【摘 要】
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进化算法(Evolutionary Algorithms;EAs)是具有广泛适用性的全局优化方法,它能够不受问题性质的限制,拥有自组织、自适应、自学习等优点,能够有效地处理传统优化算法难以解决
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进化算法(Evolutionary Algorithms;EAs)是具有广泛适用性的全局优化方法,它能够不受问题性质的限制,拥有自组织、自适应、自学习等优点,能够有效地处理传统优化算法难以解决的复杂问题。粒子群算法(Particle Swarm Optimization;PSO)与蚁群算法(Ant Colony Optimization;ACO)都是新型的进化算法,并都有并行化、正反馈及协同作用等优点,在解决复杂优化问题上表现出了良好的适应性,在各种领域中都广泛被人关注和应用。在数据挖掘研究领域,粒子群算法与蚁群算法作为寻找最优解的方法,在该领域中的应用已逐步引起人们的注意。本文对粒子群算法与蚁群算法在数据挖掘中的分类规则挖掘中的应用做了相关研究,对两种算法在分类规则挖掘中存在的问题进行了分析,然后在原有的算法上进行了改进。在文章的最后,提出了一种混合ACO与PSO算法的分类方法。本文的主要研究内容有:首先,针对PSO算法容易陷入局部最优的问题,在PSO算法基础上进行改进,提出了一种动态调整种群数量的策略,让算法的种群规模、惯性权重和学习因子这三个参数都在搜索过程中自适应地改变大小以提高算法的优化性能,使得粒子群跳出局部最优解的能力增强。实验表明改进的PSO算法有利于粒子跳出局部最优解,改善了粒子群的全局优化能力,运用于分类规则挖掘时,能挖掘出更好的分类规则。其次,由于ACO算法运用于数据挖掘时,算法可能陷入局部最优,导致算法对最佳规则的选择产生误差,本文分析了该事件发生的原因,并针对问题在原有的算法基础上进行了改进。提出了一种新的最佳规则替代策略,该策略的执行有一个先前条件,当此条件满足时,算法被认为陷入局部最优,被筛选出来的最佳规则就被替换。实验表明,与原有算法相比,改进的ACO算法在能够避免算法对最佳规则的选择为局部最优解,挖掘出来的规则有更高的分类准确率。最后,在基于PSO算法的分类器中,为了保证数据的一致性,必须对连续型数据离散化处理或者对离散型和名词型数据进行映射操作才能被分类器接受。本文提出一种混合ACO与PSO算法的分类算法,改进的ACO算法用来直接处理离散型属性和名词型属性,而改进的PSO算法用来直接处理连续型属性。这样就避免了对数据进行上述两种操作。利用KDDCUP99入侵检测数据对新提出来的算法进行实验,实验表明新的算法挖掘出来的规则的有较好的分类效果。
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