基于小生境遗传算法的关联规则挖掘方法

通过采用惩罚函数设置支持度阈值,有效地解决了规则冗余问题。在小生境遗传算法方面,采用了一种新颖的素因子染色体编码方法并引入了最大频繁项分布表。该编码方法把原来用字符表示的事务转化为用一个整数进行表示,把字符串运算转化为数值运算,将事务数据库属性项压缩为一个数值型的项。通过引入最大频繁项分布表,使算法总是能在最大频繁项密集区进行挖掘,对组合搜索空间进行了有效修剪。实验结果表明,该方法对事务数据库压缩比超过25%,效率至少能提高47%。     

火力优化分配问题的小生境遗传蚂蚁算法

火力分配问题是NP难题,经典的求解算法存在指数级的时间复杂度。文中提出一种小生境遗传算法与蚁群优化算法相结合的小生境遗传蚂蚁算法,并针对具体问题提出蚂蚁搜索的禁忌规则。对该算法进行了实验,并将实验结果与其他算法进行比较分析,分析结果表明：新算法无论是在优化性能还是在时间性能都取得了非常好的效果。文中算法对其他的NP问题同样适用。     

用小生境模拟退火算法求解热轧调度问题

建立了特殊生产工艺约束下热轧调度问题的非对称旅行商问题的数学模型,采用小生境模拟退火算法求解该模型,提出用小生境邻域构造法构造搜索子空间,以提高模拟退火算法的效率。实验结果表明小生境模拟退火算法能够更快地找到更好的解,并优于局部搜索算法和传统模拟退火算法。