现有的文本特征选择方法都是串行化的,应用于海量文本数据集时时间效率较低,因此利用并行思想来提高文本特征选择的效率,已成为文本挖掘领域的一个研究热点.本文将遗传算法和并行协同进化算法结合起来,在粗糙集的基础上设计了一个并行协同进化遗传算法并将该算法用于文本特征选择.该方法采用遗传算法搜索特征,利用并行协同进化算法来提高时间效率,从而较快地获得较具代表性的特征子集.实验结果表明该方法是有效的. 多Agent联盟生成是多Agent系统的关键问题之一本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机采集网络整理 http://www.gunyuanji.com联盟生成-张家港蔬菜大棚扩管机液压弯管机价格低全自动大棚滚圆机多少钱,主要研究如何在多Agent系统中动态生成面向任务的最优联盟.为使Agent能稳定的组织起来完成单Agent不能完成的任务并在成本、资源、利益等方面达到一个良好的平衡性能并达到全局最优,提出了联盟多目标综合评价模型,并将量子进化多目标算法应用于多目标多任务Agent联盟问题,运用编码的映射,将资源组合和任务分配合并为一个过程,降低了问题的复杂性.对比实验结果表明该算法求得的解的质量高,平衡性好,能有效避免了联盟死锁和资源浪费. 联盟生成-张家港蔬菜大棚扩管机液压弯管机价格低全自动大棚滚圆机多少钱本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机采集网络整理 http://www.gunyuanji.com