【摘 要】
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针对基于遗传算法的工作挖掘中容易淘汰掉适应度低的个体,从而丢失存在于低劣个体中的优良基因片导致得到的解不理想的情况,提出一种带分级思想的遗传算法对工作流进行挖掘。
【机 构】
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福州海峡职业技术学院信息工程系,福建工程学院国脉信息学院计算机与信息科学系
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针对基于遗传算法的工作挖掘中容易淘汰掉适应度低的个体,从而丢失存在于低劣个体中的优良基因片导致得到的解不理想的情况,提出一种带分级思想的遗传算法对工作流进行挖掘。该算法采用因果矩阵作为工作流模型的编码。在创建初始种群阶段引入启发式规则,并根据个体的适应度值对种群实施分级策略,提高解的质量。仿真实验表明该方法与基于遗传算法的工作流挖掘方法相比更能产出较高质量的解。
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