遗传算法的数据挖掘综述

基于遗传算法的数据挖掘综述

朱玲

(江西理工大学信息工程学院，赣州市中国 341000)

摘要：本文定义了遗传算法概念和理论的来源，介绍遗传算法的研究方向和应用领域，解释了遗传算法的相关概念、编码规则、三个主要算子和适应度函数，描述遗传算法计算过程和参数的选择的准则，并且在给出的遗传算法的基础上结合实际应用加以说明。

关键词：数据挖掘;遗传算法

Data Mining Based on Genetic Algorithm

Zhu Ling

(College of Information Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou, China 341000) Abstract:This paper defines the concept of genetic algorithm and the source of the theory, introduces the research direction and application field of genetic algorithm, explains the related concepts, coding rules, three main operators and fitness functions of genetic algorithm, describes the genetic algorithm calculation process and Parameter selection criteria, and in the given genetic algorithm based on the combination of practical applications to be explained.

Key words: data mining; genetic algorithm

前言

遗传算法(genetic algorithm，GAs)试图计算模仿自然选择的过程，并将它们运用于解决商业和研究问题。遗传算法于20世界六七十年代由John Holland[1] 发展而成。它提供了一个用于研究一些生物因素相互作用的框架，如配偶的选择、繁殖、物种突变和遗传信息的交叉。在自然界中，特定环境限制和压力迫使不同物种竞争以产生最适应于生存的后代。在遗传算法的世界里，会比较各种候选解的适合度，最适合的解被进一步改进以产生更加优化的解。

遗传算法借助了大量的基因术语。遗传算法的基本思想基于达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说，是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法。生物在自然界的生存繁殖，显示对其自然环境的优异自适应能力。受其启发，人们致力于对生物各种生存特性的机制研究和行为模拟。通过仿效生物的进化与遗传，根据“生存竞争”和“优胜劣汰”的原则，借助选择、交叉、变异等操作，使所要解决的问题从随机初始解一步步逼近最优解。现在已经广泛的应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。[2]在工业、经济管理、交通运输、工业设计等不同领域，成功解决了许多问题。例如，可靠性优化、流水车间调度、作业车间调度、机器调度、设备布局设计、图像处理以及数据挖掘等。遗传算法作为一类自组织于自适应的人工智能技术，尤其适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题。

1.遗传算法的应用领域和研究方向

1.1遗传算法的特点

遗传算法作为一种新型、模拟生物进化过程的随机化搜索方法，在各类结构对象的优化过程中显示出比传统优化方法更为独特的优势和良好的性能。它利用其生物进化和遗传的思想，所以它有许多传统算法不具有的特点[3]：

※搜索过程不直接作用在变量上，而是作用于由参数集进行了编码的个体上。此编码操作使遗传算法可以直接对结构对象进行操作。

※搜索过程是从一组解迭代到另一组解，采

用同时处理群体中多个个体的方法，降低了陷入局部最优解的可能性，易于并行化。※采用概率的变迁规则来指导搜索方向，不采用确定性搜索规则。

※对搜索空间没有任何的特殊要求，只利用适应度信息，不需要其它辅助信息，适应范围广。

※对于给定的问题，可以产生许多的潜在解，最总选择可以由使用者确定。

遗传算法的优越性只要表现在：首先他在搜索过程中不容易陷入局部最优，即使在定义的适应值函数是不连续的、非规则的或是有噪声的情况下，它也能以很大的概率找到整体最优解；其次由于它固定的并行性，遗传算法非常适合于大规模的并行计算机。

※遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，广泛适用于很多科学。

1.2遗传算法的应用领域

1．函数优化

函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是对遗传算法进行性能评估的常用算例。很多人构造出的各种各样的复杂形式的测试函数，有连续函数也有离散函数，有凸函数也有凹函数，有低维函数也有高维函数，有确定函数也有随机函数，有但峰值函数也有多峰值函数等。用这些几何特性各具特色的函数来评价遗传算法的性能，更能反映算法的本质效果。而对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用其他优化方法比较难求解，而遗传算法却是可以方便的得到较好的结果。

2．组合优化

随着问题规模增大，组合优化问题的搜索空间也急剧扩大，有时在目前的计算机上用枚举法很难或不可能求解精确最优解。对这类复杂问题，人们已经意识到应把主要精力放在求其满意解上，而遗传算法是寻求这种满意解定的最佳工具之一。实践证明，遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、装箱问题、布局优化、图形划分问题等各种具有NP难度的问题得到成功应用。

3．自动控制

在自动控制领域中有很多优化相关的问题需要求解，遗传算法已在其中得到初步的应用，并显示出良好的效果。例如用遗传算法进行航空控制系统的优化、使用遗传算法设计空间交回控制器、基于遗传算法的模糊控制器的优化设计、基于遗传算法的参数辨识、基于遗传算法的模糊控制规则的学习、利用遗传算法进行人工神经网络的结构优化设计和权值学习，都显示出遗传算法在这些领域的应用可行性。

4．图像处理

图像处理是计算机视觉中的一个重要研究领域。在图像处理过程中，如扫描、特征提取、图像分割等不可避免的存在一些误差，从而会影响图像的效果。如何使这些误差最小是使计算机视觉达到实用化的重要要求。遗传算法在这些图像处理中优化计算方面找用武之地。目前已在模式识别、图像恢复、图像边缘特征提取等方面取得了应用。

5．数据挖掘

数据挖掘是近几年出现的数据库技术，它能够从大型的数据库中提取隐含的、先前未知的、有潜在应用价值的知识和规则。许多数据挖掘问题可视为搜索问题，数据库视为搜索空间，挖掘算法视为搜索策略。因此，应用遗传算法在数据库中进行搜索，对随机产生的一组规则进行进化，直到数据库能被该组规则覆盖，从而挖掘出隐含在数据库中的规则。遗传算法已经成为数据挖掘的重要有效方法之一。

6．复杂性科学

在复杂性问题的研究中，遗传算法也崭露头角。什么叫复杂性问题，各家看法不一。共同认识还是有的，即是复杂性问题应用是多层次、多因素、其相互作用是非线性、不确定和不稳定的，这样的学习问题自然属复杂性研究的范畴。事实上，在复杂系统例如适应性系统学习策略的研究中，遗传算法占有重要位置。由于介质参数的模型非常大，同时观测数据不完备、噪音的存在、源的情况复杂未知。很难用传统的方法求得目标函

数的全局最优值，而只能求一定意义下的“满意解”。这时，可供选择的方法之一自然是遗传算法。

1.3遗传算法的研究方向

遗传算法是多学科结合与渗透的产物，已经发展成为一种自组织、自适应的综合技术，广泛应用在计算机科学、工程技术和社会学领域。[4]

遗传算法的基础理论、数学模型主要集中在对于算法的收敛性、复杂性、收敛速度的研究上。遗传算法在操作上突出特点是具有高度的并行性。还有在与神经网络方向相结合，成功的用于从时间序列分析来进行财政预算。开发遗传算法的的商业软件、开拓更广泛的遗传算法应用领域也是今后的主要任务。遗传算法是21世纪有关智能计算术中的关键之一。是十分活跃的研究领域，正在从理论深度、技术的多样化以及应用的广度不断探索。

2.遗传算法的编码规则

编码机制是GA（遗传算法）的基础，编码是遗传算法主要解决的首要问题。GA不是对研究对象直接进行讨论，而是通过某种编码机制把对象统一赋予有特定符号按一定顺序排成的串。将问题的解转换成基因序列的过程称为编码。反之，将基因转换成问题的解的过程成为解码。对GA的码可以有十分广泛的的理解。在优化问题方面，一个串对应于一个可能解；在分类问题的方面，串可以解释为一个规则。即串的前半部为输入或前件，后半部分为输出或后件、结论等。对于任何应用遗传算法解决实际问题，都要必须将解的表达方法和相关问题领域的特点结合起来分析考虑。

图一：编码空间与解空间

从图一中可见，遗传算法的一个显著特点是它交替地在编码空间和解码空间中工作，它在编码空间对染色体进行遗传运算，而在解空间对解进行评估和选择。自然选择联结了染色体和它所表达的解的性能当用遗传算法算法解问题，必须在问题空间对遗传算法的个体基因结构之间建立联系，即确定编码和解码方案。一般来说，由于遗传算法计算过程的鲁棒性，他对编码的要求并不苛刻，但是编码的策略对于遗传算子，尤其是对交叉和变异算子的功能和设计有很大影响。评估编码机制的一般采用一下三种规范：（1）完备性：问题空间中的所有点都能作为GA 空间中的点表现；（2）健全性：GA空间中的染色体能对应所有问题空间中的候选解；（3）非冗余性：染色体和候选解一一对应。

2.1几种常见的编码机制

1.二进制编码

二进制编码采用得到了Holland早期理论结果的支持，它是遗传算法中最常用的一种编码方法。优点为（1）编码、解码操作简单易行；（2）交叉、变异操作便于实现；（3）符合最小字节符集编码原则；（4）便于利用模式定理对算法进行理论分析。

2.格雷码编码

对于一些连续优化问题，二进制编码由于遗传算法的随机特性而使其局部搜索功能力较差。为改进这一特点，人们提出了格雷码。它的方法是二进制编码方法的一种变形。它是这样的一种编码方法，其连续的两个整数所对应的编码值之间仅仅只有一个码位是不相同的，其余位都是完全相同。3．实数编码

对于一些多维、高精度要求1的连续函数优化问题，使用二进制编码来表示个体将会带来一些不利。例如，二进制编码存在着连续函数离散化的映射误差，同时不便于反映所求问题的特定知识。为了克服这些缺点，人们提出了实数编码方法，即个体的每个基因值用实数表示。

3.遗传算法的主要算子

遗传算子最重要的算子有三种：选择、交叉、变异。选择体现“适者生存”原理，通过适

应值选择优质个体而抛弃劣质个体。交叉能使个体之间遗传物质进行交换从而产生更好的个体。变异能恢复个体失去的或未开发的遗传物质，以防止个体在形成最优解过程中过早收敛。

1.选择算子

选择算子也称复制算子、繁殖算子。它的作用在于根据个体优劣程度决定在下一代是被淘汰还是被复制。一般的说，通过选择，将适应度即优良的个体有较大的存在机会，而适应度小即低劣的个体继续存在的机会也较小。选择操作的主要目的是为了避免基因缺失、提高全局收敛性和计算效率。选择操作的任务就是按照某种方法从父代群体中选取一些个体，遗传到下一代群体。选择包括两基本方面（1）选择空间：选择过程可以基于全部或是部分双亲和后代产生下来的的新种群。令PopSize为种群的大小，offSize为每代产生的后代数。一般的选择空间的大小为PopSize，含有所有后代和部分双亲。扩大的选择空间的大小为PopSize+offSize，含有所有后代和双亲。（2）选择算子：选择算子是关于如何从选择空间中选择染色体理论。一般有赌盘选择、确定选择、混合选择。三种不同类的选择算子在不同领域各有千秋。

2.交叉算子

交叉算子又叫重组、配对算子，是指两个相互配对的染色体按照某种方式相符交换其余部分基因，从而形成新的个体。遗传算法的有效性主要是来自选择和交叉操作，尤其是交叉，在遗传算法中起着核心的作用。他决定了一串算法的全部搜索能力。交叉算子里面又分为单点交叉和双点交叉。

3.变异算子

所谓的变异算子，是指选择和交叉算子基本完成了遗传算法的大部分搜索功能，将个体编码串中的某些基因值用其他基因值来替换，从而形成一个新的个体，是一种防止算法早熟的措施。遗传算法中的变异运算是产生新个体的辅组方法，但是它是不可少的一个运算步骤增加遗传算法找到接近最优解的能力。

4.遗传算法计算过程

首先需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作，将实际问题转化到编码空间产生初始种群之后，按照适者生存的道理，逐代演化产生越来越好的近似解。在每一代，根据问题域中的的个体的适应度大小挑选个体，并且借助自然遗传算子进行组合交叉和变异，产生出新的解集和种群。这样经过若干代之后，算法收敛于最好的染色体，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。遗传算法过程如下。

gen=gen+1

5.结论与展望

本文重点讲解遗传算法的理论概念以及应用领域和一些基本的编码方法。我们了解遗传算法在不同的问题领域中发挥的重要作用。如何用遗传算法的算子去解决问题。并且注意到了遗传算法的自适应度函数设计直接影响遗传算法的性能等要点。作为一个新兴的研究领域,遗传算法仍然有许多问题需要进行深入研究。比如说遗传算法只对生物进化的简单模拟，需要进一步丰富和完善。遗传算法在精度、可信度、计算复杂性等方面还没有定量的分析。而且局部搜索能力弱。遗传算法的全局寻优性好，但是局部寻优速度行对较慢。可能存在“早熟”现象[5] .即是指当群体进化到算法的中后期，由于群体的多样性遭到破坏，尚未达成全局最优解的算法已近收敛，搜索停滞不前。使算法陷入局部最优解。我相信在逐步发展的未来这些理论会更加完善。遗传算法成为一个崭新的科学，在社会经济发展中起到更大的作用发挥着巨大的潜力。6.参考文献

[1]Peter chapman，julian Clinton，Randy Kerber，Thomas Khabaza，Thomas Reinart，Colin Shearer，and Rudiger Wirth，CRISP-DM step-by-step Data Mining Guide [2]朱明数据挖掘导论-合肥：中国科学技术大学出版社，2012.1

[3](美)拉罗斯数据挖掘方法与模型-北京：高等教育出版社，2011.3

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[5](美)Pang-NingTan ，（美）Michael Steinbach，Vipin Kumar-北京人民邮电出版社，2006.1

[6]lan H.Witten,Eibe

Frank,Introduction to Data Mining. [8]刘辉，胡大治.数据挖掘技术发展及其应用.甘肃科技，2006，22

[9]臧洌.人工神经网络在混沌观测时序数据处理中的应用[J].数据采集与处理，2001(4):486-489.

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[11]林建勤.数据挖掘主要问题的对策研究[J].贵阳学院学报，2007(2):1-4.

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[19]朱晓华.浅析数据挖掘技术在图书馆自动化中的应用[ J] .图书馆学研究，2002，

数据挖掘研究现状综述

数据挖掘 引言 数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。 所谓的数据挖掘（Data Mining）指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。

目录 引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)

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遗传算法综述 摘要：遗传算法(genetic algorithms，GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法，适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性优化问题。遗传算法可广泛应用于组合优化、机器学习、自适应控制、设计和人工生命等领域，是21世纪有关智能计算中的重要技术之一。 本文通过对相关论文的查阅和整理，对遗传算法的研究现状和发展趋势进行了综述并谈论了一些自己的看法。 关键词：遗传算法研究现状发展趋势 引言：遗传算法是模拟遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，由美国Michigan大学的Holland教授于1969年提出，后经DeJong、Goldberg 等人归纳总结，形成一种新的全局优化搜索算法[1]。遗传算法以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理以及高效、实用等显著特点，在各个领域得到了广泛应用，取得了良好效果，并逐渐成为重要的智能算法之一。 1、遗传算法的基本原理 与传统搜索算法不同, 遗传算法从一组随机产生的初始解,称为群体, 开始搜索过程。群体中的每个个体是问题的一个解,称为染色体。这些染色体在后续迭代中不断进化, 称为遗传。遗传算法主要通过交叉、变异、选择运算实现。交叉或变异运算生成下一代染色体, 称为后代。染色体的好坏用适应度来衡量。根据适应度的大小从上一代和后代中选择

一定数量的个体, 作为下一代群体, 再继续进化, 这样经过若干代之后, 算法收敛于最好的染色体, 它很可能就是问题的最优解或次优解。“遗传算法中使用适应度这个概念来度量群体中的各个个体的在优化计算中有可能到达最优解的优良程度。度量个体适应度的函数称为适应度函数。适应度函数的定义一般与具体求解问题有关”[2]。 遗传算法包含两个数据转换操作，一个是从表现型到基因型的转换，将搜索空间的参数或解转换成遗传空间中的染色体或个体，这个过程称为编码（coding）。另一个是从基因型到表现型的转换，即将个体转化成搜索空间中的参数，这个过程称为译码（decode）。 图1展示了遗传算法的运行过程。 图1 遗传算法的运行过程示意图 2、遗传算法的研究现状 2.1 遗传算法研究方向[3] 在遗传算法的研究中，目前主要有三类研究方向： ⑴研究遗传算法本身的理论基础。 ⑵用遗传算法作为工具解决工程问题。主要是进行优化，关心的是能

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数据挖掘简介 数据挖掘的任务 数据挖掘的任务就是从实例集合中找出容易理解的规则和关系。这些规则可以用于预测未来趋势、评价顾客、评估风险或简单地描述和解释给定的数据。通常数据挖掘的任务包括以下几个部分: 数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。传统的也是最简单的数据总结方法是计算出数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计值，或者用直方图、饼图等图形方式表示。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。数据泛化目前主要有两种技术:多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。 多维数据分析方法是一种数据仓库技术，也称作联机分析处理(OLAP，onLineAnalysisProeess)。数据仓库是面向决策支持的、集成的、稳定的、不同时间的历史数据集合。决策的前提是数据分析。在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作，这类操作的计算量特别大。因此一种很自然的想法是，把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便于决策支持系统使用。存储汇集操作结果的地方称作多维数据库。多维数据分析技术已经在决策支持系统中获得了成功的应用，如著名的SAS数据分析软件包、Businessobject公司的决策支持系统Businessobjeet，以及IBM公司的决策分析工具都使用了多维数据分析技术。 采用多维数据分析方法进行数据总结，它针对的是数据仓库，数据仓库存储的是脱机的历史数据。为了处理联机数据，研究人员提出了一种面向属性的归纳方法。它的思路是，直接对用户感兴趣的数据视图(用一般的SQL查询语言即可获得)进行泛化，而不是像多维数据分析方法那样预先就存储好了泛化数据。方法的提出者对这种数据泛化技术称之为面向属性的归纳方法。原始关系经过泛化操作后得到的是一个泛化关系，它从较高的层次上总结了在低层次上的原始关系。有了泛化关系后，就可以对它进行各种深入的操作而生成满足用户需要的知识，如在泛化关系基础上生成特性规则、判别规则、分类规则，以及关联规则等。数据挖掘的分类 数据挖掘所能发现的知识有如下几种: .广义型知识，反映同类事物共同性质的知识; .特征型知识，反映事物各方面的特征知识; .差异型知识，反映不同事物之间属性差别的知识; .关联型知识，反映事物之间依赖或关联的知识; .预测型知识，根据历史的和当前的数据推测未来数据; .偏离型知识。揭示事物偏离常规的异常现象。 所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，随着概念树的提升，从微观到中观再到宏观，以满足不同用户、不同层次决策的需要。例如，从一家超市的数据仓库中，可以发现的一条典型关联规则可能是“买面包和黄油的顾客十有八九也买牛奶”，也可能是“买食品的顾客几乎都用信用卡”，这种规则对于商家开发和实施客户化的销售计划和策略是非常有用的。 数据挖掘的方法 数据挖掘并非一个完全自动化的过程。整个过程需要考虑数据的所有因素和其预定的效用，然后应用最佳的数据挖掘方法。数据挖掘的方法很重要。在数据挖掘的领域里.有一点已经被广泛地接受，即不管你选择哪种方法，总存在着某种协定。因此对实际情况，应该具体分析，根据累积的经验和优秀的范例选择最佳的方法。数据挖掘中没有免费的午餐，也没

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3D S可以方便灵活地实现对动画帧中的节点、平面、边界、颜色和轨迹的控制,同时对于物体变形测试,轴心点设置以及段信息的获取和设置也能方便准确地进行。而keyscri p t语言的优点体现在于其精确的数值计算,它可以对大量的复杂无序的动作进行随机计算,节省了制作时间。利用keyscri p t编辑器还能方便地进行语法检查并能直接执行无语法错误的keyscri p t程序。3　内存管理方式 3D S使用了独特的Pharlap的虚拟内存管理技术(VMM 386),该技术使3D—Studi o能使用比物理内存RAM更大的空间。这种内存管理方式与W indow2 s T M的内存管理方式不同,因此一般不在W indow s T M中使用3D S,若要在W indow s T M中使用,则必须在W in2 dow s T M的system1in i中的[386Enh]段加入device= Pharlap1386,使W indow s T M可以使用Pharlap的内存管理方式。这种内存管理方式也有一些不足,如内存一旦被3D S使用将不被释放。 4　硬件环境 使用3D—Studi o410的最低配制要求是386(带协处理器)的主机,至少8兆的内存,20兆以上的硬盘空间,DO S313以上的操作系统。由于3D S中的许多图形渲染时都必须使用256色,且观看3D S自带的一些图片也必须在256色的模式下进行,所以需要SV GA或TV GA的显示器。输入系统除了键盘外还必须配有鼠标,也可选配数字化仪。由于3D S在进行图形渲染需要大容量的内存,同时还需要CPU进行大量的浮点运算,因此当CPU为Pen tium T M、内存为16兆以上,并使用高性能的显示卡时,3D S的动画制作功能才能得到完美体现。由于ln tel公司生产的CPU兼容的Cyrix、AM D等公司生产的CPU浮点运算能力较差,因此CPU首选还是ln tel公司的产品。外设还可选配数字化仪等设备,对于需要直接输出到磁带上,并使用电视进行播发的动画,则可选用专业用户级以上的逐帧录向设备。 总之,3D S是一个庞大的图形工作平台,学会使用它的各种命令,发挥软件的强大功能绘制出优秀的动画和图象,还需要有很多技巧。随着人们对3D S认识加深,以它为平台开发的动画产品必将更加丰富多彩。 参考文献 1　[美]S1D1E lli o t,P1L1M iller,G1G1Pyro s著1黄心渊等译《3D—Studi o技术精粹》1北京:清华大学出版社。 19951 2　黄心渊　左正兴编著1《3D—Studi o(310—410)技术与应用》1北京:清华大学出版社,19961 收稿日期:1996年11月18日 遗传算法综述 艾丽蓉　何华灿 (西北工业大学计算机系　西安710072) 摘　要　本文从计算智能与进化计算谈起,论述了遗传算法产生的思想及背景,遗传算法的应用与研究现状,以及遗传算法研究的基本内容与问题,最后对GA与传统搜索算法做一比较,并概述了GA在并行处理应用中的潜在优势。 关键词　计算智能　进化计算　遗传算法(GA) 0　序言 长久以来,人们一谈到人工智能就马上想到逻辑、规则、推理,而一谈到计算就联想到矩阵运算、解微分方程,似乎智能和计算是两股道上跑的车。人工智能在走过几十年的曲折道路之后,人们经过认真反思,不断探索新的研究途径,于是一个新的研究方向——计算智能应运而生。 研究思维模拟主要的道路有四条:基于心理学的符号处理方法,基于社会学层次型的智能体方法,基于生物进化的进化计算与自适应方法,以及基于生理学的人工神经网络方法。目前聚集在计算智能大旗下的主要是后两个学派的学者(加上从事模糊计算和混沌计算等方面的学者)。实际上,只要在计算机上,模拟人类思想,不管用什么方法,其本质的基础还是二进制数字计算,在当前符号处理主宰人工智能的情况下,更应强调遗传算法等以数字计算为基础的方法对推动人工智能发展有着特殊的作用。 计算技术的飞速发展使大规模的现实模拟成为可能,而针对社会和生物现象的模拟,对人类认识自身及其环境具有重大意义,进化是其中最为诱人的领域之一。人的智能是从哪里来的?归根结底是从生物进化中得来的,反映在遗传基因中,脑的结构变化也是通过基

大数据时代的空间数据挖掘综述

第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将

遗传算法综述

遗传算法综述 太原理工大学刘晶学号：s2******* 摘要：遗传算法是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，它借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法，它能在搜索过程中自动获得和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优的方案。遗传算法作为一种实用、高效、鲁棒性强的优化技术，有着广泛的应用前景。 关键词：遗传算法数学模型优点流程 一，概述。遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。美国Michigan 大学的Holland 教授及其学生受到生物模拟技术的启发，创造了一种基于生物遗传和进化机制的适应于复杂系统优化的自适应概率优化技术———遗传算法。 二，基本遗传算法的数学模型。基本遗传算法可表示为：SGA=（C，E，P0，M，Φ，Γ，Ψ，T）式中，C为个体的编码方法；E 为个体适应度评价函数；P0 为初始种群；M为种群大小；Φ为选择算子；Γ为交叉算子；Ψ为变异算子；T为遗传运算终止条件。 三，遗传算法的优点。 3.1 对可行解的广泛性表示。遗传算法的处理对象不是参数本身，而是针对那些通过参数集进行编码得到的基因个体。次编码操作

使得遗传算法可以直接对结构对象进行操作。 （1）通过对连接矩阵的操作，遗传算法可用来对神经网络或自动机的结构或参数加以优化。 （2）通过对集合的操作，遗传算法可实现对规则集合和知识库的精炼而达到高质量的机器学习目的。 （3）通过对树结构的操作，用遗传算法可得到用于分类的最佳决策树。 （4）通过对任务序列的操作，遗传算法可用于任务规划，而通过对操作序列的处理，可自动构造的顺序控制系统。 3.2 群体搜索特性。许多传统的搜索方法都是单点搜索，这种点对点的搜索方法，对于多峰分布的搜索空间常常会陷于局部的某个单峰的极值点，相反，遗传算法采用的是同时处理群体中多个个体的方法。 3.3 不需要辅助信息。遗传算法仅用适应度函数的数值来评估基因个体，并在此基础上进行遗传操作。更重要的是，遗传算法的适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且某定义域可以任意设定。对适应度函数的唯一要求是，编码必须与可行解空间对应，不能有死码。由于限制条件的缩小，使得遗传算法的应用范围大大扩展。 3.4 内在启发式随机搜索特性。遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导它的搜索方向。概率仅仅是作为一种工具来引导其搜索过程朝着搜索空间的更优化的解区域移动的。虽然看起来它是一种盲目搜索方法，实际上它有明确的搜索方向，具有内

遗传算法

遗传算法发展前景概况 （华北电力大学电气与电子工程学院，北京102206） 摘要：遗传算法是一种基于生物进化自然选择和群体遗传机理的，适合于复杂系统优化的自适应概率优化技术，近年来，因为遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力和在工业工程领域的成功应用，这种算法受到了国内外学者的广泛关注，本文介绍了遗传算法研究现状和发展的前景，概述了它的理论和技术，并对遗传算法的发展情况发表了自己的看法。 关键词：遗传算法; 遗传算子；进化计算；编码 GENERAL GENETIC ALGORITHM DEVELOPMENT PROSPECT (North China Electric Power University Electrical And Electronic Engineering Institute,Beijing102206) ABSTRACT: Genetic algorithm is a kind of natural selection and based on biological evolution of genetic mechanism, group suitable for complex system optimization adaptive probability optimization technique, in recent years, because genetic algorithm for solving complex optimization problem in the huge potential and the successful application of industrial engineering, this algorithm was wide attention of scholars at home and abroad, this paper introduces the current research status and development of genetic algorithm, summarizes the prospect of its theory and technology of genetic algorithm and the development of published opinions of his own. KEY WORD: Genetic algorithm; Genetic operator; Evolutionary computation; coding 1.引言 现在，遗传算法正在迅速发展，遗传算法与其很强的解决问题能力和适合于复杂系统的自适应优化技术渗透到研究和工业工程领域，在电力系统，系统辨识,最优控制，模式识别等领域有了很广泛的应用，取得了很好的效果。 2.遗传算法基本思想 遗传算法是建立在自然选择和群体遗传学基础上的随机，迭代和进化，具有广泛适用性的搜索方法，所有的自然种类都是适应环境而生存，这一自然适用性是遗传算法的主要思想。 遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的，而一个种群则经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，其内部基因决定了个体的外部表现。因此，在一开始就要实现外部表现到内部基因的映射，即编码工作，通常采用二进制码。初始种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原则，逐代演化产生出越来越好的近似解。在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集和种群，这种过程将导致种群像自然进化那样产生比前代更适应于环境的后代种群，末代种群中的最有个体经过解码，可以作为问题近似最优解。 遗传算法采纳了自然进化模型，如选择，交叉，变异等，计算开始时，种群随机初始化产生一定数目的N个个体，并计算每个个体的适应度函数，如果不满足优化准则，就开始新一代的计算。为了产生下一代，按照适应度选择个体父代进行基因重组二产生子代。所有的子代按一定的概率进行变异，子代取代父代构成新一代，然后重新计算子代的适应度。这一过程循环执行，直到满足优化准则为止。 3.遗传算法基本操作

数据挖掘课程论文综述

海南大学 数据挖掘论文 题目：股票交易日线数据挖掘 学号：20100602310002 姓名： 专业：10信管 指导老师： 分数：

目录 目录 (2) 1. 数据挖掘目的 (3) 2.相关基础知识 (3) 2.1 股票基础知识 (3) 2.2 数据挖掘基础知识 (4) 2.2.2数据挖掘的任务 (5) 3.数据挖掘方案 (6) 3.1. 数据挖掘软件简介 (6) 3.2. 股票数据选择 (7) 3.3. 待验证的股票规律 (7) 4. 数据挖掘流 (8) 4.1数据挖掘流图 (8) 4.2规律验证 (9) 4.2.2规律2验证 (10) 4.2.3规律三验证 (12) 4.3主要节点说明 (14) 5.小结 (15)

1.数据挖掘目的 数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息，发现数据之间的内在联系与规律。对于本次数据挖掘来说，其目的就是学会用clementine对股票的历史数据进行挖掘，通过数据的分析，找出存在股票历史数据中的规律，或者验证已存在的股票规律。同时也加深自己对股票知识的了解和对clementine软件的应用能力。为人们决策提供指导性信息，为公司找出其中的客户为公司带来利润的规律，如二八原则、啤酒与尿布的现象等。 2.相关基础知识 2.1 股票基础知识 2.1.1 股票 是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的、用以证明出资人的股本身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有权益和承担义务的凭证。股票代表着其持有人（股东）对股份公司的所有权，每一股同类型股票所代表的公司所有权是相等的，即“同股同权”。股票可以公开上市，也可以不上市。在股票市场上，股票也是投资和投机的对象。对股票的某些投机炒作行为，例如无货沽空，可以造成金融市场的动荡。 2.1.2 开盘价 开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格。世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。 2.1.3 收盘价 收盘价是指某种证券在证券交易所一天交易活动结束前最后一笔交易的成交价格。如当日没有成交，则采用最近一次的成交价格作为收盘价，因为收盘价是当日行情的标准，又是下一个交易日开盘价的依据，可据以预测未来证券市场行情；所以投资者对行情分析时，一般采用收盘价作为计算依据。

遗传算法综述

遗传算法综述 遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。 在阅读了一些相关资料后，我整理出这篇综述，将通过五个部分来介绍遗传算法以及其在计算机科学领域的相关应用、 一、起源和发展分支 尝试性地将生物进化过程在计算机中模拟并用于优化问题求解开始于20世纪50年代末，其目的是将生物进化的思想引入许多工程问题中而成为一种优化工具，这些开拓性的研究工作形成了遗传算法的雏形。但当时的研究进展缓慢，收效甚微。原因是由于缺少一种通用的编码方式，人们只有通过变异才能改变基因结构，而无法使用交叉，因而增加了迭代次数。同时算法本身需要较大的计算量，当时的计算机速度便无法满足要求，因而限制了这一仿生过程技术的迅速发展。20世纪60年代中期，Holland在Fraser和Bremermann等人研究成果的基础上提出了位串编码技术，这种编码技术同时适用于变异操作和交叉操作。 遗传算法的真正产生源于20世纪60年代末到70年代初，美国Michigan大学的Holland教授在设计人工适应系统中开创性地使用了一种基于自然演化原理的搜索机制，并于1975年出版了著名的专著“Adaptation in Natural and Artificial Systems”，这些有关遗传算法的基础理论为遗传算法的发展和完善奠定了的基础。同时，Holland教授的学生De Jong首次将遗传算法应用于函数优化中，设计了遗传算法执行策略和性能评价指标，他挑选的5个专门用于遗传算法数值实验的函数至今仍被频繁使用，而他提出的在线(on-line)和离线(off-line)指

数据挖掘文献综述

湘潭大学 本科生专业文献综述 题目: 数据挖掘文献综述 姓名: 林勇 学院: 信心工程学院学院 专业: 自动化 班级: 一班 学号: 2010550113 指导教师: 张莹

0前言 随着计算机技术的迅猛发展，人类正在步入信息社会。面对今天浩如烟海的信息，如何帮助人们有效地收集和选择所感兴趣的信息，更关键的是如何帮助用户在日益增多的信息中自动发现新的概念并自动分析它们之间的关系，使之能够真正地做到信息处理的自动化，这已成为信息技术领域的热点问题。数据挖掘就是为满足这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。 1什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)，也叫数据开采，数据采掘等，是按照既定的业务目标从海量数据中提取出潜在、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理，从而得出可供决策参考的统计分析数据。在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。OLAF'的出现早于数据挖掘，它们都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而言两者是相辅相成的。OLAP可以看作一种广义的数据挖掘方法，它旨在简化和支持联机分析，而数据挖掘的目的是便这一过程尽可能自动化。数据挖掘基于的数据库类型主要有：关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、Internet信息库以及新兴的数据仓库(Data Warehouse)等。而挖掘后获得的知识包括关联规则、特征规则、区分规则、分类规则、总结规则、偏差规则、聚类规则、模式分析及趋势分析等。 1.1 数据挖掘的任务 数据挖掘的两个高层目标是预测和描述。前者指用一些变量或数据库的若干已知字段预测其它感兴趣的变量或字段的未知的或未来的值；后者指找到描述数据的可理解模式。根据发现知识的不同，我们可以将数据挖掘任务归纳为以下几类： (1)特征规则。从与学习任务相关的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征．例如可以从某种疾病的症状中提取

遗传算法概述

第1期作者简介：李红梅（1978-），女，湖南湘潭人，硕士，广东白云学院讲师，研究方向为演化计算。 1遗传算法的发展史 遗传算法（Genetic Algorithms ）研究的历史比较短，20世纪 60年代末期到70年代初期，主要由美国家Michigan 大学的John Holland 与其同事、学生们研究形成了一个较完整的理论 和方法，遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。我国对于GA 的研究起步较晚，不过从20世纪90年代以来一直处于不断上升中。 2遗传算法的基本思想 遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群（popu- lation ）开始的，而一个种群则由经过基因（gene ）编码（coding ） 的一定数目的个体（individual ）组成。每个个体实际上是染色体（chromosome ）带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现。初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation ）演化产生出越来越好的近似解。在每一代中，根据问题域中个体的适应度（fitness ）、大小挑选（selection ）个体，借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators ）进行组合交叉（crossover ）和变异（mutation ），产生出代 表新的解集的种群。这个过程将导致后生代种群比前代更加适应环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding ），可以作为问题近似最优解。 3遗传算法的一般流程 （1）随机产生一定数目的初始种群，每个个体表示为染色 体的基因编码； （2）计算每个个体的适应度，并判断是否符合优化准则。若符合，输出最佳个体及其代表的最优解并结束计算，否则转向第3步； （3）依据适应度选择再生个体，适应度高的个体被选中的概率高，适应度低的个体可能被淘汰； （4）执行交叉和变异操作，生成新的个体；（5）得到新一代的种群，返回到第2步。 4遗传算法的特点 传统的优化方法主要有三种：枚举法、启发式算法和搜索 算法： （1）枚举法 可行解集合内的所有可行解，以求出精确最 优解。对于连续函数，该方法要求先对其进行离散化处理，这样就可能因离散处理而永远达不到最优解。此外，当枚举空间比较大时，该方法的求解效率比较低，有时甚至在目前先进计算机工具上无法求解。 （2）启发式算法 寻求一种能产生可行解的启发式规则， 以找到一个最优解或近似最优解。该方法的求解效率比较高，但对每一个需求解的问题必须找出其特有的启发式规则。这个启发式规则一般无通用性，不适合于其它问题。 （3）搜索算法 寻求一种搜索算法，该算法在可行解集合 的一个子集内进行搜索操作，以找到问题的最优解或者近似最优解。该方法虽然保证不了一定能够得到问题的最优解，但若适当地利用一些启发知识，就可在近似解的质量和效率上达到一种较好的平衡。 遗传算法不同于传统的搜索和优化方法。主要区别在于： ①遗传算法直接处理问题参数的适当编码而不是处理参数集 本身。②遗传算法按并行方式搜索一个种群数目的点，而不是 遗传算法概述 李红梅 （广东白云学院计算机系，广东广州510450） 摘要：遗传算法是一种全局优化的随机搜索算法。它是解决复杂优化问题的有力工具。在工程设计、演化硬件电路 设计以及人工智能等方面应用前景广阔。系统地介绍了遗传算法的发展史、基本思想、特点、主要应用领域等相关方 面。 关键词：遗传算法；搜索；进化；最优解；种群中图分类号：TP312 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2009）01-0067-02 第8卷第1期2009年1月 Vol.8No.1Jan.2009 软件导刊 Software Guide

最优控制-遗传算法综述

最优控制论文 遗传算法的发展 摘要 最优控制是现代控制理论的核心，它研究的主要问题是：在满足一定约束条件下，寻求最优控制策略，使得性能指标取极大值或极小值。解决最优控制问题

的主要方法有古典变分法、极大值原理和动态规划。 最优控制理论已被应用于综合和设计最速控制系统、最省燃料控制系统、最 小能耗控制系统、线性调节器等。目前研究最优控制理论最活跃的领域有神经网 络优化、模拟退火算法、趋化性算法、遗传算法、鲁棒控制、预测控制、混沌优化 控制以及稳态递阶控制等。 作为一种比较新的一种新的优化算法—遗传算法(Genetic Algorithm, 简称G A ) 正在迅速发展。 遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注。本文介绍了遗传算法的研究现状,描述了它的主要特点和基本原理,概述了它的理论、技术和应用领域,讨论了混合遗传算法和并行遗传算法,指出了遗传算法的研究方向,并对遗传算法的性能作了分析。

目录 1 前言 (1) 2 遗传算法基本理论..................................................... 1... 2.1 遗传算法的基本步骤.................................................. 1.. 2.2 遗传算法的现状..................................................... 2... 2.3 遗传算法的应用..................................................... 3... 2.3.1 函数优化 ..................................................... 3... 2.3.2 组合优化 ..................................................... 4... 2.3.3 生产调度问题 ................................................. 4... 2.3.4 自动控制 ..................................................... 4... 2.3.5 机器人学 ..................................................... 4... 2.3.6 图像处理 ..................................................... 4... 2.3.7 人工生命 ..................................................... 5... 2.3.8 遗传编程 ..................................................... 5... 2.3.9 机器学习 ..................................................... 5... 2.3.10 数据挖掘.................................................... 5... 3 遗传算法的研究方向................................................... 5... 参考文献............................................................ 7...

数据挖掘综述

数据挖掘综述 1、产生背景 随着计算机的产生和大量数字化的存储方法的出现，我们借助计算机来收集和分类各种数据资料，但是不同存储结构存放的大量数据集合很快被淹没，便导致了结构化数据库以及DBMS的产生。 但是随着信息时代的到来，信息量远远超过了我们所能处理的范围，从商业交易数据、科学资料到卫星图片、文本报告和军事情报，以及生活中各种信息，这也就是“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代，面对巨大的数据资料，出现了新的需求，希望能够更好的利用这些数据，进行更高层次的分析，从这些巨大的数据中提取出对我们有意义的数据，这就是知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases），数据挖掘应运而生。 2、数据库系统技术的演变 1）20世纪60年代和更早 这个时期是数据收集和数据库创建的过程，原始文件的处理2）20世纪70年代---80年代初期 有层次性数据库、网状数据库、关系数据库系统 3）20世纪80年代中期—现在 高级数据库系统，可以应用在空间、时间的、多媒体的、主动的、流的和传感器的、科学的和工程的。 4）20世纪80年代后期—现在

高级数据分析：数据仓库和数据挖掘 5）20世纪90年代—现在 基于web的数据库，与信息检索和数据信息的集成6）现在---将来 新一代的集成数据域信息系统 3、数据挖掘概念 数据挖掘（Data Mining），就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在的有用的，最终可以理解的模式的非平凡过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases），也有人把数据挖掘作为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。 数据挖掘基于的数据库类型主要有：关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、Internet信息库以及新兴的数据仓库等。 4、数据挖掘特点和任务 4.1数据挖掘具有以下几个特点： 1）处理的数据规模十分庞大，达到GB,TB数量级，甚至更大2）查询一般是决策制定者（用户）提出的即时随机查询，往往不能形成精确的查询要求，需要靠系统本身寻找其可能感兴 趣的东西。 3）在一些应用（如商业投资等）中，由于数据变化迅速，因此

遗传算法综述

随着经济社会的迅猛发展, 人类科学研究与生产活动的广度与深度都大大拓展了，其中涌现出的大量具有各种非线性、不确定、不能精确解析以及建模机理复杂的新课题对信息与控制科学提出了前所未有的挑战。正是在这种背景下, 各种智能信息处理算法如雨后春笋般涌现出来。作为智能信息处理算法中的重要一员, 遗传算法近年来以其独特而卓越的性能引起了人们的广泛关注。 对于以往难以解决的函数优化问题,复杂的多目标规划问题，工农业生产中的配管、配线问题，以及机器学习，图象识别，人工神经网络的权系数调整，模糊规则的优化和网络构造等诸多问题，GA遗传算法以其出色的表现，已成为人们最常用也最有效的方法之一。虽然GA在许多优化问题中都有成功的应用，但其本身也存在一些不足，主要有：局部搜索能力弱、存在早熟成熟现象、收敛于局部最优解、随机漫游或振荡等现象，从而影响算法的收敛性能，降低了遗传算法的可信度。如何改善遗传算法的搜索能力和提高算法的收敛速度，使其更好地解决实际问题,是各国学者一直努力探索的一个主要课题。纵观成百上千的对遗传算法进行改进研究文献，其主要改进措施多集中在以下几个方面： 1．对遗传算法本身缺点的改进 1.1对遗传算法本身单一缺点的改进 种群人们主要关心的是种群中个体分布的多样性，这决定着运行遗传算法的效率，与种群相关的因素有种群个数，种群大小及初始种群三方面。

种群个数采用多个子种群并行搜索思想，有效避免了欺骗问题，提高了算法成功的概率。典型应用就是小生境技术，种群由M个子种群组成，每个子种群独立进化，种群间通过种群迁移∕移民等机制完成个体信息的交换。借鉴子种群并行的思想，发展出了思维进化计算，文献【】和量子衍生遗传算法或量子衍生进化计算，文献【】【】。 种群大小大致有固定种群和动态种群两种。 初始种群对于初始种群的生成主要是改变了以往单靠随机生成的缺点，引进了解空间格点化法或数论中均匀设计法，使产生的点集能均匀地分布于解空间。当然采用随机与均匀混合生成的初始种群，可以包含更丰富的解空间模式。文献【】,给出了用点的低序列差均匀生成初始种群的方法。（当然这些方法 编码经典的标准遗传算法( SGA )中，Holland运用模式定理分析编码机制时,建议采用二进制编码，其优点是简易稳定，但二进制编码具有不能直接反映问题的固有结构，解码复杂，精度不高，个体长度太长，占用计算机内存多和空间效率不高的缺点。它早已不能适应人们处理问题多样化的事实。 针对上述缺陷, 人们采用Gray编码和动态编码等方法成功地减少了编码的尺寸和复杂度，提高了局部搜索性能和速度。文献【】，给出了采用了性别编码，检测仿真表明其性能优于二进制和格雷码；采用染色体隐式解码算法，使得解码速度提高了6~50倍[9]；采用实数或浮点数的矩阵形式或复数形式的编码方法，实现了无需解码可直