遗传算法在数据挖掘中的应用案例解析

基于遗传算法的中药药对挖掘系统的设计(附Java代码)关联规则是数据挖掘中的重要技术之一，它能反映在事务数据库中数据项之间同时出现的规律，并发现不同数据项之间的联系。

关联规则通过量化的数字描述数据项A的出现对数据项B的出现产生的影响。

例如在大型商场中牛奶的销售对面包的销售的影响，发现这样的规则...<p>关联规则是数据挖掘中的重要技术之一，它能反映在事务数据库中数据项之间同时出现的规律，并发现不同数据项之间的联系。

关联规则通过量化的数字描述数据项A的出现对数据项B的出现产生的影响。

例如在大型商场中牛奶的销售对面包的销售的影响，发现这样的规则不仅可以应用于商品货架设计、货存安排，而且可以根据购买模式对用户进行分类，制定相应商务决策、销售策略。

<br />由于关联规则挖掘具有重要的现实意义，吸引了许多学者的研究，提出了众多的关联规则挖掘算法。

目前，所有的关联规则挖掘算法都是基于支持度-置信度框架理论，具有较多的局限性。

本文通过分析这些不足之处，引入双向关联规则的概念，实现了基于遗传算法的双向关联规则挖掘算法。

<br /><br />摘&nbsp; 要<br />用数据挖掘技术研究了中药方剂配伍的规律。

主要工作：分析了关联规则存在的问题，引入双向关联规则的概念；介绍了遗传算法的基本原理，研究了遗传算法在数据挖掘中的应用；将方剂库转换为位图矩阵，大大提高搜索效率；开发了一个基于遗传算法的中药药对药组挖掘系统。

论文组织如下：介绍了研究背景和意义；阐述了相关的理论基础；提出了系统的设计方案；详细展示了基于遗传算法的双向关联规则挖掘系统的实现过程，包括位图矩阵的实现，个体的编码方法，适应度函数的设计，规则的提取，选择、交叉、变异等遗传操作的实现等；利用脾胃类方剂库对系统进行了测试，并对测试结果进行了分析。

结果证明：该系统能够快速高效地从方剂库中找出具有重要意义的药对药组，对中医药的研究发展有一定意义。

引言概述遗传算法是一种启发式优化算法，其灵感来源于生物进化理论，主要用于解决复杂的优化问题。

通过模拟生物进化的过程，遗传算法能够通过遗传变异和适应度选择来优秀的解决方案。

本文将通过一些实例来说明遗传算法的应用。

正文内容一、机器学习中的遗传算法应用1.基因选择：遗传算法可以用于寻找机器学习模型中最佳的特征子集，从而提高模型的性能。

2.参数优化：遗传算法可以用于搜索机器学习模型的最佳参数组合，以获得更好的模型效果。

3.模型优化：遗传算法可以用于优化机器学习模型的结构，如神经网络的拓扑结构优化。

二、车辆路径规划中的遗传算法应用1.路径优化：遗传算法可以应用于车辆路径规划中，通过遗传变异和适应度选择，寻找最短路径或者能够满足约束条件的最优路径。

2.交通流优化：遗传算法可以优化交通系统中的交通流，通过调整信号灯的时序或者车辆的路径选择，减少拥堵和行程时间。

三、物流配送中的遗传算法应用1.车辆调度：遗传算法可用于优化物流配送的车辆调度问题，通过遗传变异和适应度选择，实现车辆最优的配送路线和时间安排。

2.货物装载：遗传算法可以用于优化物流运输中的货物装载问题，通过遗传变异和适应度选择，实现货物的最优装载方式。

四、生物信息学中的遗传算法应用1.序列比对：遗传算法可以用于生物序列比对问题，通过遗传变异和适应度选择，寻找最佳的序列匹配方案。

2.基因组装：遗传算法可以用于基因组装问题，通过遗传变异和适应度选择，实现基因组的最优组装方式。

五、电力系统中的遗传算法应用1.能源调度：遗传算法可用于电力系统中的能源调度问题，通过遗传变异和适应度选择，实现电力系统的最优能源调度方案。

2.电力负荷预测：遗传算法可以用于电力负荷预测问题，通过遗传变异和适应度选择，实现对电力负荷的准确预测。

总结遗传算法在机器学习、车辆路径规划、物流配送、生物信息学和电力系统等领域都有广泛的应用。

通过遗传变异和适应度选择的策略，遗传算法能够搜索到最优解决方案，从而优化问题的求解。

2019年4月第22卷第8期中国管理信息化China Management InformationizationApr.,2019Vol.22,No.80 引　言随着科学技术水平的提升，计算机网络技术被广泛用于各个行业之中，尤其是在医疗事业中，不仅改善了医疗服务质量，还提升了服务水平。

治疗过程中会产生大量的数据，像医疗器械信息、患者个人信息数据等，为了发挥出医疗数据的最大价值，医疗机构要加强数据挖掘技术在医疗大数据中的应用力度。

1 数据挖掘技术的概述数据挖掘指从海量的数据信息中挖掘出有效的知识或模式，其在应用上主要由数据、算法以及知识3种要素构成，其中，数据是数据挖掘的基础，算法是重要手段，获取知识是最终目的。

以下是对数据挖掘3种要素的介绍。

1.1 数据数据的形式多种多样，如文本数据、影像数据以及音频数据等。

数据的描述主要从两个方面进行，一是记录数，二是属性数。

在大数据时代，数据的记录数量多，属性涵盖范围广。

此外，属性又被称为特征、变量或维度，是刻画对象特征或性质的一种方式，会随着对象及时间的改变而改变。

数据的分析技术方式是由属性决定的，对于属性类型的判定可以通过明确数值性质的方式找到对应性质。

常用的数值性质有“＝、≠”的相异性，以及“＞、＜、+、-、×、÷”等符号。

当数值性质固定后，即可定义其属性类型。

首先是标称，如颜色、医嘱类型等，如果只是数值的名称具有差异，一般通过“＝、≠”加以区分；其次是序数，如收入水平等，数值能够明确对象的序，一般通过“＞、＜”加以区分；再次是区间，如摄氏度、华氏温度等，数值间的差具有一定的意义，一般通过“+、-”加以区分；最后是比率，如药量、体重等，数值的差与比率存在实际意义，一般通过“×、÷”加以区分。

此外，标称与序数在一般状况下被合称为定性属性或是分类属性，而区间与比率被合称为定量属性或是数值属性。

在明确数据属性类型后，为了构建出各个数据间的逻辑关系及模型，可以对相关数据信息进行描述性地统计与分析，主要从数据的均值、众数以及中位数分析数据中心趋势，从方差、极差以及标准差等方面分析数据离散趋势，从而制作出直方图、折线图等描述性的图表。

数据分析知识：数据挖掘中的遗传算法作为一种数据挖掘技术，遗传算法广泛应用于各个领域，如优化问题、机器学习、控制系统等。

它通过模拟自然选择的过程，不断迭代寻找最优解，具有灵活性、鲁棒性和高效性等优点，成为一种有效的数学工具。

本文将从遗传算法的概念、原理、基本过程及应用等方面进行介绍和探讨，希望对读者对遗传算法有一个全面的认识。

一、遗传算法的概念遗传算法是模拟生物进化过程中的自然选择、交叉、突变等规律，对经过编码后的个体进行迭代计算和优化，以寻找最优解的一种计算方法。

它将问题的求解转化为个体编码、适应度评价和遗传操作的过程，并通过重复执行演化过程，逐步优化目标函数的值。

遗传算法是一种鲁棒性强的优化方法，适用于各种类型的优化问题，如多维非线性优化、组合优化、约束优化等。

二、遗传算法的原理生物进化过程中存在自然选择、遗传变异和适应度评价等过程，遗传算法就是模拟这些过程进行计算和优化的。

其基本原理如下：1.个体表示：将问题中的候选解编码为某种形式的个体，如二进制编码、实数编码、字母编码等。

2.评价函数：评价函数用于度量每个个体的适应性或优越性，以便进行选择操作。

3.选择操作：选择操作根据评价函数的结果，选择具有高适应度的个体作为进化的基础，通常采用轮盘赌选择、锦标赛选择等方式。

4.交叉操作：交叉操作是将两个个体的编码进行配对交换，以获得新的个体，实现基因的交换和组合，通常采用单点交叉、多点交叉、均匀交叉等方式。

5.变异操作：变异操作是对个体编码中的某些基因随机改变，以增加搜索空间的多样性和可达性，避免进化陷入局部最优解。

通过选择、交叉和变异操作，遗传算法不断迭代，逐步搜索到最优解，达到优化目标函数的目的。

三、遗传算法的基本过程遗传算法的基本过程如下：1.初始化种群：将问题中所有可能的解编码为某种形式的个体，构成一个初始种群。

2.适应度评价：对每个个体进行评价函数计算，并根据适应度大小排序。

3.选择操作：根据某种选择操作方式（如轮盘赌选择、锦标赛选择等）选择具有较高适应度的个体作为进化的基础。

遗传算法在数据挖掘聚类分析中的应用研究的开题报告一、选题背景及问题意义随着数据量的不断增大，数据挖掘逐渐成为了一个研究热点。

数据挖掘主要包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

其中，聚类分析是一种对数据进行分组的技术，其目的是使组内的数据相似度尽可能大，组间的数据相似度尽可能小。

传统聚类方法存在着一些问题，如易陷入局部最优解，需要事先指定聚类簇数等。

为了克服这些问题，遗传算法被引入到聚类分析中。

遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法。

它可以自动寻找最优解，避免局部最优答案，并可以动态地调整聚类簇数。

因此，本文选取遗传算法在聚类分析中的应用作为研究课题，旨在探究遗传算法在聚类分析中的优势和局限性，及其在实际应用中的表现。

二、研究目的1.了解聚类分析、遗传算法以及两者的基本原理。

2.比较传统聚类方法和遗传算法在聚类分析中的优缺点，并发掘遗传算法在聚类分析中的优势。

3.研究遗传算法在聚类分析中的实际应用，并分析其表现。

4.提出进一步优化遗传算法在聚类分析中的方法。

三、研究内容和初步方案1.遗传算法的基本原理及其在聚类分析中的应用。

2.比较传统聚类方法和遗传算法在聚类分析中的优缺点。

3.实现遗传算法在聚类分析中的应用，并通过实验验证其表现。

4.进一步优化遗传算法在聚类分析中的方法，提高其表现。

初步方案如下：第一阶段：文献调研。

对聚类分析、遗传算法及其在聚类分析中的应用相关文献进行收集和研究。

第二阶段：算法实现。

利用Python语言实现遗传算法在聚类分析中的应用。

第三阶段：实验验证。

利用UCI数据集进行实验验证，比较遗传算法和传统聚类方法在聚类分析中的表现。

第四阶段：进一步优化。

对算法进行进一步优化，提高其表现，提出改进方法。

四、研究意义1.探究遗传算法在聚类分析中的应用，拓展了聚类分析的研究领域。

2.比较分析传统聚类方法和遗传算法在聚类分析中的优缺点，为实际应用提供参考。

3.实验验证遗传算法在聚类分析中的表现，为实际应用提供优化方案。

遗传算法实例讲解遗传算法是一种模拟生物进化思想的搜索算法，通过模拟自然选择、基因交叉和变异等过程，来寻找最优解或接近最优解的问题求解方法。

下面将通过一个实例来讲解遗传算法的具体应用。

假设我们要解决一个旅行商问题（TSP）的例子。

旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条路径，使得旅行商能够经过所有的城市，并且路径的总长度最短。

首先，我们需要定义一个染色体编码方式来表示每个可能的解。

在旅行商问题中，一种常见的编码方式是使用一个序列来表示城市的访问顺序，比如[1, 3, 2, 4, 6, 5]表示旅行商依次访问城市1、3、2、4、6和5。

接下来，我们随机生成一组初始的染色体群体。

每个染色体都是一个候选解，也就是一个城市序列。

通过计算每个染色体的适应度函数（即路径长度），我们可以评估每个候选解的优劣。

然后，我们通过模拟自然选择的过程来选择适应度较高的染色体进行繁殖。

在遗传算法中，通常使用轮盘赌选择算法来进行选择操作。

轮盘赌选择算法根据染色体的适应度将其分配到一个选择概率区间上，适应度较高的染色体有更大的概率被选择。

接着，我们通过基因交叉操作来产生下一代染色体。

基因交叉是指将两个染色体的基因片段交换，以产生新的染色体。

在旅行商问题中，可以随机选择两个染色体，并选择一个交叉点，将交叉点之后的基因片段交换。

最后，我们进行变异操作来增加种群的多样性，以避免陷入局部最优解。

变异操作是指在染色体中随机选择一个基因，并随机改变其值。

在旅行商问题中，可以随机选择一个城市，然后将其位置改变。

通过不断迭代上述步骤，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或找到满足条件的解），我们就可以得到一个较优的解。

遗传算法在实际应用中具有广泛的应用，除了解决旅行商问题外，还可以应用在机器学习、优化问题和人工智能等领域。

它的优点在于能够在解空间中进行全局搜索，同时能够找到一个接近最优解的解。

然而，遗传算法也存在一些问题，如收敛速度较慢和容易陷入局部最优解等。

基于遗传算法的数据挖掘综述朱玲(江西理工大学信息工程学院，赣州市中国 341000)摘要：本文定义了遗传算法概念和理论的来源，介绍遗传算法的研究方向和应用领域，解释了遗传算法的相关概念、编码规则、三个主要算子和适应度函数，描述遗传算法计算过程和参数的选择的准则，并且在给出的遗传算法的基础上结合实际应用加以说明。

关键词：数据挖掘;遗传算法Data Mining Based on Genetic AlgorithmZhu Ling(College of Information Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou, China 341000) Abstract:This paper defines the concept of genetic algorithm and the source of the theory, introduces the research direction and application field of genetic algorithm, explains the related concepts, coding rules, three main operators and fitness functions of genetic algorithm, describes the genetic algorithm calculation process and Parameter selection criteria, and in the given genetic algorithm based on the combination of practical applications to be explained.Key words: data mining; genetic algorithm前言遗传算法(genetic algorithm，GAs)试图计算模仿自然选择的过程，并将它们运用于解决商业和研究问题。

遗传算法在数据挖掘中的应用案例数据挖掘作为一种从大量数据中发现有价值信息的技术，已经在各行各业得到广泛应用。

而遗传算法作为一种模拟自然界进化过程的优化算法，也逐渐在数据挖掘领域展现出强大的应用潜力。

本文将介绍一些遗传算法在数据挖掘中的应用案例，揭示其在解决实际问题中的优势和价值。

一、遗传算法在聚类分析中的应用聚类分析是数据挖掘中常用的一种方法，它将相似的数据对象归为一类，以便更好地理解数据集的内在结构。

而遗传算法可以通过优化聚类的目标函数，自动找到最佳的聚类划分。

以某电商平台为例，假设我们需要对用户进行聚类，以便更好地进行个性化推荐。

传统的聚类算法可能需要提前设定聚类的数量，但这往往需要领域专家的经验指导。

而遗传算法可以通过优化目标函数，自动选择最佳的聚类数量和聚类中心，从而避免了对领域知识的依赖。

二、遗传算法在特征选择中的应用在数据挖掘中，特征选择是一项重要的任务，它可以通过选择最相关的特征，提高模型的性能和解释能力。

而遗传算法可以通过优化目标函数，自动选择最佳的特征子集。

以医学诊断为例，假设我们需要从大量的生物标志物中选择最重要的特征，以辅助疾病的诊断。

传统的特征选择方法可能需要人工进行特征评估和筛选，但这往往耗时且容易出错。

而遗传算法可以通过优化目标函数，自动选择最佳的特征子集，从而提高诊断的准确性和效率。

三、遗传算法在关联规则挖掘中的应用关联规则挖掘是数据挖掘中常用的一种方法，它可以发现数据集中的频繁项集和关联规则。

而遗传算法可以通过优化目标函数，自动发现最有价值的关联规则。

以市场篮子分析为例，假设我们需要从超市的交易数据中挖掘出有价值的关联规则，以便进行更精准的商品推荐。

传统的关联规则挖掘方法可能需要遍历所有可能的频繁项集和关联规则，但这往往耗时且易受数据规模的限制。

而遗传算法可以通过优化目标函数，自动发现最有价值的关联规则，从而提高挖掘的效率和准确性。

综上所述，遗传算法在数据挖掘中的应用案例丰富多样，展现出了其在解决实际问题中的优势和价值。

基于遗传算法的数据挖掘应用研究摘要：互联网技术和海量数据存储技术的发展，使得人们可以收集更多的数据，数据挖掘技术的诞生为人们有效利用这些数据提供了新的方法。

面对糕点连锁门店品类繁多且不断变换的商品，商家应快速地分析和运用每天产生的大量销售数据，在顾客进店时或者购买过程中及时向其推荐可能感兴趣的商品或者信息，从而提高销售效率和销售量。

此外，商家也可以将数据挖掘结果所提供的特征用于新产品的开发，生产出可能受顾客欢迎的产品。

本文主要分析遗传算法在数据挖掘中的应用研究。

关键词：遗传算法；关联规则；适应度函数；遗传算子引言遗传算法（Geneticalgorithm，GA）作为一种随机并行搜索算法，应用较为广泛，它也是数据挖掘过程中的常用算法。

遗传算法在应用过程中可以通过调整其交叉算子和变异算子进行优化，比如对两个算子进行自适应改进，可以达到全局最优解与收敛速度的最佳平衡；通过模糊GA和关联规则的合理融合实现更好的挖掘效果；通过非线性排序减少近亲遗传，从而起到提高搜索效率的作用。

1、遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的搜索和优化算法。

它是基于达尔文的自然选择和遗传学理论，通过模拟种群内个体之间的遗传操作（如选择、交叉和突变），逐代地从候选解空间中搜索并优化目标函数值。

遗传算法的主要特点是可以在问题空间中进行并行搜索，并通过选择操作对解空间中的个体进行筛选，以保留更好的解。

通过交叉和突变操作，遗传算法能够产生新的解，并将其引入下一代种群中，逐渐找到更优的解决方案。

遗传算法适用于各种类型的问题，包括连续型问题、离散型问题和组合优化问题等。

无论问题空间大小和复杂度如何，遗传算法都能在解空间中进行搜索，并找到潜在的最优解。

遗传算法通过在解空间中的多个位置上进行并行搜索，能够克服局部最优解问题，找到更优的全局解。

由于其随机性的特点，遗传算法能够跳出局部最优解，有助于寻找问题的全局最优解。

遗传算法具有良好的适应性和灵活性，在求解过程中可以根据问题的特点进行适应度评估、选择操作、交叉操作和变异操作等的调整。

目录摘要 (1)Abstract(英文摘要) (2)第一章绪论§1.1 引言 (3)§1.2 国内外研究现状 (3)第二章数据挖掘概述§2.1 数据挖掘的发展历史 (5)§2.2 数据挖掘的定义 (5)§2.3 数据挖掘的目的、任务和对象 (6)2.3.1 数据挖掘的目的 (6)2.3.2 数据挖掘的任务 (6)2.3.3 数据挖掘的对象 (7)§2.4 数据挖掘的特点 (8)§2.5 数据挖掘的常用方法 (8)2.5.1 归纳学习方法 (8)2.5.2 公式发现 (9)2.5.3 统计分析方法 (9)2.5.4仿生物技术 (9)2.5.5可视化技术 (10)§2.6 数据挖掘的基本步骤 (10)第三章关联规则基本理论§3.1 关联规则的定义及性质 (12)§3.2 关联规则的挖掘过程 (13)§3.3 衡量规则的价值 (14)第四章遗传算法概述§4.1 遗传算法的发展历史 (15)§4.2 遗传算法的特点 (15)§4.3 基本遗传算法的主要思想及术语 (16)§4.4 基本遗传算法的描述与形式化定义 (17)§4.5 遗传算法的基本实现技术及设计步骤 (17)4.5.1 编码方法的选取 (17)4.5.2 适应度函数的设计 (18)4.5.3 遗传算法的设计步骤 (18)第五章基于遗传算法的关联规则挖掘模型 (19)参考文献 (21)致谢 (22)摘要随着人们对数据库技术逐步深入的研究, 数据挖掘技术应运而生. 最初, 商业活动中的各种数据仅仅是存储在计算机的数据库中, 然而为了人们对数据库管理的需求, 我们开始能够查询并访问计算机的数据库, 从而实现了数据库的即时遍历. 数据挖掘技术甚至将数据库技术推动到了一个更为高级的阶段, 自此这项技术不仅能够查询和遍历过去的数据, 并且能够识别数据之间潜在的联系, 从而对信息的传递起到相当的促进作用. 作为一门典型交叉学科, 数据挖掘具有计算机科学、统计学的学术背景,其为当下数据库系统研究及应用领域的热门研究方向, 吸引了学术界和业界的广泛关注.首先，本文对数据挖掘技术做了概述, 以明确其定义、目的、任务、对象及主要过程、基本方法. 其次, 我们对关联规则的定义、性质及种类等概念作初步介绍. 再次, 重点介绍著名的优化搜索算法——遗传算法, 在回顾遗传算法的发展历史以及主要理论之后, 给出了基本遗传算法和算法描述以及算法的基本实现技术. 基于以上本文提出一种基于遗传算法的关联规则提取方法, 并从编码方法及适应度函数等方面详细讨论. 最后，本文给出遗传算法在关联规则挖掘中的应用模型.关键词：数据挖掘；遗传算法；关联规则；适应度函数AbstractData mining is a result of long-term research on database technology. Initially the data used on the business occasions were only stored incomputer’s database,whose inquiries and visits is later on developed then real-time database inquiries is further on so developed. Data mining pushed database technology to an even more advanced stage. It can not only inquire old data butalso identify the potential relationship between them, thusbenefit the information spreading. As a typical cross-discipline,data mining is a popular area for the current research on database system and its applications,ithas a double academic backgrounds on computer science and statistics, and it hasalsocaught the attentions from industrial fields.Firstly in this paper we give data mining an overview, as well as clarify its definition, purpose, mission andobjects, further we shall talk about the main processand techniques involved in data mining. Secondly weintroduce its definition, nature, typesof the associated rules. Witha huge significance weintroducegenetic algorithm,which is widely applied in data mining practices. We make a briefing on history and main theory of genetic algorithm, then give the basic genetic algorithms and its descriptionsalong with several basic implementation technologies. Last but not least, webring forward a mining method for association rules which is mainly based on genetic algorithms. At the same time, we would like to discussthe genetic algorithms fromthe aspects such as coding method, fitness function andgenetic operators.As the ending of the paper, we give the application model of the association rules mining based on genetic.Key Words: Data Mining;Genetic Algorithm; Fitness Function; Association Rules第一章绪论§1.1引言计算机科学及现代通信技术的迅猛发展已将人类带入了信息时代, 近几十年应由社会与经济发展的需求, 计算机的数据库存储的数据剧增, 人们掌握有大量的数据得以提取所需要的信息, 而这些数据所提供的信息在给人们带来方便的同时也对原有数据库技术提出了新的挑战. 现代社会的信息爆炸程度已远远超出了人们掌握和理解数据的能力, 这为正确地利用数据带来了困难. 人们开始逐渐意识到, 那些能够描述事物整体特征、预测未来发展趋势的信息往往是隐藏在大规模的数据背后更深层次的内容, 这些潜在信息对于人们做出决策具有重要的参考价值.那么如何透过巨量的数据信息获取这些有用的“知识”呢？计算机科学与统计学的最新研究给出回答：数据挖掘. 数据挖掘汇集了数据库、数理统计、人工智能、并行计算、可视化等诸多领域的研究者及业界的工程师,通过对数据库进行从微观到宏观的统计分析与综合推理, 以发现数据之间的相互关联, 乃至利用已有数据对未来进行预测, 从而针对实际问题为人们提供决策支持.§1.2国内外研究现状数据挖掘技术在诸多方面已得到广泛之应用, 但就其目前的研究状况来看, 这一技术还未能称得上成熟, 故在应用上有很大局限. 局限其一, 即挖掘对象之局限, 面对维数更高、各属性之间更为复杂的超大型数据库, 现有数据挖掘技术处理如此巨量数据不免捉襟见肘；局限其二, 大部分数据库在知识发现的过程中可能存在数据或属性丢失的问题；局限其三, 目前数据挖掘工具一般仅能处理特定数值型的结构化数据. 反而思之, 正是由于这些局限的存在, 方才能不断推动数据挖掘技术有着更为长足的发展.遗传算法作为全局并行优化搜索算法的有效性为人称道, 其在解决具有混沌、随机和非线性等典型特性的复杂问题中提供一种新的计算模型, 克服了由大量数据嘈杂无序造成的难题. 这一模拟自然界进化过程的通用全局搜索算法, 有效避免搜索过程中出现的局部最优, 有望在规则发掘中大施拳脚. 遗传算法自诞生至今虽已经过历次改进, 但仍有待进一步深入研究的必要. 其一, 算法的理论研究相对滞后, 遗传算法提出之灵感源于一种仿生的思想, 故其尽管在实践中被证明极为有用, 然而在理论证明上却遇到瓶颈；其二, 算法的参数设置仍无明确标准, 之前的应用中采用的均为过往的经验数值, 而不同编码与遗传技术将对遗传参数的选取产生影响, 这无疑制约了算法的通用性；其三, 算法对于约束化问题的处理缺乏足够的有效性.近年对关联规则挖掘的研究主要可分为四个方面. 一是改进由R. A g rawal等提出的Apriori算法, 这些工作主要集中在有效地生成最大项目集并改善该算法效率；二是对关联规则的阈值进行调整, 增强所挖掘规则的关联性与有效性使之更为符合人们的需求；三是提出用于关联规则发掘的并行算法；四是扩展关联规则发掘中的二级问题, 诸如多层/广义关联规则、循环关联规则、定量关联规则等.因遗传算法简单通用且适于并行处理之特性, 使其在数据挖掘技术占用举足轻重的地位. 目前, 对以遗传算法为基础的数据挖掘研究主要在分类系统方面, 而在关联规则提取方面的应用仍未常见. 本文提出用遗传算法辅助对关联规则进行挖掘, 便是希望能在这方面进行新的尝试.第二章数据挖掘概述§2.1数据挖掘的发展历史1989年8月, 于底特律召开的第十一届国际人工智能联合会议的专题讨论中首次提出KDD(Knowledge Discovery in Database)这一术语. 随后, 首届知识发现和数据挖掘国际学术会议于1995年在加拿大蒙特利尔召开. 亚太地区则于1997年在新加坡召开了第一届亚太知识发现和数据挖掘国际会议, 欧洲也于1998年召开了第一届欧洲知识发现和数据挖掘学术会议.知识发现和数据挖掘长期作为数据库和机器学习的分支, 直到1998年6月ACM(AssociationofComputingMachinery)成立SIGKDD(SpecialInternetGrouponKnowledgeDiscoveryandDataMining), 才使其正式脱身为一门独立学科.METAGroup有评论如下, “全球重要的企业及各类组织将会发现, 在二十一世纪, 数据挖掘技术将在决定其在商业经营中成功与否产生至关重要的影响”. IBM在之后几年随即发布IBMDB2智能挖掘器积分服务, 这一服务基于标准的数据挖掘技术, 提供个性化解决方案. 统计软件SPSS与SAS亦分别推出数据挖掘工具Clementine和EnterpriseMiner.§2.2数据挖掘的定义数据挖掘, 即从大量不完全并且模糊有噪声的随机数据中提取隐含其中事先未知却潜在有用的信息和知识的过程. 这一表述具有若干层次含义, 其一, 数据挖掘中原始数据真实、大量且含噪声；其二, 数据挖掘专注于发现人们感兴趣、有价值的知识；其三, 数据挖掘着力于发现直觉无法发现乃至有悖直觉的知识, 其越是出人意料, 便可能越有价值；其四, 潜在有用性是指数据挖掘发现的知识对于所讨论的业务或研究领域具有实用价值, 诸如常识性的结论、已掌握的事实及无法实现的推论均视作无意义；其五, 数据挖掘发现的知识须可为人们所接受、理解并运用于解决实际问题；其六, 数据挖掘并非要发现那些放之四海皆准的真理抑或全新的自然科学定理, 所有被发现的知识都具有特定约束条件或面向特定领域.目前来说, 学术界对数据挖掘仍未形成统一的精确定义, 在不同的文献中, 不同的应用领域里有着不同侧重的定义表述. 常见的如Ferruzza定义数据挖掘为于知识发现过程用以辨识存在数据间未知关系和模式的方法；Zekulin定义数据挖掘为从大型数据库中提取未知的、可理解的、可执行的信息并利用其辅助商业决策的过程；Parsaye 则认为数据挖掘是为获取未知的信息模式而研究大型数据集合的决策支持过程.§2.3数据挖掘的目的、任务和对象2.3.1数据挖掘的目的随着数据库及信息系统技术逐步深入的应用, 面对长时间积累所形成的海量数据人们常无所适从, 以至淹没在数据的海洋中却缺少“知识”. 我们开始考虑尝试发现数据中存在的关系和规则并根据已有数据预测未来发展趋势, 从而做到不被信息淹没, 提高信息利用率. 现在, 数据挖掘分析海量数据并发现其中的潜在联系.2.3.2数据挖掘的任务数据挖掘有关联分析、时间序列模式、聚类、分类、偏差检测及预测六项基本任务.我们先讨论关联分析. 当若干数据项取值出现重复, 这之间即有某种关联, 从而可建立关联规则. 我们常用“可信度”与“支持度”对其进行筛选.时间序列模式即根据时间序列搜索重复发生概率较高的模式. 我们需要在时序模式中找出在某个最小时间段内出现概率高于阈值的规则, 当然, 随着形式的变化我们将对规则做出适当的调整.聚类, 即根据意义之不同对数据库中的数据划分一系列子集, 即类. 人们通过聚类以建立宏观概念,统计分析、机器学习和神经网络均是常见方法.分类作为数据挖掘中应用最多的任务, 描述一个类别的概念以代表这类数据的整体信息, 称为其内涵描述, 一般用规则或决策树表示. 分类可将数据库中元组影射到给定类别的某一个中. 分类通常是基于训练样本集（已知数据库元组及类别所组成的样本）通过相关算法求得.然后是偏差检测. 数据库中数据往往存在诸多异常, 偏差检测便是寻找观察结果与参照之间的差别. 观察结果一般为一个或多个域的值的汇总, 参照则通常是给定模型的预测结果、外界提供的标准或另一个观察结果.最后我们讨论预测. 预测, 顾名思义, 从历史数据中寻找变化规律以建立模型, 并基于此预测未来. 主流的预测方法有回归分析和神经网络, 回归分析用于预测连续数值, 而神经网络预测则连续、离散皆适用.2.3.3数据挖掘的对象理论上, 在任何类型的数据存储上均可进行数据挖掘, 包括关系数据库、事务数据库、数据仓库等. 这里我们对主要的数据挖掘对象予以介绍.首先是关系数据库. 关系数据库是表的集合, 每个表命名唯一, 其中包含一组属性用于存放大量元组. 关系中每一元组代表一个被唯一关键字标识的对象, 并由一组属性值所描述. 关系数据库可通过数据库的结构化查询语言访问. 关系数据库拥有完备的数学理论基础且具有相当高的普及度, 是当下数据挖掘最为丰富的数据源之一.其次, 我们讨论事务数据库. 一般地, 事务数据库由一个文件组成, 每一个事物由其中一个记录所代表. 通常, 一个事务有唯一的事务标识号和一个组成项列表（部分包含事务的处理时间）. 事务数据库常应用于“购物篮数据分析”, 其对关联规则的数据挖掘十分有效.再次, 我们介绍数据仓库. 数据仓库的创始人WilliamH.Inmon对数据仓库定义如下：数据仓库是面向主题的(Subject-Oriented)、集成的(Integrated)、随时间而变化的(Time-Variant)、稳定的(Non-V olatile)数据集合. 从辨证的角度来看, 从关系数据模型到数据仓库的诞生, 数据仓库的出现与广泛为人们所接受实质上是数据管理螺旋式的上升.数据仓库技术的逐步成熟很大程度上推动了数据挖掘技术的繁荣.近年来, 数据库技术发生了翻天覆地的变化, 其已由最初单一的关系数据库逐步发展为面向对象数据库、事物数据库、空间数据库、对象-关系数据库、多媒体数据库等新的数据库系统, 与此同时, 数据挖掘的数据来源也更多地取自于新型的高级数据库系统.§2.4数据挖掘的特点数据挖掘的特点可初步归纳为五个方面. 其一, 数据挖掘所处理的数据规模十分庞大；其二, 数据库查询一般是即时的随机查询, 因不能有精确查询要求, 数据挖掘技术则可辅助寻找用户感兴趣的知识；其三, 在一些应用中数据在很短时间内即有较大变化, 数据挖掘技术能够在这种情况下快速反应以提供决策支持；其四, 数据挖掘不仅要发现潜在规则, 而且要管理、维护规则, 规则往往不是一成不变的, 随着数据的不断更新, 规则亦需随之而变；其五, 数据挖掘是基于大样本统计规律发现规则, 这未必适用于全部数据, 当达到某一阈值时即可认为此规则成立.§2.5数据挖掘的常用方法2.5.1归纳学习方法归纳学习方法从技术上分为两类：信息论方法与集合论方法.我们先讨论前者. 信息论方法主要基于信息论原理建立决策树, 由于最终将以决策树的形式表示知识, 故文献中经常称其为决策树方法. 这里我们介绍两种较有特色的信息论方法. 一是ID3等系列方法, 其利用信息增益寻找包含最大信息量的字段以建立树的结点, 由不同字段取值建立分枝, 再对数据子集重复以上过程, 最终建立决策树. 对愈为庞大的数据库, 这一方法愈为有效；还有一种方法我们称为IBLE(Information-BasedLearningfromExamples)方法, 其根据信息量大小寻找各字段取值建立树的结点, 并将结点中指定字段值的权值和与阈值比较, 建立三个分枝, 再对各分枝子集重复以上过程, 最终建立决策树.再说集合论方法.这类方法广为人知的有覆盖正例排斥反例的方法、概念树方法和粗糙集(RoughSet)方法.概念树方法则是将数据库中的属性字段根据归类方式进行合并, 以此建立的层次结构称为概念树；最后介绍粗糙集方法, 我们将数据库中的行元素看作对象, 列元素看作属性（分为条件属性与决策属性）. 定义等价关系R为不同对象某一个或多个属性具有相同取值, 称满足同一等价关系的对象所组成的集合为该等价关系的等价类. 条件属性上等价类E与决策属性上等价类Y之间有三种关系, 分别是下近似(Y包含E)、上近似(Y和E的交非空)和无关(Y和E的交为空). 我们对下近似建立确定性规则, 对上近似建立不确定性规则, 而无关情况下则不存在规则.2.5.2公式发现公式发现的含义即是对工程或科学数据库中的若干数据项进行数学运算并求相应的数学公式. 这里举两个典型的例子. 一是经验公式发现系统FDD, 其基本思想是对两个数据项交替取初等函数后再与另一数据项进行线性组合, 若组合结果为直线, 就得到由数据项的初等函数表示的线性组合公式；二是物理定律发现系统BACON, 其基本思想很简单, 就是对数据项进行初等数学运算以形成组合数据项, 若值为常数, 就得到组合数据项等于常数的公式.2.5.3统计分析方法统计分析利用统计学原理分析数据库中数据从而得到其中的统计信息与知识, 已发展成一门独立的学科. 下面简要介绍六种统计分析中的基本方法. 一是常用统计, 即求最简单的统计量；二是相关分析, 即计算变量间的相关系数；三是回归分析, 即以回归方程表示变量间数量关系；四是差异分析, 即从样本统计量的出发进行假设检验；五是聚类分析, 即直接计算样本数据间的距离, 将距离小于某一阈值的归为一类；六是判别分析, 即确立一个判别标准以建立一个或多个判别函数, 据此将未知对象划归到某一类别.2.5.4仿生物技术典型的仿生物技术方法有遗传算法和神经网络方法.我们先讨论遗传算法. 遗传算法的基本思路是模拟生物进化过程, 有选择、交叉和变异三个基本遗传算子. 选择算子描述从旧种群选择出具有更强竞争力的个体产生新种群的过程；交叉算子描述两个不同个体（染色体）的部分（基因序列）进行交换并产生新个体的过程；变异算子描述个体的某些基因进行变异（1变0, 0变1）的现象. 在优化计算和分类机器学习方面遗传算法已广泛应用并证实了其显著的效果. 后文将对遗传算法做进一步介绍.再讨论神经网络方法. 神经网络方法基于MP模型与Hebb学习规则, 模拟人脑神经元结构建立三类多种神经网络模型. 一是前馈式网络, 其代表为感知机、BP反向传播模型及函数型网络. 此类网络在预测和模式识别方面有广泛应用；二是反馈式网络, 其代表是Hopfield的连续及离散模型, 分别应用于优化计算和联想记忆；三是自组织网络, 其代表为Kohonen模型和ART模型, 常用于聚类.2.5.5可视化技术可视化技术, 顾名思义, 是一种图形显示技术. 以图形显示多维数据, 可深刻揭示数据的分布规律及内在本质. 同样, 对数据挖掘过程进行可视化与人机交互可显著提高挖掘效果. D.A.Keim定义数据挖掘可视化为寻找并分析数据库以找到隐藏的有用信息的过程. 常见的可视化方法有三种, 一是提取几何图元, 在构造、仿真和分析数据分布模型上极为有效；二是绘制, 主要基于计算机图形学近年的发展成果来进行图像生成、消隐、光照效应及部件绘制；三是显示和演放, 为取得更佳显示效果, 图片组合、文件标准、着色、旋转、放大和存储等诸多功能在这一部件中均有提供.§2.6数据挖掘的基本步骤以下我们将以顺序方式列出数据挖掘的各步骤, 但数据挖掘过程并不是线性的, 需不断重复以下步骤以得到最优的结果.步骤一：确定业务对象. 首先, 对业务问题要有清晰的定义, 数据挖掘的第一步也是最为重要的一步即是认清数据挖掘的目的；步骤二：数据准备.包含数据选择、预处理与转换；步骤三：数据挖掘. 挖掘已经过转换之数据, 只需选择适当的挖掘算法, 剩下的工作可交由计算机自动完成.步骤四：结果分析. 即解释并评估结果, 用到的分析方法由数据挖掘的具体操作决定, 可视化技术通常会被应用于此.步骤五：知识的同化. 即在业务信息系统的组织结构中集成数据挖掘所得知识.第三章关联规则基本理论§3.1关联规则的定义及性质定义3.1 设{}12=, , , m I i i i 为m 个不同项目之集合, D 为事务数据库, 其中每一事务T 为一项目子集, 即T I ⊆. 称事务T 包含项目集X , 表示为XT ⊆. 关联规则为形如X Y ⇒的逻辑蕴含式, 其中X T ⊂, Y T ⊂且X Y ⋂=∅. X 称作前提, Y称作结果.定义3.2 若事务数据库中有%s 的事务包含XY ⋃, 则称规则X Y ⇒的支持度为s ；若事务数据库中包含X 的事务中有%c 也包含Y , 则称规则X Y ⇒的置信度为c .可信度表示的是一条规则可信赖的程度. 我们发现关联规则是为了找到可信赖且具有代表性的规则, 因而我们需要事先对支持度和可信度分别给定最小阈值, 所谓发现关联规则, 即是发现可信度与支持度均高于阈值的规则.性质4.1 若关联规则XZ ⇒与Y Z ⇒在D 中均成立, 规则X Y Z ⋃⇒不一定在D 中成立.性质4.2 若X Y ⋂=∅, 且D 中支持Z 的都只支持X 或Y , 则X Y Z ⋃⋃的支持度为零, 故规则XY Z ⋃⇒的可信度为零. 性质4.1-2描述了关联规则的非结合性, 因其据定义显然, 故此不复证之. 类似地, 若X Y ⇒与X Z ⇒成立, XY Z ⇒⋃不一定成立. 性质4.3 若XY Z ⋃⇒在D 中成立, X Z ⇒与Y Z ⇒不一定在D 中成立. 证 由su p p ()su p p ()X Y X Y Z ⋃≥⋃⋃与su p p ()su p p ()X Z X Y Z ⋃≥⋃⋃, 若X Y Z ⇒⋃成立, 则X Y ⇒与X Z ⇒均成立, 矛盾, 故得证.性质4.3描述的是关联规则的不可分解性.性质4.4 由XY ⇒及Y Z ⇒不能推出X Z ⇒. 证 设()()()T X T Y T Z ⊂⊂最小可信度为m in co n f , 即()()m in co n f X Y co n f Y Z co n f ⇒=⇒=由()()T X T Y ⊂, ()()/()()/()m in co n f X Y S X Y S Y S X S Y co n f⇒=⋃==由()()T Y T Z ⊂, ()()/()()/()m in co n f Y Z S Y Z S Z S Y S Z co n f ⇒=⋃== 由()()T XT Z ⊂, ()()/()()/()co n f X Y S X Z S Z S X S Z ⇒=⋃=, 又m in co n f 1<, 故2m in m in c o n f X Z c o n f c o n f ⇒=<（）, 故规则X Z ⇒不成立.证毕.性质4.4描述的是关联规则的不可传递性.性质4.5 设项目集, , L A B 满足BA L ⊆⊂, 若()A L A ⇒-不满足最小可信度条件, 则()B L B ⇒-也不满足最小可信度条件.证 由子集支持性质, 设A 和B 是两个不同的项目集, 若A B ⊆, 则su p p ()su p p ()A B ≥. 又因D 中支持B 的交易一定支持A , 故su p p ()su p p ()B A ≥, 再由可信度定义有(())su p p ()/su p p ()su p p ()/su p p ()m in co n f B L B L B L A co n f -=≤<,同理, 对满足, D C L D ⊆⊂=∅的项目集, , L D C , 若()L C C -⇒成立, 则()L D D -⇒亦成立.性质4.5描述的是关联规则的可扩展性, 当项目集及支持度已确定, 可用这一性质加速规则发现的过程.§3.2关联规则的挖掘过程关联规则的挖掘一般有两个过程, 一是找出所有频繁项集,二是由频繁项集产生关联规则, 这些规则须满足可信度和支持度条件.第二个过程须在前一个的基础上进行, 工作量较小, 而过程一则决定了关联规则挖掘总体性能. 关联规则的可信度较之期望要高方才表明A 的出现对B 的出现产生促进作用, 即表明其之间在某种程度上相关. 对于给定交易集, 挖掘关联规则便是发现可信度与支持度均大于预先给定阈值的关联规则.§3.3衡量规则的价值在用数据挖掘方法发现了一些关联规则后, 系统如何得知哪些规则对于用户来说是有价值的？对这个问题常分为两个层面来考虑, 即系统客观层面与用户主观层面.我们先讨论系统客观层面. 首先, 我们需明确一点：使用前文所述的“支持度和信任度”框架可能发掘出“不正确”的规则, 即若我们人为地将阈值设置得过低, 则可能得到互相矛盾的规则, 而反之,若阈值被设置得过高, 则所得到的规则又可能不合实际. 因此只依靠可信度与支持度的阈值设定不一定能得出我们需要的规则. 于是, “兴趣度”这一概念被引入用来筛掉我们不感兴趣的规则. 在统计独立性假设下, 定义一条规则的兴趣度为真实强度与期望强度之比值.再是用户主观层面的考虑, 之前的讨论仅仅是基于系统方面, 但规则的价值判定最终仍应取决于用户, 因为有能力分辨所挖掘规则有效性与可行性的只有用户. 这里我们提出可以采用一种基于约束(Constraint-Based)的挖掘方式, 包括数据约束、维度/层次的约束乃至规则约束, 这其中的约束条件能够和算法紧密结合, 从而可以做到既提高效率, 又更加明确挖掘的目的.第四章遗传算法概述。

遗传算法优化技术在大数据中的应用研究随着互联网时代的到来，我们已经步入了一个大数据的时代。

大数据意味着数据量的激增，数据的价值也逐渐得到了人们的认识和重视。

然而，处理如此海量的数据对计算机处理能力和算法的要求也越来越高，如果采用传统的算法去处理就会变得相当困难。

因此，研究一种高效处理大数据的算法变得至关重要。

在这里，我们要介绍遗传算法优化技术在大数据中的应用研究。

一、什么是遗传算法优化技术？遗传算法优化技术，是一种由生物学启发而来的优化方法，适用于单目标或多目标优化问题。

它通过模拟生物种群在进化过程中的自然选择、交叉和变异等机制，来寻找问题的优化解。

这种算法具有全局搜索、并行计算、自适应搜索、基于种群的搜索和局部搜索等特点，被广泛应用于数据挖掘、机器学习、工程设计、图像处理、多目标优化等领域。

二、遗传算法在大数据中的应用大数据是包含巨量信息的数据集，这些信息包括了实时数据、历史数据、半结构化数据、非结构化数据等。

大数据分析面临的挑战包括：数据规模大，变化快，数据的质量不确定、数据的类型复杂、需要进行实时处理等。

因此，采用遗传算法优化技术进行大数据优化处理，正是相当可行的。

（1）大数据特征选择大数据通常由许多变量构成，这个变量的数量多的可以达到成百上千。

而在数据处理时，对于重要度不够高的变量，需要剔除掉。

这个过程就是特征选择，在剔除非重要变量的同时，能够降低数据信息量，提高处理效率。

遗传算法优化技术在特征选择，尤其在子集选择中能够发挥极大的作用。

（2）大数据聚类分析在对大数据进行聚类分析时，遗传算法能够实现各种聚类算法的优化，提高聚类的效率和准确度，从而能够帮助用户更好地理解数据并搜集有关信息。

例如，基于遗传算法的“K-Means算法”为数据协同分析提供了强有力的数学支持。

（3）大数据分类分析在大数据分类分析上，采用遗传算法的分类算法能够处理高维数据的分类问题，提高分类准确度和效率。

遗传算法性质上来说，是一个并行的计算过程，因此，在大数据分类分析问题中，遗传算法能够通过并行计算来快速完成任务。

遗传算法在数据挖掘中的应用
遗传算法在数据挖掘中的应用
随着数据科学的快速发展，数据挖掘成为了一种广泛使用的技术。

而遗传算法则成为了其中非常有用的工具之一。

遗传算法是一种基于
生物进化过程的优化算法，通过模拟种群进化的过程，来求解最优问题。

在数据挖掘中，遗传算法可以用于进行特征选择、聚类分析、分
类器构建等多个领域。

首先，遗传算法在数据挖掘中的一个主要应用是特征选择。

特征
选择是指在一个数据集中，选择最具有代表性的若干特征，来提高机
器学习分类器的性能。

遗传算法可以通过对现有数据中的特征进行组合、选择、筛选等操作，实现对最佳特征的筛选，并从中生成出最适
合的组合。

通过这样的优化过程，可以提高分类器的准确性和鲁棒性。

其次，遗传算法在数据挖掘中的另一个应用是聚类分析。

聚类分
析是指通过将数据集中的对象分为若干类别或簇，以发现数据集的内
在结构，遗传算法可以通过定义适当的适应度函数，将聚类数目和形
态的搜索问题转变为优化问题，能够得到最优解。

这种方法可以应用
于文本聚类、图像聚类、生物信息学数据聚类等领域。

最后，遗传算法在数据挖掘中还可用于分类器构建。

分类是数据
挖掘中最重要的任务之一，而构建出高度准确的分类器也是至关重要的。

遗传算法可以通过优化分类器的结构和参数来提高其准确性和效果，使其更适用于实际场景。

总之，遗传算法在数据挖掘中的应用非常广泛，可以用于特征选择、聚类分析、分类器构建等多个领域，为数据科学的发展提供了强
大的支持。

遗传算法在数据挖掘中的应用实例分析遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）遗传算法的基本运算过程如下：a)初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。

b)个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。

c)选择运算:将选择算子作用于群体。

选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。

选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。

d)交叉运算：将交叉算子作用于群体。

遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。

e)变异运算：将变异算子作用于群体。

即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。

群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t 1)。

f)终止条件判断:若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。

由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算时不依赖于梯度信息或其它辅助知识，而只需要影响搜索方向的目标函数和相应的适应度函数，所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于许多科学，下面我们将介绍遗传算法的一些主要应用领域：函数优化函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法进行性能评价的常用算例，许多人构造出了各种各样复杂形式的测试函数：连续函数和离散函数、凸函数和凹函数、低维函数和高维函数、单峰函数和多峰函数等。