遗传算法在数据挖掘中的应用实例分析(解tsp问题)

数据挖掘涉及基本概念理解及流程掌握，本文对此进行概述，同时说明遗传算法的核心原理，包括其操作流程kaiyun.ccm，并探讨该算法在数据挖掘领域的实践，以旅行商问题为例，详细剖析遗传算法的应用环节，展示其具体运作方式，此外还指出简单遗传算法在数据挖掘实践中的不足之处。数据挖掘领域常用遗传算法解决问题，旅行商问题是典型范例，本文探讨该算法应用，分析其效果，同时指出不足之处，首先概述数据挖掘基础理论，包括核心概念，然后说明遗传算法基本原理，介绍具体实施步骤，最后评价算法在该领域的实际表现，关键词：遗传算法；数据挖掘；旅行商问题

1数据挖掘简介数据挖掘（data

数据探查是近些年数据库运用方面非常抢眼的一个方向。数据探查指的是从众多且不完整、含杂乱信息、界限模糊、存在随机性的现实应用资料中，揭示那些隐匿的、具有规律性、事先未曾预料到、却具备潜在价值并且能够被最终解读的信息和认知的非简单操作。简单来讲，数据探查就是从资料中寻找信息或认知，也有人称作认知发现

discovery

在数据库领域，它有多个别称，例如知识发现过程，也被称作数据挖掘，或者叫做数据考古学，有时也指数据模式分析，或者功能相依分析。如今，数据探查已演变为数据库技术、智能计算、数量分析等不同学科融合的关键范畴，在实际操作层面，众多公司正逐步领悟到，推行数据探查能够为自身开拓更多潜在的市场价值，其全过程具体包含，首先需透彻掌握资料及其出处，其次要积极获取相关学问与手段。合并并核对信息，确保准确无误，构建理论框架和推测，开展实质性的信息探索活动。检验分析挖掘所得信息，阐明并实施其功能。数据挖掘包含众多方法，当前实践较多的基础方法可归类为三个方面：一是进行资料整理与特质获取，涉及例如集合分组、中心点提取、要素剖析等技术。数据建模和知识规则获取，涉及回归分析、神经网络、决策树、关联分析、关联分类、时序关联、贝叶斯网络等技术。优化和控制方面，主要采用遗传算法、遗传算法与神经网络相结合的算法等。本文重点讲解遗传算法在数据挖掘中的运用，并借助一个旅行商问题详细说明其核心思路。基本遗传算法是一种随机化搜索算法，它由美国J.Holland教授提出，并借鉴了生物界自然选择和自然遗传机制，其思想源于达尔文的进化论，该算法通过模拟生物进化过程中的遗传选择和自然淘汰来运作，构建了一个计算模型。遗传算法属于全局优化搜索方法，具备原理清晰、适应性好、可同时运作以及用途广泛等优势，因此被公认为21世纪智能运算的关键技术之一。八十年代以来，该算法迎来了蓬勃发展的阶段，无论是学术探讨还是实践探索都变得非常引人关注。遗传算法首先将空间问题里的决策变量，借助特定编码，转化为遗传空间中的一个个体，这个个体表现为基因型串结构数据，接着把目标函数，转变为适应度值，以此衡量每个个体的好坏，并以此作为遗传操作的参照，遗传操作主要包含三个算子，分别是选择，重组以及变异。挑选出当前群体中适应度较高的个体用于组建配对群体，配对群体是连接当前代与下一代的关键环节。挑选操作旨在提升群体的整体适应水平。重组操作致力于将优秀基因传递给下一代开元棋官方正版下载，并创造基因结构更复杂的全新个体，该操作首先在配对群体中随机选取个体进行配对，接着将成对个体依照特定规则交换部分基因片段。变异操作针对个体部分基因，以低几率改变其中某些二进制位值，以此模仿自然界中的基因变异过程。确定优化参数的大致区间，对搜索空间实施编码，接着随机生成包含多个个体的初始种群，将种群中的每个个体解码为对应的参数值，根据解码后的参数计算代价函数和适应度函数，并借助适应度函数检测各个个体的适应程度，检查是否满足收敛条件，若已找到最优个体则终止，否则继续执行遗传操作，选择适应度较高的个体在种群中占据较大比例，适应度较低的个体则被淘汰，随机进行交叉，两个个体以一定概率完成交叉产生两个新的子个体，按照一定概率对个体进行变异kaiyun全站网页版登录，改变其某些位的特性，重复执行检测参数、选择、交叉和变异等步骤，直至参数收敛至预定指标。其流程图如下：初始化群体初始化群体个体评价t