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基于差分选择和自适应参数的遗传挖掘算法

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为提高业务流程的遗传挖掘效率,提出一种基于差分选择和参数自适应调整的遗传挖掘算法.首先,该算法以事件日志为输入,通过启发式规则创建初始种群;其次,根据适应度函数计算种群中每个个体模型的适应度值;再按照适应度值和给定的精英率、交叉率以及变异率,用适应度差分选择策略和参数自适应调整算法对个体模型进行选择、交叉和变异操作,以快速提高个体模型质量和遗传挖掘效率;最后用ProM软件对事件日志进行仿真,仿真结果表明本文算法具有可行性和有效性.
Genetic Mining Algorithm Based on Differential Selection and Adaptive Parameters

张星、黄凯峰、封居强

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淮南师范学院机械与电气工程学院,安徽 淮南 232038

Petri网 过程挖掘 遗传算法 差分选择 自适应算法

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2021

长春师范大学学报(自然科学版)
长春师范学院

长春师范大学学报(自然科学版)

影响因子：0.279
ISSN：1008-178X
年,卷(期)：2021.40(4)
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