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摘要:
针对传统的克隆选择算法可能存在的早熟收敛现象和缺少交叉操作问题,提出一种高效的克隆退火优化算法.该算法结合了模拟退火算法与免疫系统的克隆选择机制,并保持全局搜索和局部搜索的平衡,可以有效提高算法的搜索效率,从而加快算法的收敛速度.同时,提出一种品质因数模型来分析该算法的动态性能,并运用Markov链理论对其收敛性进行分析.最后,将该算法应用到关联规则数据挖掘中,取得了较为理想的实验结果.
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文献信息
篇名 克隆选择算法的优化和品质因数
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 品质因数 收敛性 马尔可夫链 克隆选择算法 群体多样性
年,卷(期) 2016,(11) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 2763-2776
页数 14页 分类号 TP18
字数 11105字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.004911
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 丁立新 武汉大学计算机学院 62 641 13.0 22.0
2 舒万能 中南民族大学计算机科学学院 16 76 6.0 7.0
传播情况
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引文网络
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2020(2)
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研究主题发展历程
节点文献
品质因数
收敛性
马尔可夫链
克隆选择算法
群体多样性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
湖北省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hubei Province
官方网址:http://www.shiyanhospital.com/my/art/viewarticle.asp?id=79
项目类型:重点项目
学科类型:
论文1v1指导