基于多目标优化遗传算法的进化树重构

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进化树的拓扑结构能够直观地揭示出问题域中各研究对象之间的相互关系,以及它们的演化过程,因此它在研究对象相似性的领域中发挥着十分重要的作用。目前,重构进化树拓扑结构的研究已经取得了很多的进展和成果。但是,当前的大部分方法都是单目标优化方法,在有噪声的环境中,这些方法的稳定性通常比较差。比如采用贝叶斯概率模型的方法,就面临着在不同计算环境下,模型参数的设定困难问题;而结合最大似然性和最大简约性的多目标优化算法,由于对数据的长度和对齐方式提出了严格的要求,因而也具有很大的局限性。一个稳定的进化树重构方法,应当具有以下两方面的特性:(1)方法要独立于特定的数据集。(2)方法应当对数据集作出尽可能全面的评价。   本文根据上述两点,提出了一种基于多目标优化的遗传算法来重构进化树的拓扑结构。它首先通过使用信息距离的方式,来降低方法对数据集的依赖性。随后,将进化树的兼容性得分与最小进化(MinimmnEvolution)准则相结合,获得了对进化树个体进行综合评判的标准。最后,使用改进了的遗传算法来生成最终的目标树。该方法已分别在DNA数据集和人类语言数据集上进行了验证。与其他算法在这些数据集上的实验结果相比,该方法能够在更高的预测精度下,提供更快的收敛速度。实验结果证明了方法的有效性和稳定性。
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