公开(公告)号：CN109919485A

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201910168725.4

申请日：2019-03-06

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 董明刚 ,  高建文 ,  敬超 ,  刘宝

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明适用于水资源配置领域，提出了一种基于NSGA-II的水资源配置的多目标优化方法，包括：将水资源配置约束优化问题转化为包含两个目标的多目标优化问题，第一目标为最大化人们生活用水效益，第二目标为最大化工业用水效益；建立相应的多目标优化模型，多目标优化模型的特征是以最大化第一和第二目标函数值，采用基于NSGA-II进化算法对多目标优化模型进行求解。通过将水资源配置这一复杂的约束优化问题转化为包含两个多目标优化问题并利用多目标优化方法克服传统方法求解的不足，满足人们日常生活用水的同时对可利用的水资源在区域间和各用水部门进行最优化的分配，实现综合效益最大。

公开(公告)号：CN109918418A

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201910169907.3

申请日：2019-03-06

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 董明刚 ,  高建文 ,  敬超 ,  范利利

IPC: G06F16/2458 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明涉及一种基于遗传算法的关联规则的改进挖掘方法，首先通过Apriori算法根据设置的算法参数和输入的数据集得到频繁项集A,将频繁项集A经过实数编码得到初始种群，然后根据设置的最小支持度阈值设计成相应的适应度函数，然后在循环代数之内进行选择、交叉、变异并根据其个体适应度进行排序，会得到相应的频繁项集，最后利用置信度阈值进行强规则提取，统计出规则的数量和所消耗的具体时间。有效地减少基于支持度－置信度”度量标准算法中的不足，有效进行关联规则的数量统计并提取出有价值的强关联规则。加快了算法处理数据的速度，最终提高了挖掘效率和有效性。