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一种基于混杂EA的子结构发现算法
引用本文:CHANG Xin-gong,寇纪淞,LI Min-qiang.一种基于混杂EA的子结构发现算法[J].系统仿真学报,2008,20(6):1626-1629.
作者姓名:CHANG Xin-gong  寇纪淞  LI Min-qiang
作者单位:天津大学管理学院,天津,300072
摘    要:将混杂进化算法引入图数据挖掘,定义了基于图的染色体表示与加边变异和减边变异算子.针对子图同构问题,采用了SUBDUE提出的带实例的子结构的概念并提出了个体的潜力和带历史的个体两个概念,前者用以衡量一个个体生成新子结构的能力,后者用来保存进化过程中有潜力的个体,从而使减边变异成为可能,在一定程度上克服了子图同构问题.实验结果表明,以上措施增强了算法的寻优能力,提高了算法的效率和解的质量.

关 键 词:混杂进化算法  图数据挖掘  子结构发现  最小描述长度

Hybrid EA-based Substructure Discovery Algorithm
CHANG Xin-gong,KOU Ji-song,LI Min-qiang.Hybrid EA-based Substructure Discovery Algorithm[J].Journal of System Simulation,2008,20(6):1626-1629.
Authors:CHANG Xin-gong  KOU Ji-song  LI Min-qiang
Abstract:
Keywords:hybrid evolutionary algorithms  graphical data mining  substructure discovery  MDL
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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