适用于大数据的遗传优化算法研究
本文关键词:适用于大数据的遗传优化算法研究
更多相关文章: 小生境遗传 分级子种群 变异操作 交叉操作 大数据
【摘要】:针对传统遗传算法对高维度数据或大数据易陷入局部最优的问题,提出了一种基于网格小生境与分级多种群共同演化的增强遗传算法.首先,采用基于网格的小生境算法建立主种群,主种群独立进化,将低适应度的样本迁移至子种群中.按照低适应度样本的适应度范围建立分级的子种群结构,各子种群内的样本独立演化,低适应度子种群的样本可进化并迁移至高适应度种群或返回主种群,从而防止具有一定竞争力的样本过早死亡.对比实验结果表明,本算法对高维度数据具有较好的优化效果,优于同类型遗传算法.
【作者单位】: 厦门城市职业学院电子与信息工程系;
【关键词】: 小生境遗传 分级子种群 变异操作 交叉操作 大数据
【分类号】:TP18;TP311.13
【正文快照】: 遗传算法是一种有效的全局优化方案,其灵感来源于自然界的生物进化[1].在模式识别、数据挖掘[2]、系统工程优化[3]等领域应用广泛,并获得了较好的应用效果.然而,随着大数据的兴起,遗传算法遇到问题:由于数据规模较大,演化过程中仅少量精英样本得以存活,大量具有一定竞争力的样
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本文编号:918702
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