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基于免疫遗传退火算法的Web关联规则挖掘方法* 总被引:1,自引:0,他引:1
摘要:根据关联规则挖掘的要求与特点,结合免疫算法,遗传算法和模拟退火算法的优点,提出一个基于免疫遗传退火算法的Web关联规则挖掘方法。实验结果表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,基于免疫遗传退火算法的关联规则发现在Web挖掘中具有一定的优势。 相似文献
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基于模拟退火遗传算法的软件测试数据自动生成 总被引:18,自引:2,他引:16
傅博 《计算机工程与应用》2005,41(12):82-84
提出了一种应用于软件测试中的基于模拟退火遗传算法的测试数据自动生成算法。该算法针对测试数据自动生成的特点将遗传算法和模拟退火有机结合,充分发挥遗传算法的全局搜索和模拟退火的局部搜索优势,提高了测试数据的生成能力。实验结果表明,该算法在测试数据自动生成的效率和效果方面,优于遗传算法。 相似文献
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提出了一种改进的自适应模拟退火遗传算法,该算法将遗传算法和模拟退火相结合,利用模拟退火算法较强的局部搜索能力,解决了基本遗传算法收敛速度慢的缺点,提高了全局寻优能力.实验结果证实了该混合算法的有效性和高效性. 相似文献
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基于遗传算法和模拟退火算法的免疫识别规则优化 总被引:3,自引:1,他引:3
识别器是计算机免疫系统的一个重要组成部分,对于识别器的构造也是计算机免疫学的一个重要研究领域。基于遗传算法和模拟退火算法的计算机免疫规则提取方法,探讨了利用遗传算法对self集和nonself集的规则库进行演化,并采用模拟退火算法进行组合优化,使得演化后的规则库能够具有更好的识别能力。 相似文献
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从避免算法进入局部极小值、提高解空间的搜索能力的角度出发,提出应用遗传模拟退火算法解决TSP问题,该算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点,并有效地克服了各自的弱点,使其在提高全局最优的速度方面具有明显的优越性.最后给出仿真试验,并证实了该算法优于遗传算法和模拟退火算法. 相似文献
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针对当前Web关联规则挖掘算法中,忽略了用户对规则是否感兴趣这一重要因素,文中提出一种新的基于兴趣度的量子退火遗传挖掘算法,并在该算法中,采用遗传选择,量子交叉,退火变异操作,有效地避免了早熟收敛现象。实验结果表明,该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。 相似文献
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对用于网格工作流调度的遗传模拟退火(GA-SA)算法进行改进.在GA算法部分结合了基于阈值的动态交叉和变异概率, 并通过动态的调节近邻子集的大小,提高收敛速度,有效防止种群早熟现象,通过实验验证该算法的可行性和有效性. 相似文献
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首先给出求解决策表核属性集的算法,然后采用动态调节近邻子集的方法改进模拟退火遗传算法,应用于求解决策表的最小属性约简。该约简算法利用核属性集优化初始种群,并采用自适应方式动态选取交叉和变异概率,有效地抑制了早熟收敛现象,提高了算法在解空间中的探索能力和效率。实验结果显示该算法能有效求解决策表最小属性约简问题。 相似文献
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为了提高分布式查询优化算法的性能,在遗传模拟退火混合算法中融入小生境技术,并对混合算法的相应要素进行改进,基于该混合算法,提出了一种改进的分布式查询优化算法。利用小生境技术扩展遗传模拟退火混合算法的探索区域,防止早熟现象发生,简化算法中的Meteopolis规则,以消除混合算法中引入新技术后产生的功能冗余,将混合算法应用到分布式查询优化算法中。实验结果表明,改进的分布式查询优化算法可以稳定地得到最优解,减少分布式数据库查询的代价,提高查询效率。 相似文献
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提出一种改进的模拟退火遗传算法来求解装卸混合车辆路径问题;通过使用模拟退火变异策略来增强遗传算法的局部搜索能力,从而改善遗传算法的早熟问题,使算法有能力避免陷入局部极值而快速收敛于全局最优解;仿真实验结果表明了所提算法求解装卸混合车辆路径问题的有效性与适用性。 相似文献
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为研究机械臂的路径规划问题,将传统的退火算法与遗传算法相结合,提出了一种改进的模拟退火遗传算法.该算法不仅能自适应改变遗传过程中的交叉概率和变异概率,还加入了局部退火操作,对每代子种群进行退火处理以克服路径规划过程中陷入局部最优的问题.此外,引入整体退火观念,在整个进化过程中,随着温度的降低,不断拉伸适应度函数提高算法效率.将该算法应用于实验室自主研制的七自由度轻型冗余机械臂上,以时间冲击最优为目标进行轨迹规划.实验表明,该算法可以在保证各项约束的条件下获得最优路径. 相似文献
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基于自适应进化神经网络算法的入侵检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前多数入侵检测系统的低检测率问题,提出一种自适应进化神经网络算法AENNA。基于遗传算法和BP神经网络算法,利用模拟退火算法的概率突跳和局部搜索强的特性对遗传算法进行改进,采用双种群策略的遗传进化规则实现BP神经网络权值和结构的双重优化;通过对遗传算法的交叉算子与变异算子的改进,设计一种自适应的神经网络训练方法。实验结果表明,基于AENNA的入侵检测方法能够有效提高系统的检测率并降低误报率。 相似文献
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求解矩形件优化排样的自适应模拟退火遗传算法 总被引:3,自引:0,他引:3
矩形件优化排样是一个NPC问题,在工业界有着广泛的应用.针对该问题,提出一种自适应模拟退火遗传算法.采用一种基于环形交叉算子和环形变异算子的自适应遗传算法来自动调整交叉和变异概率;同时引入模拟退火算法对个体适应度大于平均适应度的个体进行退火处理.自适应模拟退火遗传算法充分发挥了自适应遗传算法与模拟退火算法各自的全局搜索能力与局部搜索能力.对比实验表明,该算法结合改进的最左最下布局算法解决矩形件优化排样问题更加有效. 相似文献