改進的遺傳算法及其在數據挖掘中的應用研究.pdf

1、本文對利用遺傳算法解決數值優(yōu)化問題、執(zhí)行數據挖掘任務的現(xiàn)有理論和應用成果進行了分析總結，在此基礎上，探究了對遺傳算法在這一問題域的宏觀及微觀策略進行改進的方法和技術，提出了若干改進措施和一種新的并行遺傳算法框架，最后將遺傳算法與支持向量機技術相結合，探討了遺傳算法應用于數據挖掘的一種新的手段和方法。全文主要內容如下： 1.對數值優(yōu)化及數據挖掘作了簡要的介紹，并對遺傳算法在這些問題域的應用現(xiàn)狀進行了回顧和總結。 2.對遺傳

2、算法中有關編碼問題的討論，尤其是針對數值優(yōu)化的現(xiàn)有編碼策略進行了總結，之后，分析了遺傳算法與二進制空間的關系，并在Holland的模式理論與Vose的推廣模式理論的基礎上，針對數值優(yōu)化問題域的特點，提出了一種經修改的模式定義，以此為依據，設計了二進制編碼遺傳算法的兩個新算子，并進行了實證研究。 3.借鑒計算機內部對浮點數的表示方法，提出了一種新的編碼策略——浮點二進制編碼及相應的遺傳算子，對該編碼在問題空間中非均勻采樣的性質進行

3、了分析，同時，以該編碼為基礎，設計了一種新的層次型遺傳算法，并通過數值實驗對其求解若干多峰函數的表現(xiàn)與已有算法策略進行了對比分析，證實了其較好的全局搜索性能。 4.總結了實數編碼交叉算子的若干設計原則及分類方法，以此為指導，針對幾種常用的交叉算子，設計了一組實驗，借助于種群分布數字特征及分布圖，研究了不同算子對種群分布的作用規(guī)律，并據此提出了針對不同問題特征選擇不同交叉算子的策略。 5.對實數編碼非均勻變異算子作用下的種