基于模拟退火遗传算法的关联规则挖掘

将模拟退火遗传算法加以改进,应用于关联规则挖掘,提出一种新的基于改进的模拟退火遗传算法的关联规则挖掘算法,并在该算法中,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,实验结果显示该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。     

基于模拟退火遗传算法的聚类分析

将模拟退火遗传算法用于聚类分析,通过对聚类中心进行编码,定义适应度函数,选择、交叉、变异操作以及模拟退火算法的运用,给出了一种新的基于模拟退火遗传算法的聚类算法,实验结果显示该方法优于基本的遗传算法.     

基于遗传算法的Web使用挖掘研究

针对Web使用挖掘中的信息,提出一种基于遗传算法的关联规则挖掘模型,同时结合实例对有关信息特征进行量化,然后利用实数数组的方法进行编码以及构造适应度函数,挖掘出隐含在用户注册登记信息库中的有关用户规则.为个性化服务系统提供准确和可行的关联规则,并对用户的行为进行了预测和分析.     

基于并行组合模拟退火算法的过程挖掘

首先给出了过程挖掘问题的形式化描述,然后提出了一种适合过程挖掘的并行组合模拟退火算法。该算法采用因果关系矩阵作为过程模型的编码,与同类算法相比,对适应度函数、交叉和变异算子进行了改进,并利用模拟退火算法的特性提高了算法的收敛速度。仿真实验表明该算法能较有效地处理日志噪声问题。     

基于Maximum Likelihood与HMM的文本挖掘

随着信息技术、数据库技术、网络技术的发展，各行各业均存储了大量的文本数据，怎样从这些文本数据中发掘有价值的信息和知识成为人们急需解决的问题。提出基于Maximum Likelihood与HMM的文本挖掘方法，利用Maximum Likelihood构建隐马尔可夫模型，对论文条目进行特定信息的发掘，并克服了实验过程中“零概率”的缺陷。实验结果表明准确率平均达到0．9，召回率平均达到0．85，从理论和实践上证明该方法是有效的。     

基于Maximum Likelihood与HMM的文本挖掘

随着信息技术、数据库技术、网络技术的发展,各行各业均存储了大量的文本数据,怎样从这些文本数据中发掘有价值的信息和知识成为人们急需解决的问题。提出基于Maximum Likelihood与HMM的文本挖掘方法,利用Maximum Likelihood构建隐马尔可夫模型,对论文条目进行特定信息的发掘,并克服了实验过程中"零概率"的缺陷。实验结果表明准确率平均达到0.9,召回率平均达到0.85,从理论和实践上证明该方法是有效的。     

基于MPI的并行模拟退火遗传算法

本文针对模拟退火遗传算法存在的不足,结合并行进化思想,提出基于MPI的并行模拟退火遗传算法,分析了该并行算法的任务分配,通信开销,并通过测试函数进行仿真试验,表明该并行算法提高了算法的运行速度和收敛质量,更容易找到全局最优解,具有可扩展性,可以得到线性加速比。     

基于遗传算法和模拟退火算法的布局问题研究

文章在介绍遗传算法和模拟退火算法的基本理论及主要特点的基础上,提出了一个基于遗传算法和模拟退火算法的求解布局问题(矩形件排样优化)算法,并通过算例验证了该算法的有效性。     

模拟退火算法与遗传算法的结合

模拟退火算法与遗传算法的结合王雪梅，王义和（哈尔滨工业大学计算机科学与工程系哈尔滨１５０００１）ＴＨＥＣＯＭＢＩＮＡＴＩＯＮＯＦＳＩＭＵＬＡＴＥＤＡＮＮＥＡＬＩＮＧＡＮＤＧＥＮＥＴＩＣＡＬＧＯＲＩＴＨＭＳ￥ＷＡＮＧＸｕｅｍｅｉ；ＷＡＮＧＹｉｈｅ（Ｄｅ...     

基于遗传算法和模拟退火算法的特征选择方法

针对模式识别时原始特征数量大而有冗余的现象,提出了一种基于遗传退火算法的特征选优方法。首先对遗传算法和模拟退火做了简要评论,然后在遗传算法中引入模拟退火的Boltzmann更新机制,以克服传统的遗传算法易于过早收敛和易于陷入局部极小的问题。最后阐述、设计了适应度函数和遗传算子。仿真实验表明,该方法在求解的效率和解的质量方面都达到了令人满意的效果。     

基于小生境的混和遗传退火算法的并行化

提出一种并行小生境混合遗传退火算法,并对该算法的特点和优化性能作了定性分析,该并行算法调用了MPI并行库,采用Master-Slaver结构,融入小生境淘汰技术.并应用该算法优化典型的多峰值测试函数-Shubert函数,结果表明这种并行后的算法提高原小生境混合遗传退火算法进化速度,增强全局寻优能力.     

退火遗传算法的多连接查询应用

多连接查询的优化是数据库查询的关键问题之一,遗传算法与模拟退火算法的结合有利于全局最优解的搜索。提出了一种混合算法,并将其应用到多连接优化问题中,改进了获得最优查询计划的性能。     

求解三维装箱问题的混合遗传模拟退火算法

集装箱装载是货物运输过程中重要的一步,其属于NP-hard问题。为了提高效率,降低成本,提出了以集装箱体积利用率最大化为目标建立三维装载模型,同时考虑体积约束、重量约束、重心约束、方向约束。利用混合遗传、模拟退火与三空间分割启发式装载算法求解模型,算法中融入局部最优解保存策略来避免局部较好解在后续的算法过程中出现适应度降低的情况。通过强异类算例与弱异类算例对算法进行性能测试,并结合具体的货物装载数据,得出三维装载图与目标函数值。结果表明,该算法应用于集装箱装载有着较好的效果。     

基于遗传算法和模拟退火算法的B样条曲线拟合

本文根据遗传算法和模拟退火算法各自的优缺点,提出将遗传算法和模拟退火算法相结合的方法用在曲线拟合上,在B样条曲线拟合过程中设计了新的适应度函数和遗传算子,有效地解决了用遗传算法进行B样条曲线拟合时局部效果好、整体效果不好的问题。最后数值实验验证了算法的可行性。     

基于遗传模拟退火算法的布局优化研究

为提高矩形件排样算法的利用率与时间效率,提出将遗传算法和模拟退火算法融 合优化的矩形排样算法。采用带符号的十进制编码,依据矩形件长宽比和面积而生成基因序列用 于建立初始种群,以随机产生若干排样顺序与排样尺寸不一的个体,并以利用率为适应度函数, 修改后的最低水平线搜索算法作为排样策略,保证较优个体得以保留,减少闲置区域的产生。 采用10 组随机产生的矩形数据将本算法与现有文献提出的GA 算法进行对比实验,实验结果显 示：该算法有效地提升了排样结果的利用率与时间效率。     

基于遗传模拟退火算法的不规则多边形排样

将遗传授拟退火算法应用于计算机辅助排样领域,设计了一种基于遗传模拟退火技术的启发式排样算法．该算法能够处理不规则多边形的排样问题;同时,给出一种对象的几何表达方式,可以忽略高度不规则形状带来的复杂性影响．该算法通过基于遗传模拟退火算法的全局优化概率搜索,寻找排样件在排样时的最优次序及各自的旋转角度,然后采用基于左下角(BL)策略的启发式排样算法实现自动排样．     

求解SAT问题的退火遗传算法

提出一种将遗传算法与模拟退火算法相结合的SAT问题求解算法SAT-SAGA.该算法以遗传算法流程为主体,并把模拟退火机制融入其中,用以调整优化群体,防止陷入局部最优和出现早熟;在进化过程中算法采用了最优染色体保存策略,防止进化过程的发散.实验表明:该算法在求解速度、成功率和求解问题的规模等方面都有明显的改善.     

基于数据同化和遗传退火的多聚焦图像融合

针对现有的融合方法不能根据融合图像的后续使用目的对融合规则进行调整的问题,提出一个基于数据同化和遗传退火算法的多聚焦图像融合框架.该框架将小波变换作为模型算子,把主成分分析法作为观测算子,根据后续处理对图像各个属性指标值的依赖程度确定各个属性指标的权重;再用各个评价指标的加权和来构造目标函数;利用遗传退火算法优化目标甬数,以获取更合适的图像.最后通过一组实验证明了该框架的有效性.     

基于遗传模拟退火算法的网络负载平衡研究

介绍了网络负载平衡的基本算法,建立了负载平衡的数学模型,重点阐述了遗传算法和模拟退火算法相结合的重要意义。并提出将遗传模拟退火算法应用于解决网络负载平衡问题的算法,通过实例证明了其有效性。     

DNA编码序列设计的混合进化算法优化

分析编码序列设计的目标及需要满足的约束条件,建立相应的数学模型,提出该模型的模拟退火遗传优化算法(HSAGA).模拟退火采用串行优化结构,遗传算法采用群体并行搜索,两者结合成为并行算法.模拟退火作为一种自适应变概率的变异操作,可有效增强并补充遗传算法的进化能力.通过具体算法的实现,得出较高质量的DNA编码序列.