适用于大数据的遗传优化算法研究

郑子伟; 郑建秋

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适用于大数据的遗传优化算法研究

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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.

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来源
《西南师范大学学报：自然科学版》 |2016年第12期|107-112|共6页
作者
郑子伟; 郑建秋;
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作者单位

厦门城市职业学院电子与信息工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
小生境遗传; 分级子种群; 变异操作; 交叉操作; 大数据;

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