基于遗传禁忌算法的案例检索策略研究

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1、基于遗传禁忌算法的案例检索策略研究黄继鸿，雷战波，李欣苗(西安交通大学管理学院，西安710049)【摘要】本文将遗传算法和禁忌算法引入案例推理系统。首先使用遗传算法对案例检索中案例属性的权重进行了优化，接着提出了基于遗传禁忌混合算法的检索策略，并且应用于基于案例推理的企业财务危机智能预警支持系统，提高了系统的效率和质量。关键词：遗传禁忌算法；案例检索；案例推理；智能预警支持系统中图分类号:　TP18　　文献标识码:AResearchoncaseretrievalprocessbasedonahybridapp

2、roachusinggeneticalgorithmsandtabusearchHuangJihongLeiZhanboLiXinmiao(SchoolofManagement,Xi′anJiaotongUniversity,Xi′an710049,China)[Abstract]Thispaperintroducesahybridapproachusinggeneticalgorithmsandtabusearchintocase-basedreasoningsystem.Firstly,GAisusedt

3、ofindanoptimalornearoptimalweightvectorfortheattributesofcasesincaseindexingandretrieving.ThenaretrievalprocessisproposedbasedonthehybridapproachusingGATS,whichisappliedtointelligentearly-warningsupportsystemforenterprisefinancialcrisisbasedoncase-basedreas

4、oningandimprovesbothaccuracyandefficiencyofthesystem.Keywords:GATS;CaseRetrieval;CBR;IntelligentEarly-WarningSupportSystem1收稿日期：；修订日期：基金项目：国家自然科学基金项目（79970012）和国家自然科学基金重大项目（59990470－4）作者简介：黄继鸿（1978－），男，博士生。主要从事决策支持系统与人工智能的研究案例推理CBR(case-basedreasoning)是人工智能

5、应用中的一种重要推理技术，其推理过程为“检索（Retrieve）→重用（Reuse）→修正（Revise）→存储（Retain）”。而案例检索是CBR的核心技术，它直接决定了案例推理的速度和精度，很多CBR系统实际上就是一个检索系统。在CBR中，检索通常分为两个阶段，即若干相关候选案例的检索和最佳案例的选择。目前在AI技术中，案例的检索策略主要有最近相邻策略（KNN）、归纳推理策略、知识引导策略等，其中KNN法由于概念清晰、计算简便而被普遍采用。但是，KNN在实际应用中存在着两个不可回避的问题：一是案例特征权

6、重的确定；二是其检索时间随案例数目呈线性增长。这两个问题严重影响着KNN法的案例检索质量与效率，尤其对于大型复杂案例库。本文首先使用遗传算法（GeneticAlgorithm）对案例属性权重进行了优化，接着提出了基于遗传禁忌混合算法（GATS）的检索策略，并且应用在基于案例推理的企业财务危机智能预警支持系统（CBR-IEWSS），提高了系统的检索效率和质量。1遗传禁忌算法1.1遗传算法及其缺陷遗传算法[1]是一种有别于以往优化算法的一种新搜索算法，它是建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的随机、迭代、进化、并

7、行搜索(寻优)算法，模拟自然中的生命进化机制。一般GA包含三个基本算子：①选择；②交叉；③变异。通过这三个算子的共同作用对染色体群施加生存压力，使群体经过一系列迭代得以朝着更好解的方向进化。同其它传统搜索方法相比，遗传算法的主要特点是：GA使用问题参数的编码集，而不是参数本身进行工作；GA是在点群中而不是在一个单点上进行寻优；GA仅使用问题本身所具有的目标函数进行工作，而不使用函数的导数或其它的辅助信息；GA使用随机转换规则而不是确定性规则来工作。尽管GA能够胜任大多数组合优化问题，但是对于像大规模神经元网络

8、的权系数优化，网络的结构优化等超大规模的优化问题，GA的应用就受到了限制。究其原因，主要在于GA在进化搜索过程中，每代总是要维持一个较大的群体规模，从而使计算次数呈非多项式时间增加，限制了GA的使用。GA的另一个不足之处是“早熟”。造成这种未成熟收敛的原因，一方面是GA中最重要的遗传算子——3交叉算子使群体中的染色体具有局部相似性，从而使搜索停滞不前；另一方面是变异概率又太小，以至于不能使搜索转向其