基于時(shí)序行為分析的自適應(yīng)混合啟發(fā)式協(xié)同優(yōu)化算法
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過(guò)程流數(shù)據(jù)具有實(shí)時(shí)性、連續(xù)性和時(shí)序性等特征，使得傳統(tǒng)過(guò)程挖掘算法難以發(fā)現(xiàn)隱含信息和演化過(guò)程。針對(duì)流過(guò)程模型的動(dòng)態(tài)演化和重構(gòu)要求，提出了一種基于時(shí)序行為分析的自適應(yīng)混合啟發(fā)式協(xié)同優(yōu)化算法。首先定義演化流過(guò)程模型，基于日志活動(dòng)間的隱含依賴(lài)關(guān)系改進(jìn)過(guò)程邏輯的啟發(fā)式挖掘規(guī)則，然后定義基于時(shí)序行為的老化因子，并引入高斯變異的多種群協(xié)作的自適應(yīng)策略，改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的全局和局部精確尋優(yōu)能力，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化和重構(gòu)過(guò)程模型。該算法在四個(gè)典型測(cè)試函數(shù)上進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該算法在流過(guò)程挖掘中具有更好的收斂性和穩(wěn)定性。
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