 选定对应的范数：

若选定的范数为F范数，则，将将步骤S1得到的数值矩阵作为输入矩阵，并进行步骤S4；

若选定的范数为矩阵一范数，则进行步骤S3；

具体实施时，包括如下步骤：

若数值矩阵的每一个矩阵元素的取值范围均为或者，则选定的范数为矩阵一范数；n为矩阵的行数；d为矩阵的列数；为参数nd的多项式级复杂度，且，其中为设定的实数，为设定的非负实数；

若数值矩阵的每一个矩阵元素的取值范围均为或者，则选定的范数为F范数；为参数nd的线性级复杂度，且，为设定的实数；为参数为1的线性级复杂度

S3. 将步骤S1存储的数值矩阵进行处理，得到输入矩阵；具体包括如下步骤：

生成一个所有元素满足柯西分布的矩阵S，并用该矩阵S左乘步骤S1得到的数值矩阵A，得到矩阵SA；

计算矩阵的路易斯权重矩阵；

将路易斯权重矩阵右乘数值矩阵A，得到矩阵；

具体实施时：生成一个大小为的柯西矩阵，其中k为目标秩， n为矩阵的行数；

计算矩阵的路易斯权重，并通过得到的路易斯权重将矩阵的行数压缩为，其中d为矩阵的列数；

S4. 初始化一个二值向量，该二值向量的每个元素用于表示输入矩阵对应的列是否被选中：

若被选中，则将对应的列加入到候选解集；

若未被选中，则对应的列不被选入候选解集；

S5. 采用局部搜索算法计算当列数为1到2k-1时的解，并将得到的解所对应的二值向量加入候选解集；

S6. 从候选解集中随机选择两个向量，随机生成整数j，并交换选择的两个向量的前j列；

S7. 随机生成整数h，在每一个新的向量中随机选择h个非零位，并将选择的非零位进行翻转，生成新的解；

S8. 对候选解集进行判断：

若候选解集中不存在一个解，使得该解的列数和范数误差均小于新解的列数和范数，则删除候选解集中的列数和范数误差均比新解大的解，然后将新解放入候选解集中；

否则，不插入新解；

S9. 重复步骤S6~S8直至达到设定的条件，得到最终的目标矩阵U和V，完成待压缩的游戏数据的压缩。

2.根据权利要求1所述的基于列子集选择的游戏数据压缩方法，其特征在于所述的步骤S5，具体包括如下步骤：

采用如下算式作为局部搜索算法的目标函数：式中U为第一输入矩阵的子矩阵且U的列数为；V为通过线性回归求解得到的系数矩阵；为F范数计算函数；

通过局部搜索算法，分别计算当列数为1到2k-1时的解；具体搜索时，首先随机选择i列，然后一对一更换剩余未被选中的列并同时计算解的误差，保存当前误差最小的结果；然后循环迭代直至将i的值从1循环到2k-1，完成迭代过程。

3.根据权利要求2所述的基于列子集选择的游戏数据压缩方法，其特征在于步骤S9所述的重复步骤S6~S8直至达到设定的条件，具体为在循环迭代次之后，生成一个近似比为的解；得到的解为一个k列子矩阵；为次模率。