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题名基于不平衡权重和分布更新规则的粒子群算法
被引量:1
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作者
李克文
陈振文
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机构
中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
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出处
《计算机与数字工程》
2020年第11期2555-2559,2605,共6页
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文摘
针对标准粒子群优化算法种群多样性难以保持,进化速度慢等问题,论文在基于分布更新规则的基础上引入了不平衡权重策略和局部搜索的方式,提出了基于不平衡权重和分布更新规则的粒子群算法,在改善因种群多样性降低而导致算法易早熟收敛和停滞的问题上加快了算法的收敛速度。最后通过实验对比与分析,验证了论文算法的有效性。
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关键词
粒子群算法
不平衡权重
分布更新规则
局部搜索
优化算法
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Keywords
particle swarm optimization algorithm
unbalanced weight
distribution update rule
local search
optimization algorithm
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名最小支持度变化时分布式数据库中频繁项目集更新
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作者
吉根林
赵斌
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机构
南京师范大学计算机科学系
苏州大学省计算机信息处理重点实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2005年第7期1233-1236,共4页
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基金
国家自然科学基金(79970092)资助
江苏省重点实验室开放基金(KJS03064)资助
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文摘
讨论分布式数据库系统中最小支持度变化时频繁项目集如何高效更新问题,提出了一种基于最小支持度变化的局部频繁项目集的更新算法ULFS和全局频繁项目集的更新算法UGFS.该算法能够充分利用已挖掘的结果,并且产生较少数量的候选频繁项目集,在求解全局频繁项目集过程中,候选局部频繁项目集支持数的通信量为O(n).将文章提出的算法用Java加以实现,并对算法性能进行了研究.实验结果表明这些算法是可行、有效的,并且具有较快的速度.
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关键词
频繁项目集
关联规则
频繁项目集更新
分布式数据挖掘
KDD
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Keywords
frequent itemsets
association rule
frequent itemsets updating
distributed data mining
KDD
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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