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改进的模糊遗传算法及在信息过滤中的应用
  • ISSN号:1000-7024
  • 期刊名称:《计算机工程与设计》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]山东省工会管理干部学院,山东济南250100, [2]山东师范大学,山东济南250014
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60873247); 山东省自然科学基金项目(Y2006G20); 山东省高新自主创新专项工程基金项目(2008ZZ28)
中文摘要:

为了改进传统遗传算法在求解复杂问题上存在早收敛及搜索后期运行效率低等缺点,提出了一种应用于文本分类和信息过滤的模糊遗传算法。首先应用了年龄概念来控制种群规模,使得遗传操作过程更接近于自然进化过程,然后引进参数的模糊调整过程,对遗传算法的参数种群规模、交叉率及变异率3个方面进行动态调整,改进了遗传算法的搜索性能。实验结果表明,相比传统遗传算法,该模糊遗传算法在全局优化能力及收敛速度上均有显著提高。

英文摘要:

To deal with premature convergence and running inefficient to the solution on complicated problem at later evolution process of tradition genetic algorithm,a new algorithm is proposed.It is used for text categorization and information,which is called fuzzy genetic algorithm.Firstly,the concept of age is used to control the population size,making the process of genetic operation closer to the natural evolutionary process.Then,the fuzzy parameters of the adjustment process is proposed,with the parameters of the genetic algorithm population size,crossover rate and mutation rate dynamically adjust parameters,improved genetic search algorithm perfor-mance.Compared to tradition genetic algorithm,experimental results show that the proposed approach is effective in the capability of global optimization and significantly improves the convergence rate.

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期刊信息
  • 《计算机工程与设计》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团
  • 主办单位:中国航天科工集团二院706所
  • 主编:汤铭瑞
  • 地址:北京142信箱37分箱
  • 邮编:100854
  • 邮箱:ced@china-ced.com
  • 电话:010-68389884
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7024
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1775/TP
  • 邮发代号:82-425
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计与分析用期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:45616