克隆模拟退火遗传挖掘算法在关联规则挖掘中的应用

模拟退火算法在组合优化中的应用

模拟退火算法主要用于解决组合优化问题，它源于模拟物理中晶体物质的退火过程。在处理固体物质时，通过加温熔化使粒子自由运动，随后逐渐降温形成低能态的晶格。对于组合优化问题，模拟退火算法在解空间中寻找最小化目标函数值的过程类似于寻找基态的过程。模拟退火算法解决资源分配优化问题的能力已被广泛应用。

Matlab 2 2024-07-19

MATLAB中的模拟退火算法

模拟退火算法源于固体退火原理，通过解空间、目标函数和初始解三部分构成。

Matlab 0 2024-09-30

模拟退火算法：起源与应用

模拟退火算法的思想源于物理学中固体退火的过程。1953年，Metropolis等人首次提出了这一概念。1983年，Kirkpatrick等人将模拟退火算法应用于组合优化问题，标志着其在计算领域应用的开端。

算法与数据结构 5 2024-05-23

matlab中应用回溯算法与模拟退火算法

matlab中应用回溯算法与模拟退火算法的实现方法探讨

Matlab 2 2024-07-25

Matlab实现模拟退火算法

Matlab实现模拟退火算法 本篇内容将围绕模拟退火算法的核心概念展开，并结合Matlab代码示例，阐述其在实际问题中的应用。我们将探讨模拟退火算法的原理、流程以及参数设置，并通过实例演示如何利用Matlab编写高效的模拟退火算法代码。

算法与数据结构 4 2024-05-24

数据挖掘中的关联规则挖掘APRIORI算法详解

数据挖掘作为信息技术领域重要分支，致力于从海量数据中提取有用信息，支持决策。其中，关联规则挖掘是常见方法，发现数据集中项集之间的有趣关系。APRIORI算法由Agrawal和Srikant于1994年提出，主要用于发现频繁项集和强关联规则。该算法通过设定最小支持度阈值来识别频繁项集，然后生成关联规则。其核心思想是基于频繁项集的先验性质，减少搜索空间提高效率。算法分为项集生成和剪枝验证两步，逐步生成并验证频繁项集。在实际应用中，针对大数据集，可采用优化策略如数据库索引、并行化处理等提升效率。

数据挖掘 0 2024-09-16

数据挖掘中关联规则挖掘

关联规则挖掘是一种在交易数据、关系数据等信息载体中寻找频繁模式、关联、相关性或因果结构的方法。

算法与数据结构 7 2024-04-30

矩形件排样问题的遗传模拟退火算法研究

本研究探讨了利用遗传算法和模拟退火算法解决矩形件排样问题的方法。通过对算法的比较和优化，提出了一种有效的解决方案，能够在减少材料浪费的同时，有效提高排样效率。研究结果显示，该方法在实际应用中表现出了显著的优势。

算法与数据结构 2 2024-07-15

机器学习中的关联规则挖掘算法

机器学习领域中，关联规则挖掘算法是至关重要的研究方向。其中最具有效性和影响力的算法包括Apriori、DHP、PARTITION和FPGrowth。这些算法在数据挖掘和模式识别中发挥着重要作用，帮助分析数据集中的关联规则和模式。

算法与数据结构 2 2024-07-13