【摘 要】
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针对传统的蚁群算法在海量案例检索应用中,由于冗余案例数据的干扰,算法易陷入局部最优解而不能对解空间进行全面搜索的缺陷,将具有快速良好的全局搜索能力的遗传算法加入到
【机 构】
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河南机电高等专科学校计算机科学与技术系
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针对传统的蚁群算法在海量案例检索应用中,由于冗余案例数据的干扰,算法易陷入局部最优解而不能对解空间进行全面搜索的缺陷,将具有快速良好的全局搜索能力的遗传算法加入到蚁群系统的每一次迭代过程中,提出了一种融合遗传算法和蚁群算法的案例检索算法,对案例进行聚类处理,建立案例映射模型,克服了蚁群算法的缺陷。实验结果表明,利用本文提出的遗传蚁群算法进行案例检索,能够有效地提高案例检索的效率,取得了令人满意的效果。
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