基于模拟退火算法的过程挖掘研究
算法研究情况调研报告
算法研究情况调研报告一、引言算法作为计算机科学的核心内容之一，在各个领域都有着广泛的应用。
随着科技的不断发展，算法研究也日益受到重视。
本文将从算法研究的现状、应用领域和发展趋势等方面进行调研和分析。
二、现状分析1. 算法研究的重要性算法是解决问题的有效方法，对于提高计算机程序的效率和性能至关重要。
算法研究的成果可以应用于各个领域，如图像处理、机器学习、数据挖掘等，推动了科技的发展和社会的进步。
2. 研究热点算法研究的热点主要集中在以下几个方面：（1）人工智能算法：随着人工智能的兴起，深度学习、强化学习等算法成为研究的热点，应用于自然语言处理、图像识别等领域。
（2）优化算法：优化算法致力于寻找问题的最优解，如遗传算法、模拟退火算法等，被广泛应用于工程优化、网络规划等领域。
（3）图算法：图算法主要用于解决图结构相关的问题，如最短路径、最小生成树等，被广泛应用于社交网络分析、推荐系统等领域。
（4）并行算法：随着计算机硬件的发展，利用并行计算来提高算法的执行效率成为研究的热点，如并行排序算法、并行搜索算法等。
三、应用领域1. 图像处理图像处理是计算机视觉领域的重要应用之一，而算法在图像处理中起到关键作用。
通过图像处理算法，可以实现图像的去噪、增强、分割等操作，提高图像质量和准确度。
2. 机器学习机器学习是人工智能领域的核心技术，而算法在机器学习中起到决定性作用。
机器学习算法可以从大量数据中学习规律和模式，并应用于数据分类、聚类、预测等任务，如支持向量机、决策树等。
3. 数据挖掘数据挖掘是从大规模数据中发现有价值的信息和知识的过程，而算法是数据挖掘的基础。
数据挖掘算法可以挖掘出数据中的关联规则、异常值、趋势等，应用于市场营销、金融风控等领域。
四、发展趋势1. 多领域融合随着科技的发展，不同领域之间的交叉和融合越来越多。
算法研究也将更多地与其他学科相结合，以解决复杂的跨领域问题。
2. 自适应算法随着问题规模的增大和复杂度的提高，传统的固定算法可能无法适应不同情况下的需求。
2023年重庆-中高2023届5月月考语文试题卷含答案解析
2023年重庆-中高2023届5月月考语文试题卷一、实用类文本阅读(共20 分)阅读下面的文字，完成下面小题。
古生物学是一门古老的学科，已经有两百多年的历史。
历史上如始祖鸟、北京猿人等关键化石的发现都填补了生命演化历史的空白。
如今，新的观测分析手段，给古生物学这样的传统学科注入了新的活力，从原有的以及新发现的化石中挖掘出的大量前所未知的全新信息，让我们逐渐看清远古时代。
传统上，古生物学家通过肉眼、放大镜、光学显微镜、电子显微镜来观察和研究生物化石外表的宏观和微观结构。
但是，生物化石的很大一部分信息量包含在其内部，需要古生物学家通过其他技术手段来揭示。
早在20世纪中叶，就有古生物学家尝试用X光“透视”化石，但简单地使用X光照射，只能取得照射方向上的一点模糊的内部结构信息，要重建各个方向上的全部三维结构信息，就必须使用断层扫描技术，这有点像无损的磨片或切片。
断层扫描（CT）最初在医学和制造业中发展起来，20世纪90年代开始，古生物学家尝试将此技术应用到化石研究中。
由于化石比生物体致密得多，且不同化石的物质成分千差万别，直接套用医用CT机器往往很难达到理想的扫描效果，研发古生物研究专用CT就成为迫切需求。
在这方面，我国走在了国际前列——2008年，古脊椎所与高能物理研究所和自动化所合作研制了全球首套专门应用于古生物化石研究的高精度CT，包括225kV显微工业CT和450kV通用性工业CT，并于2011年投入使用。
这使得古生物学家能够方便、快速、高质量地对不同大小的脊椎动物（含人类）化石及现生生物的内部精细形态和显微结构进行无损检测和重建。
应用这套设备，古生物学家迅速取得了一批重要成果，如古脊椎所朱敏团队对早期有领鱼类内部结构的重建，补充了“从鱼到人”演化史上的关键环节；刘武团队对中国重要人类化石基于CT的研究，定量重建了远古人类的颅内模、内耳骨迷路等精细内部结构。
古代生物死亡后，不同的有机物组分保留的时间长短不一，提供的生物的信息不同，而承载生物体内遗传信息的脱氧核糖核酸（DNA），成为重建古生物演化历史的重要工具。
智慧供应链管理体系构建与实践案例分享
智慧供应链管理体系构建与实践案例分享第一章智慧供应链管理体系概述 (2)1.1 智慧供应链的定义与特点 (2)1.2 智慧供应链管理体系的构成要素 (3)1.3 智慧供应链管理体系的实施意义 (3)第二章智慧供应链战略规划 (4)2.1 智慧供应链战略规划的方法与流程 (4)2.2 智慧供应链战略规划的实践案例分析 (4)2.3 智慧供应链战略规划的优化策略 (5)第三章供应链信息平台建设 (5)3.1 供应链信息平台的架构设计 (5)3.1.1 总体架构 (5)3.1.2 技术架构 (5)3.2 供应链信息平台的关键技术 (6)3.2.1 数据采集与整合 (6)3.2.2 数据挖掘与分析 (6)3.2.3 人工智能与机器学习 (6)3.2.4 云计算与大数据 (6)3.3 供应链信息平台的实施与运维 (6)3.3.1 实施策略 (6)3.3.2 运维管理 (6)第四章物流网络优化 (7)4.1 物流网络优化方法与算法 (7)4.1.1 线性规划法 (7)4.1.2 启发式算法 (7)4.1.3 模拟退火算法 (7)4.1.4 神经网络算法 (7)4.2 物流网络优化的实践案例分析 (7)4.2.1 某电商企业物流网络优化 (7)4.2.2 某制造企业物流网络优化 (7)4.2.3 某零售企业物流网络优化 (8)4.3 物流网络优化的效果评估与改进 (8)4.3.1 效果评估指标 (8)4.3.2 效果评估方法 (8)4.3.3 改进措施 (8)第五章智能仓储管理 (8)5.1 智能仓储管理系统的构成与功能 (8)5.2 智能仓储管理系统的实施策略 (9)5.3 智能仓储管理系统的实践案例 (9)第六章供应链金融创新 (10)6.1 供应链金融的基本概念与模式 (10)6.2 供应链金融创新的实践案例分析 (10)6.3 供应链金融创新的实施策略 (11)第七章供应链协同管理 (11)7.1 供应链协同管理的理念与目标 (11)7.1.1 理念概述 (11)7.1.2 目标设定 (11)7.2 供应链协同管理的实践案例分析 (11)7.2.1 企业背景 (12)7.2.2 实践措施 (12)7.2.3 实践效果 (12)7.3 供应链协同管理的优化路径 (12)7.3.1 加强供应链基础设施建设 (12)7.3.2 深化供应链信息化建设 (12)7.3.3 优化供应链协同机制 (12)7.3.4 加强供应链人才培养与引进 (13)7.3.5 推进供应链绿色发展 (13)第八章智慧供应链风险防控 (13)8.1 智慧供应链风险类型与识别 (13)8.1.1 风险类型 (13)8.1.2 风险识别 (13)8.2 智慧供应链风险防控策略 (14)8.2.1 技术防控策略 (14)8.2.2 管理防控策略 (14)8.2.3 市场防控策略 (14)8.3 智慧供应链风险防控实践案例 (14)第九章智慧供应链人才培养与团队建设 (15)9.1 智慧供应链人才培养模式 (15)9.2 智慧供应链团队建设策略 (15)9.3 智慧供应链人才培养与团队建设的实践案例 (15)第十章智慧供应链管理体系的发展趋势 (16)10.1 智慧供应链管理体系的未来发展方向 (16)10.2 智慧供应链管理体系的关键技术发展趋势 (16)10.3 智慧供应链管理体系在国内外的发展现状与展望 (17)第一章智慧供应链管理体系概述1.1 智慧供应链的定义与特点智慧供应链是指在供应链管理过程中，运用现代信息技术、物联网、大数据、人工智能等先进技术，对供应链各环节进行智能化改造和优化，实现供应链资源的高效配置和协同运作。
特征选择的常用方法
特征选择的常用方法特征选择是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要步骤，其目的是从各种特征中选择出对目标变量有最大预测能力的特征子集。
特征选择的主要作用是降低维度、减少计算复杂度、提高模型的解释性和泛化能力。
本文将介绍一些常用的特征选择方法。
一、过滤式方法过滤式方法是特征选择中最简单和最常用的方法之一。
它独立于任何具体的学习算法，通过计算各个特征与目标变量之间的关联度来选择特征。
常用的过滤式方法包括皮尔逊相关系数、互信息和卡方检验等。
1. 皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，取值范围为[-1,1]。
当相关系数接近于1时，表示两个变量呈正相关；当相关系数接近于-1时，表示两个变量呈负相关；当相关系数接近于0时，表示两个变量之间没有线性相关关系。
在特征选择中，可以计算每个特征与目标变量之间的相关系数，选取相关系数较大的特征作为最终的特征子集。
2. 互信息互信息是衡量两个随机变量之间信息传递量的统计量，可以用来度量特征与目标变量之间的相关性。
互信息的取值范围为[0,+∞]，互信息越大表示两个变量之间的相关性越强。
在特征选择中，可以计算每个特征与目标变量之间的互信息，选取互信息较大的特征作为最终的特征子集。
3. 卡方检验卡方检验是一种统计方法，可以用来检验两个变量之间是否存在显著的关联性。
在特征选择中，可以将特征和目标变量之间的关系建模成一个列联表，然后计算卡方值。
卡方值越大表示特征和目标变量之间的关联性越强，选取卡方值较大的特征作为最终的特征子集。
二、包裹式方法包裹式方法是一种更加复杂和计算量较大的特征选择方法，它直接使用具体的学习算法来评估特征的贡献。
包裹式方法通过搜索特征子集的所有可能组合，并使用具体的学习算法对每个特征子集进行评估和比较。
常用的包裹式方法包括递归特征消除、遗传算法和模拟退火算法等。
1. 递归特征消除递归特征消除是一种基于模型的特征选择方法。
它通过反复训练模型，并在每次训练后消除对模型贡献较小的特征，直到达到指定的特征数目。
人工智能技术在先导化合物发现与优化中的应用进展
人工智能技术在先导化合物发现与优化中的应用进展一、人工智能技术在先导化合物发现中的应用随着科学技术的不断发展，人工智能技术在化学领域的应用也日益广泛。
特别是在先导化合物的发现与优化过程中，人工智能技术发挥着越来越重要的作用。
本文将重点介绍人工智能技术在先导化合物发现中的应用进展。
人工智能技术可以帮助化学家更高效地进行分子设计和筛选，通过机器学习和深度学习算法，计算机可以自动识别并提取分子结构中的有用信息，从而生成具有潜在药物活性的先导化合物。
人工智能技术还可以根据化合物的物理化学性质、生物活性等指标，对候选化合物进行快速筛选，提高药物研发的成功率。
人工智能技术在预测化学反应路径方面也取得了显著成果，通过分析大量的实验数据和经验公式，计算机可以预测分子之间的相互作用，从而为化学家提供关于反应可能发生的途径的信息。
这有助于化学家在设计新药物时，更好地理解药物的作用机制和可能的副作用。
利用人工智能技术进行虚拟筛选和优化，可以在短时间内找到具有高活性和低毒性的先导化合物。
通过对大量化合物的结构和性质进行分析，计算机可以预测其在特定生物环境中的活性和稳定性，从而帮助化学家快速排除不合适的候选化合物。
人工智能技术还可以根据化合物的结构和性质，对其进行实时优化，以提高其生物活性和选择性。
人工智能技术在药物设计与合成优化方面也取得了重要进展，通过模拟药物分子与靶点之间的相互作用，计算机可以预测药物的亲水性和疏水性等性质，从而指导药物的设计和合成。
人工智能技术还可以根据药物的生物活性、选择性和副作用等因素，对药物的合成路线进行优化，提高药物的质量和产量。
人工智能技术在先导化合物发现与优化中的应用已经取得了显著的成果，为化学家提供了强大的工具支持。
随着技术的不断发展和完善，相信人工智能将在化学领域发挥更加重要的作用，为人类健康事业做出更大的贡献。
1. 基于机器学习的化合物筛选方法随着人工智能技术的快速发展，其在化学领域的应用也日益广泛。
高效求解三维装箱问题的剩余空间最优化算法
高效求解三维装箱问题的剩余空间最优化算法一、本文概述随着物流、制造业和计算机科学的快速发展，三维装箱问题（Three-Dimensional Bin Packing Problem, 3D-BPP）已成为一个备受关注的研究热点。
该问题涉及如何在有限的三维空间内，以最优的方式放置形状和大小各异的物体，以最大化空间利用率并减少浪费。
在实际应用中，如货物装载、仓库管理、集装箱运输等领域，高效求解三维装箱问题具有重大的经济价值和社会意义。
本文旨在研究三维装箱问题的剩余空间最优化算法，通过对现有算法的分析与改进，提出一种高效且实用的解决方案。
我们将对三维装箱问题进行详细定义和分类，阐述其在实际应用中的重要性和挑战性。
然后，我们将综述目前国内外在该领域的研究现状和进展，分析现有算法的优势和不足。
在此基础上，我们将提出一种基于启发式搜索和优化策略的剩余空间最优化算法，并通过实验验证其有效性和性能。
本文的主要贡献包括：1）对三维装箱问题进行系统性的分析和总结；2）提出一种新型的剩余空间最优化算法，以提高空间利用率和求解效率；3）通过实验验证所提算法的性能，并与其他先进算法进行比较和分析。
本文的研究成果将为三维装箱问题的求解提供新的思路和方法，有助于推动相关领域的理论研究和实际应用。
本文所提算法在实际应用中具有较高的推广价值，有望为物流、制造业等领域带来显著的经济效益和社会效益。
二、相关文献综述装箱问题，特别是三维装箱问题（3D Bin Packing Problem,3D-BPP），一直是计算机科学和运筹学领域研究的热点和难点。
随着物流、制造业等行业的快速发展，对装箱算法的效率和性能要求日益提高。
剩余空间最优化作为装箱问题中的一个重要目标，对于提高空间利用率、降低成本和减少浪费具有重要意义。
近年来，众多学者对三维装箱问题的剩余空间最优化算法进行了深入研究。
传统的启发式算法，如最先适应算法（First Fit）、最佳适应算法（Best Fit）和最差适应算法（Worst Fit）等，虽然简单直观，但在处理大规模或复杂装箱问题时往往效果不佳。
基于CUDA平台的模拟退火算法并行优化的研究
基于CUDA平台的模拟退火算法并行优化的研究随着科技的发展，计算机科学也在不断提高着自己的速度和效率。
并行计算已成为计算机最重要和最强大的体现之一，其作用不仅可以提高计算机的运算速度，同时还能协同完成其他复杂而庞大的任务。
其中，CUDA平台是当前最流行的通用并行计算平台之一，具有出色的计算效率和应用范围，被广泛应用于科技、工业、商业等各个领域。
因此，本文将着重探讨基于CUDA平台的模拟退火算法的并行优化研究。
一、模拟退火算法概述模拟退火算法是一种基于概率思想的全局优化算法，在优化问题中广泛应用。
其基本思想是通过不断改变系统状态以及温度控制方法，从而在接受较差解的概率不断减小的过程中，搜索并最终找到全局最优解。
在模拟退火算法中，主要需要考虑以下几个方面：（1）初始解的生成问题。
（2）内部变量的状态转移问题，即如何对当前解进行变化。
（3）解的接受问题，即如何判断新解是否可以被接受。
（4）温度降低策略的确定问题。
（5）算法的收敛性分析问题。
二、CUDA平台介绍CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种并行计算平台和编程模型，由英伟达公司于2007年开发。
CUDA平台支持使用C/C++编程语言进行编程，是一种针对GPU（图形处理器）硬件架构的编程环境和模型。
CUDA平台将计算任务分发到多个GPU，并利用GPU的并行处理能力进行并行计算，从而提高计算速度。
CUDA平台的优势主要有三点：（1）高效的并行处理能力：GPU硬件架构天然适合并行计算。
（2）优秀的计算能力：GPU具有高性能的计算和存储能力。
（3）易于编程：CUDA平台使用C/C++等编程语言进行编程，具有广泛的应用场景和良好的社区支持。
三、基于CUDA的模拟退火算法目前，已有许多学者和研究人员在模拟退火算法的并行优化方面进行了探索和研究。
其中，基于CUDA平台的模拟退火算法也成为当前研究的热点之一。
基于 CUDA 的模拟退火算法主要从以下几个方面进行研究和优化：（1）并行搜索空间的划分：将大的搜索空间划分成小的任务块，从而利用GPU的并行计算能力对每个任务块进行并行求解。
《模拟退火算法》课件
03
可能陷入局部最优 解
在某些情况下，模拟退火算法可 能无法跳出局部最优解，导致无 法找到全局最优解。
未来研究的方向和挑战
要点一
算法改进
针对模拟退火算法的缺陷，研究改进算法以提高其性能和 适用性。
要点二
并行化与分布式实现
研究如何利用并行计算和分布式技术加速模拟退火算法的 执行。
未来研究的方向和挑战
总结词
优化分类和聚类
详细描述
模拟退火算法在机器学习中用于优化分类和聚类算法的性能，通过优化参数和搜索空间 ，提高分类和聚类的准确性和稳定性。
06
总结与展望
Chapter
模拟退火算法的优势与局限性
全局优化
模拟退火算法在搜索过程中能够跳出局部最 优解，寻找全局最优解。
适用范围广
模拟退火算法适用于解决连续和离散优化问 题，尤其在处理大规模、复杂问题时表现出 色。
模拟退火算法的优势与局限性
• 灵活性高：算法参数可根据具体 问题进行调整，以适应不同场景 的需求。
模拟退火算法的优势与局限性
01
计算量大
模拟退火算法需要大量的计算资 源，尤其在问题规模较大时更为 明显。
02
参数设置困难
算法参数如初始温度、降温速率 等对算法性能影响较大，但合理 设置这些参数较为困难。
算法的参数敏感性分析
初始温度
模拟退火算法的初始温度对算法的性能有很大影响。初始温度过高可能导致算法陷入局部最优解，而初始温度过低则 可能导致算法收敛速度过慢。因此，需要根据问题特性和需求合理设置初始温度。
冷却率
冷却率决定了算法在退火过程中的温度下降速度。冷却率过高可能导致算法在最优解附近“振荡”，而冷却率过低则 可能导致算法收敛速度过慢。因此，需要根据问题特性和需求合理设置冷却率。
基于遗传算法的模拟退火优化模型研究
基于遗传算法的模拟退火优化模型研究随着计算机科学技术的不断发展和计算机运算能力的不断提高，计算机科学领域已经取得了很多重大的突破和进展。
其中，优化算法是非常重要的一个学科，在人工智能、运筹学、自动控制等领域都有着广泛的应用。
其中，遗传算法和模拟退火算法是目前最为常用的两种优化算法，它们的结合也越来越普遍。
在这样的背景下，对基于遗传算法的模拟退火优化模型进行研究，具有非常重要的理论和实践意义。
一、遗传算法遗传算法是一种模拟自然界进化规律的算法。
遗传算法最初由美国的约翰·霍兰德教授于20世纪70年代中期提出，旨在模拟生物进化过程，对某一复杂问题进行优化求解。
遗传算法的最大优点是具有全局搜索的能力，并且不容易陷入局部最优解，解决了很多其他优化算法所无法解决的问题。
遗传算法从进化论的发现看来，它的算法模型是类似于自然选择过程的。
二、模拟退火算法模拟退火算法是一种基于物理学中退火过程模拟的一种优化算法，它最早是由美国数学家柯克帕特里克（Kirkpatrick）等人在20世纪80年代开发的。
模拟退火算法的思想是模拟固体材料在高温下慢慢冷却过程中，原子从高温状态随机运动过程中得到平衡分布的思路，在状态跳变的过程中，通过接受不太优的状态，来避免陷入局部最优解，最终得到全局最优解。
三、基于遗传算法的模拟退火优化模型由于遗传算法和模拟退火算法各自具有优点和缺点，因此，可以利用双重混合算法将两者的优点结合起来。
比较常用的方法是将模拟退火算法作为遗传算法的局部搜索算法，使遗传算法具有更好的全局搜索能力和更快的收敛效果。
具体来说，基于遗传算法的模拟退火优化模型可以分为以下几个步骤：步骤1：初始化个体——设置种群大小和初始种群，计算适应度函数和产生初始群体。
步骤2：选择——采用轮盘赌或竞赛选择算法，选择优良的个体。
步骤3：交叉——将选择的优良个体进行交配，生成后代。
步骤4：变异——对后代进行变异，增加搜索空间的多样性。
服装行业库存管理系统设计方案
服装行业库存管理系统设计方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目的与意义 (2)1.3 项目研究方法 (3)第二章库存管理概述 (3)2.1 库存管理基本概念 (3)2.2 库存管理的重要性 (3)2.3 库存管理的主要任务 (4)第三章服装行业库存管理现状分析 (4)3.1 服装行业库存管理现状 (4)3.2 服装行业库存管理存在的问题 (5)3.3 影响服装行业库存管理的因素 (5)第四章库存管理系统需求分析 (5)4.1 功能需求 (5)4.1.1 库存管理模块 (5)4.1.2 销售管理模块 (6)4.1.3 采购管理模块 (6)4.1.4 数据分析模块 (6)4.2 功能需求 (7)4.2.1 响应时间 (7)4.2.2 数据存储容量 (7)4.2.3 数据处理能力 (7)4.2.4 系统稳定性 (7)4.3 可行性分析 (7)4.3.1 技术可行性 (7)4.3.2 经济可行性 (7)4.3.3 运营可行性 (7)4.3.4 法律可行性 (7)第五章系统设计 (7)5.1 系统架构设计 (7)5.2 数据库设计 (8)5.3 模块设计 (8)第六章关键技术研究 (9)6.1 库存预测算法研究 (9)6.2 库存优化算法研究 (9)6.3 数据挖掘技术在库存管理中的应用 (10)第七章系统开发与实现 (10)7.1 开发环境与工具 (10)7.1.1 开发环境 (10)7.1.2 开发工具 (11)7.2 系统开发流程 (11)7.3 系统测试与优化 (11)7.3.1 测试策略 (11)7.3.2 测试执行 (12)7.3.3 优化策略 (12)第八章系统应用案例分析 (12)8.1 案例一：某服装企业库存管理现状 (12)8.1.1 企业背景 (12)8.1.2 库存管理现状 (12)8.2 案例二：某服装企业库存管理系统实施效果 (13)8.2.1 系统实施背景 (13)8.2.2 系统实施过程 (13)8.2.3 实施效果 (13)8.3 案例三：某服装企业库存管理改进措施 (13)8.3.1 加强库存数据管理 (13)8.3.2 优化库存调配策略 (13)8.3.3 提高员工素质 (13)8.3.4 加强库存预警机制 (13)第九章系统评价与改进 (13)9.1 系统功能评价 (14)9.2 系统功能评价 (14)9.3 系统改进方向 (14)第十章结论与展望 (15)10.1 研究结论 (15)10.2 研究局限 (15)10.3 研究展望 (16)第一章引言1.1 项目背景经济的快速发展，服装行业作为我国国民经济的重要组成部分，其市场规模逐年扩大。
蚂蚁动点问题的解题技巧大全
蚂蚁动点问题的解题技巧大全蚂蚁动点问题是一种在数学和计算机科学中非常流行的一类问题。
它的主要目的是求解一组给定的点，使得任意两点之间的距离最短，或者称之为最优化路径问题。
解决蚂蚁动点问题的技巧有很多，其中最常用的一种技巧是采用蚁群算法。
蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体行为的算法，它可以用来解决复杂的优化问题。
蚁群算法的具体实现过程是：首先，建立一个初始解空间，然后，利用蚁群算法进行优化，从初始解空间中产生最优路径，最后，求出最优路径。
另外，可以采用迭代优化方法来解决蚂蚁动点问题。
迭代优化方法是一种考虑不断更新搜索范围的搜索方法。
它通过迭代搜索，以期寻找最优解。
具体的操作步骤是：首先，利用给定的算法，确定一个参数空间，然后，根据该参数空间，构造出一系列的迭代更新路径，最后，根据迭代更新路径，求出最优路径。
此外，还可以采用模拟退火（Simulated Annealing）算法来解决蚂蚁动点问题。
模拟退火算法是一种基于概率的优化算法，它采用类似于金属冷却过程的方法，以模拟解决复杂问题。
模拟退火算法的具体实现过程是：首先，利用给定的算法，确定一个参数空间，然后，构造出一系列的模拟退火路径，最后，根据模拟退火路径，求出最优路径。
最后，还可以采用遗传算法（Genetic Algorithm）来解决蚂蚁动点问题。
遗传算法是一种基于数据挖掘的算法，它可以用来解决复杂的优化问题。
遗传算法的具体实现过程是：首先，确定一个初始种群，然后，根据遗传算法进行迭代，每次迭代都会产生一系列新的染色体，最后，根据染色体，求出最优路径。
以上就是蚂蚁动点问题的解题技巧，可以采用蚁群算法、迭代优化方法、模拟退火算法和遗传算法等技巧来解决这类问题。
对于不同的蚂蚁动点问题，可以根据实际情况，结合上述几种技巧，来选择最合适的解决方案。
人工智能在物流行业的智能推荐算法与优化研究
人工智能在物流行业的智能推荐算法与优化研究引言现代物流行业的复杂性和多样性促使企业寻求有效的解决方案来提高运输效率、降低成本并提供更好的服务。
在过去的几十年里，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经发展成为一种强大的工具，可以为物流行业带来极大的改善。
智能推荐算法和优化技术是AI在物流领域应用的重要组成部分。
本文将探讨人工智能在物流行业中智能推荐算法和优化研究的应用和挑战。
智能推荐算法智能推荐算法是一种能够利用人工智能技术和大数据分析来为用户提供个性化推荐的算法。
在物流行业中，智能推荐算法可以帮助企业优化货物的配送路径、车辆调度以及货物存储等方面的决策。
以下是几种常见的智能推荐算法：1. 基于协同过滤的推荐算法基于协同过滤的推荐算法通过分析用户的行为和兴趣来推荐相似用户喜欢的物品。
在物流行业中，这种算法可以分析历史数据，找到相似的物流需求，并为用户推荐最佳的配送方案。
2. 基于内容过滤的推荐算法基于内容过滤的推荐算法通过分析物品的属性和特征来推荐相似的物品。
在物流行业中，这种算法可以分析货物的特性和需求，为用户推荐相似的货物以及最佳的运输方式。
3. 混合推荐算法混合推荐算法是结合了多个不同推荐算法的优点的算法。
在物流行业中，混合推荐算法可以综合考虑用户行为和兴趣以及物品的属性和特征，从而为用户提供更准确和个性化的推荐。
智能推荐算法为物流行业带来了许多好处，例如能够提高运输效率、减少运输成本、优化资源利用以及提供更好的用户体验。
然而，智能推荐算法在应用过程中还面临着一些挑战。
智能推荐算法的挑战1. 数据质量智能推荐算法的准确性和效果依赖于数据的质量和完整性。
然而，在物流行业中，由于数据的复杂性和分散性，数据的质量往往不够高，这导致算法的预测和推荐结果可能不够准确。
解决办法：物流企业应该加强数据采集和清洗的工作，并利用数据质量管理系统来确保数据的完整性和准确性。
此外，可以利用数据挖掘和机器学习技术来分析和修复数据中的错误和缺失。
模拟退火算法原理及改进
作者简介：李香平（１９７８￣），男，湖北监利人，中国地质大学计算机学院硕士研究生，研究方向为科学研究与可视化；张红阳（１９８２￣），男，湖北咸宁人，中国地质大学计算机学院硕士研究生，研究方向为数据挖掘与数据仓库。
模拟退火算法原理及改进李香平，张红阳（中国地质大学计算机学院，湖北武汉４３００７４）摘要：模拟退火算法是一种强大的随机搜索算法，能应用于许多前提信息很少的问题，能渐进地收敛于最优值。
对ＳＡ算法进行了介绍，论述了ＳＡ算法的原理并对算法进行了改进，展示了计算实验的结果。
关键词：模拟退火；全局优化中图分类号：ＴＰ３１２文献标识码：Ａ文章编号：１６７２－７８００（２００８）０４－００４７－０２０引言近年来，传统的单一算法越来越不适应大规模非线性规划问题。
它们要求目标函数是可微的和收敛的。
ＳＡ能很好地弥补它们的缺陷。
从用于统计力学的ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法上受到启发，ＳＡ算法在１９８３被Ｋｉｒｋｐａｔｒｉｃｋ提出来。
对比传统局部搜索算法，ＳＡ在搜索时会在搜索空间上下移动而不依赖初始条件，擅长解决多维问题。
此外，它能处理任意程度的非线性、不连续和随机的问题。
能处理任意边界和约束的评估函数。
因此，它能轻易处理有脊背和高地的函数。
只要初温高、退火表适当，它就能得到全局最优。
ＳＡ成功应用于组合优化、神经网络、图像处理和代码设计。
１模拟退火算法原理组合优化问题是在给定的约束条件下，求目标函数的最值的问题。
设（Ｓ，ｆ）是组合优化问题的一个实例，ｉｏｐｔ∈Ｓ若对所有ｉ∈Ｓ，都有ｆ（ｉｏｐｔ）≥ｆ（ｉ），则称ｆ（ｉｏｐｔ）≤ｆ（ｉ）为ｍｉｎｆ（ｉ）的最优解。
ＳＡ来源于物理热力学原理，综合了固体退火与组合优化之间的类似性。
类似固体的复杂系统，先被加热到一个物质粒子能自由移动的很高的温度，当它慢慢冷却时，它的能量减少。
如果“冷却”过程足够慢，系统将忽略局部稳定构造，到达能量最低状态，即基态。
在模拟的每一步中，新解的产生按照Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ法则，一个新的状态从现有的状态中产生，这个法则能以一定的概率接受能量上升（即产生劣解）的新状态，而能量下降是优化的总目的。
模拟退火算法的原理及算法在优化问题上的应用共3篇
模拟退火算法的原理及算法在优化问题上的应用共3篇模拟退火算法的原理及算法在优化问题上的应用1模拟退火算法的原理及算法在优化问题上的应用随着计算机科学的发展，越来越多的计算问题需要用到优化算法来得到最优解，而模拟退火算法（Simulated Annealing）是一种常用的优化算法之一。
本文将介绍模拟退火算法的原理，以及它在优化问题上的应用。
一、模拟退火算法的原理模拟退火算法最早由Kirkpatrick等人在1983年提出，是一种启发式优化算法。
其思想来源于固态物理学中的模拟退火过程，也就是将物质加热后缓慢冷却的过程。
这个过程中，原子系统会从高温状态演变到低温状态，从而达到低能量状态。
模拟退火算法的基本思路是从一个初状态开始，通过改变状态来不断寻找更优的解，直到达到最优解或者达到一定的停机条件。
其核心思想是在搜索过程中不断接受差解，以避免被困在局部最优解。
具体来说，模拟退火算法主要包含以下几个步骤：1. 随机初始化一个状态。
2. 初始化一个温度T，T越高，搜索过程越接受差解。
3. 在当前状态的附近随机生成一个新状态。
4. 计算当前状态与新状态的差异性，如果新状态更优则接受新状态，否则以一定的概率接受新状态。
5. 降低温度，温度降低的速度越来越慢，直到温度降到结束条件。
6. 如果结束条件没有满足，继续从第三步开始。
模拟退火算法的核心在于如何根据当前温度，以一定的概率接受差解，这就需要引入Metropolis准则：P(solution_i→solution_j) = min{1, exp((Ei - Ej) / T)},其中P(solution_i→solution_j) 为从解i转移到解j的概率，Ei为当前解的能量，Ej为新解的能量，T为温度。
通过Metropolis准则，模拟退火算法在搜索过程中可以接受一定的差解，从而避免陷入局部最优解。
二、模拟退火算法在优化问题上的应用模拟退火算法可以应用到很多优化问题中，例如旅行商问题、最大割问题等。
南昌大学控制理论与控制工程导师资料
南昌大学导师上岗情况万晓凤导师上岗专业及研究方向近三年科研成果本人目前研究项目及经费情况拟招研究生的研究课题及对所招学生的要求:《嵌入式系统在电梯群控的技术应用《中央空调控制器的设计要求学生具有熟练的计算机应用能力,对单片机,PLC及计算机控制比较了解,具有良好的外语读写能力.南昌大学导师上岗情况王时胜导师上岗专业及研究方向近三年科研成果本人目前研究项目及经费情况拟招研究生的研究课题及对所招学生的要求:拟招研究生的研究课题1、大型企业节能控制与管理2、微型化、网络智能监测本科专业为自动化、电子信息及计算机类.南昌大学导师上岗情况武和雷导师上岗专业及研究方向近三年科研成果本人目前研究项目及经费情况拟招研究生的研究课题及对所招学生的要求:研究课题：见本人目前研究项目。
要求(有意加盟本实验室者请电邮联系：wuhelei2000@)1、做人；技术；沟通；协作。
读研期间愿意读“大学”、“论语”等古典书籍。
不欢迎混学位者！2、电类及应用数学、物理专业均可；数学基础好、英语好的优先。
3、参与浙江大学的合作项目“网络实验室”、“三维脑电成像技术”者须有在杭州做一年左右研究的准备。
南昌大学导师上岗情况曾明如导师上岗专业及研究方向近三年科研成果本人目前研究项目及经费情况拟招研究生的研究课题及对所招学生的要求:有良好的责任心和上进心。
对自动控制、嵌入式系统和计算机的理论和应用感兴趣。
学习态度端正,有较好的英语阅读能力，中文写作能力较强。
南昌大学导师上岗情况龙伟导师上岗专业及研究方向近三年科研成果本人目前研究项目及经费情况拟招研究生的研究课题及对所招学生的要求:要求学生对计算机控制感兴趣.南昌大学导师上岗情况张华导师上岗专业及研究方向近三年科研成果本人目前研究项目及经费情况拟招研究生的研究课题及对所招学生的要求:招收研究生课题:1、爬行式全位置焊机器人系统研究与产品开发（国家“863”计划）2、智能金属结构熔焊快速制造技术（国家“973”前期计划）3、水下机器人关键技术研究（江西省工业重点项目）研究生要求：机械设计或者传感与信息处理或者控制技术或者机电控制南昌大学导师上岗情况张肃宇导师上岗专业及研究方向近三年科研成果本人目前研究项目及经费情况拟招研究生的研究课题及对所招学生的要求:1）时滞不确定大系统的鲁棒稳定性及智能优化理论方法研究。
遗传算法与模拟退火算法在优化问题中的比较分析
遗传算法与模拟退火算法在优化问题中的比较分析近年来，随着科技的不断发展，优化问题的解决方式也在不断变化和升级。
而在这些方法中，遗传算法和模拟退火算法是两种常用的优化算法，它们都具有强大的解决能力和广泛的适用范围。
但是，它们各有优缺点，如何选择适合自己的算法就显得尤为重要。
本文将从多个角度对这两种算法进行比较分析，以期帮助读者更好地理解它们的特点和适用范围。
一、算法原理遗传算法是一种基于进化论的算法，它通过模拟自然选择和遗传变异的过程来寻求优化的解。
具体而言，遗传算法通过对可能解的种群进行进化操作，包括选择、交叉和变异，以逐步优化解的质量。
而模拟退火算法则是基于物理学中的退火过程而提出的。
它通过在解空间中以一定的概率接受劣解，以避免陷入局部最优解。
退火过程中，温度的降低和接受劣解的概率下降都是使得算法朝向全局最优解靠近的关键步骤。
二、适用范围遗传算法在各领域有广泛的应用，特别是在机器学习、智能优化、数据挖掘等方面有很多成功的实践。
此外，遗传算法还可以处理复杂的、非线性的约束优化问题，具有较强的鲁棒性和通用性。
而模拟退火算法则最开始应用于物理和化学系统的研究，但现在已经在各种领域得到了广泛应用。
比如在机器学习中，模拟退火算法可以用于提供一些启发式的方法，来解释数据的结构和特征。
在工业设计中，模拟退火算法可以对各种优化问题进行处理。
三、优化效果遗传算法和模拟退火算法在优化效果上都有一定的优点和劣势。
对于遗传算法而言，它的优点是可以发现全局最优解，能够找到一个尽可能接近最优解的解，同时算法的鲁棒性也很强。
而缺点则是运行时间较长，当解空间非常大时，算法可能会遇到搜索困难。
模拟退火算法的优势则在于其能够在一定程度上避免局部最优解，而且其运行速度比较快，可以更快地找到近似最优解。
但是，模拟退火算法难以保证能够找到全局最优解，可能会出现找到较劣解的情况。
四、算法改进虽然遗传算法和模拟退火算法在优化问题上有各自的问题，但是许多学者也在不断尝试改进算法来解决这些问题。
通俗解释爬山法模拟退火遗传算法贝叶斯算法
通俗解释爬山法模拟退火遗传算法贝叶斯算法
爬山法：
爬山法是一种简单的优化算法，用于寻找一个问题的局部最优解。
这个方法模拟了爬山的过程，从一个起点开始，每次选择一个相邻点，并沿着该方向移动，直到无法继续移动为止。
爬山法的基本思想是通过比较邻近点的目标函数值，选择一个比当前点更好的点，然后以这个点为新的起点，继续向更好的方向移动，直到找到一个不能被改进的局部最优解。
模拟退火：
遗传算法：
遗传算法是一种模拟自然进化过程的算法。
它通过模拟遗传操作，如选择、交叉和变异，以及适应度的评估，来逐代问题的解空间。
遗传算法的基本思想是通过不断的演化，将种群中较好的个体遗传下去，并通过选择和交叉操作来生成新的个体，以适应环境的变化并优化问题的解。
通过这种方式，遗传算法可以在一个大的解空间中找到问题的全局最优解。
贝叶斯算法：
贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法。
它通过将先验知识和新的观察结果结合起来，更新问题的概率分布，从而得到最接近真实情况的后验概率分布。
贝叶斯算法的基本思想是根据已有的知识（先验概率）和新的观测数据（似然度）来推断参数的概率分布（后验概率）。
通过迭代的方式，不断更新后验概率分布，贝叶斯算法可以更好地利用已有的知识和新的观测数据，得到更准确的结果。
贝叶斯算法在概率推断、数据挖掘和机器学习等领域得到了广泛的应用。
以上是对爬山法、模拟退火、遗传算法和贝叶斯算法的通俗解释。
它们分别是解决不同类型问题的优化算法，通过模拟不同的自然过程和统计推断方法，以达到在复杂的解空间中找到问题最优解的目的。
比遗传算法好的目标优化方法
比遗传算法好的目标优化方法【摘要】本文讨论了比遗传算法更好的目标优化方法，包括模拟退火算法、粒子群优化算法和人工神经网络优化方法等。
这些方法各具特点，能够在不同场景下有效优化目标函数。
通过比较遗传算法与其他优化方法的优劣势，我们可以更好地选择适合特定问题的优化算法。
本文还探讨了深度学习在目标优化中的表现，以及新型目标优化方法的发展趋势和未来研究方向。
通过对这些方法的综合分析，我们可以更好地理解目标优化领域的发展动向，为未来研究提供指导。
【关键词】目标优化方法，遗传算法，模拟退火算法，粒子群优化算法，人工神经网络，深度学习，新型方法，发展趋势，研究方向1. 引言1.1 研究背景研究人员开始探索其他更有效的优化方法，以取代或者改进遗传算法。
模拟退火算法被认为是一种比遗传算法更好的优化方法。
模拟退火算法受到物理学中的退火过程启发，通过不断降低系统能量来寻找最优解。
与此粒子群优化算法和人工神经网络优化方法也表现出了很好的优化性能，被广泛用于工程设计、数据挖掘等领域。
1.2 目的和意义目标优化方法在现代科学技术领域扮演着至关重要的角色，它可以应用于多个领域，如工程设计、经济学、生物学和计算机科学等。
目的在于寻找最佳解决方案，提高效率和性能，并优化系统的整体表现。
通过比较不同的优化方法，可以发现每种方法都有其独特的优势和特点。
本文旨在探讨比遗传算法更优的目标优化方法，为研究人员提供更多选择和思路，以便更好地解决实际问题。
深入探讨新型目标优化方法的发展趋势和未来研究方向，有利于推动该领域的进一步发展，促进创新和技术进步。
通过对目标优化方法的研究和应用，可以不断提高各领域的工作效率和生产效益，为社会的可持续发展做出贡献。
2. 正文2.1 模拟退火算法的优势模拟退火算法是一种启发式算法，受到模拟物质在高温时慢慢冷却过程中原子排列顺序变化的启发而提出。
它的优势在于能够跳出局部最优解，有较好的全局搜索能力。
这是因为它采用了一种接受概率来接受比当前解更差的解，从而在搜索过程中有可能跳出局部最优解继续搜索。
个人特殊学术专长情况介绍
个人特殊学术专长情况介绍我在数学领域有着深厚的学术背景和独特的专长，主要涵盖了数值计算、优化算法和数据分析等方面。
以下将详细介绍我在这些领域的研究成果和专业能力。
我在数值计算方面具备丰富的经验。
数值计算是一门研究如何利用计算机进行数学计算的学科，广泛应用于科学、工程和金融等领域。
我在研究中深入探讨了数值计算的理论基础和算法设计，并通过自己的实践经验不断提高算法的效率和精度。
在多项式插值、数值积分和常微分方程数值解等问题上，我提出了一系列创新的方法和优化策略，取得了显著的研究成果。
我的专长还包括优化算法的研究。
优化算法是一种寻找最优解的方法，广泛应用于工程设计、机器学习和金融等领域。
我对各类优化问题进行了深入的研究，包括线性规划、非线性规划和整数规划等。
在算法设计方面，我提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法的混合优化方法，成功解决了一系列复杂的最优化问题。
我的研究成果被广泛应用于生产调度、网络设计和资源分配等实际问题中，取得了良好的效果。
我还在数据分析领域有着独到的见解和研究成果。
数据分析是一种通过统计方法和数据挖掘技术来揭示数据背后规律的过程，对于决策和预测具有重要意义。
我在研究中提出了一种基于机器学习和神经网络的数据分析方法，能够有效地处理大规模和高维度的数据，挖掘出隐藏在数据中的有用信息。
我将这种方法应用于金融风险评估和市场预测等领域，取得了显著的效果，并发表了多篇相关论文。
我在数值计算、优化算法和数据分析等方面拥有个人特殊的学术专长。
通过多年的研究和实践，我在这些领域积累了丰富的知识和经验，并取得了一系列研究成果。
未来，我将继续深化研究，不断推动这些学科的发展，并为解决实际问题做出更多的贡献。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于模拟退火算法的过程挖掘研究宋 炜,刘 强(清华大学软件学院软件工程与项目管理研究所,北京100084)摘 要: 模拟退火过程挖掘算法是为了更好地挖掘过程模型中非自由选择结构而提出的.模拟退火算法用于过程挖掘的基本思想,是以因果矩阵模拟事件日志行为,通过退火操作对因果矩阵进行处理,并对挖掘结果不断进行量化衡量.本文的主要工作包括:(1)在过程挖掘的环境下实现模拟退火算法;(2)用因果矩阵作为内部表示;(3)在退火操作选择过程中引入启发式规则;(4)对挖掘结果进行量化衡量,并通过过程挖掘的测试平台Pro m 进行实现和检测.关键词: 模拟退火算法;因果矩阵;非自由选择结构;过程挖掘中图分类号: TP31115 文献标识码: A 文章编号: 037222112(2009)4A 2135205Business Process M ining Based on Simulated AnnealingS ON G Wei,LIU Qiang(School o f So ft ware,Tsinghua Unive rs ity ,Be ijing 100084,C hina)A bstract: To retrieve the non 2free choice structure of the process model quickly and precisely,this paper propose a simulated annealing process mining approach to address this issue.Main contribution of the work includes:(1)Apply the simulated annealing approach under the setting of process mining.(2)Represent process model as 0causal matrix 0.(3)Use heuristic rules to select an 2nealing operations.(4)Evaluate the mining result with a quantitative measurement,incorpo rate the ideas above into exis ting simulat 2ed annealing algorithm to form an integ rated solution.We give experimental results w hich produced by the ProM,a platform for business process mining.K e y words: simulated annealing;causal matrix;non 2free choice structure;process mining1 引言为了更好地优化工作流程,降低运营成本,以便在竞争中获得更大的优势,越来越多的组织机构引入了信息感知系统,如企业资源计划(ERP)、工作流管理系统(W FM)等.然而,信息感知系统的建立是以充分了解企业的工作流程为前提的,对工作流程的获取主要面临以下困难:(1)由于企业各部门人员对工作流程有不同的看法,使得同一流程有不同的甚至相反的描述.(2)在机构复杂的企业中,获取全局的工作流程是极其费时费力的.因此过程挖掘就是为解决以上困难而提出的.目前过程挖掘领域包括控制流挖掘、过程多方面挖掘、过程模型评估等多方面[1,2],其中控制流挖掘是最活跃的方向之一.控制流挖掘是指从日志中发现各活动的因果依赖关系,这一方向的很多算法都是为挖掘控制流中不同的结构而提出的[3,4].其中对于非自由选择结构的挖掘是控制流挖掘的重要任务之一,也是最难解决的任务之一.虽然目前很多算法已可以对非自由选择结构进行挖掘,如遗传算法[5,6]、A ++算法[7]等.但是,这些算法在有些方面仍需改进.例如,遗传算法虽然能对隐含任务,非自由选择结构等复杂结构进行挖掘却非常耗时,而A ++算法缺少抗噪音的能力,本文提出的基于模拟退火的过程挖掘算法旨在对此进行改进.2 相关工作过程挖掘的基本思想在1995年由美国新墨西哥州立大学的Cook 教授提出[8],随后提出的大多数算法都是以解决控制流为目标的.德国乌尔姆大学的He rbst 等人提出的方法具有处理重名任务的能力,作者同时开发了三个算法:Merge Seq 、S plitSeq 和S plitPar [9,10].以荷兰埃因霍温理工大学的van der Aalst 所提出的A 算法为基础,很多基于启发式规则的算法[11,12]在控制流挖掘方面也取得了很好的效果.文献[7]提出的A ++算法在A 算法的基础上制定了挖掘非自由选择结构的启发规则,在过程日志没有噪音的前提下,实现了对大多数非自由选择结构的挖掘.文献[5,6]讨论了如何将遗传算法应收稿日期:208210222;修回日期:2008212226基金项目:国家重点基础研究发展计划(973)(No 12004CB 719400);国家自然科学基金(No 150519130);国家高技术研究发展计划(863)(No 12007AA01Z122,No.2007AA04Z135)第4A 期2008年4月电 子 学 报AC TA ELEC TRONICA SINIC A Vol.36 No.4AApr. 2008用到过程挖掘中,通过定义交叉、置换等过程遗传操作算子,最终演化出与日志非常吻合的过程模型.遗传过程挖掘算法实现了用统一方法综合解决非自由选择结构、不可见任务和重名任务的挖掘问题.随着过程挖掘研究的发展,出现了许多过程挖掘工具,其中va n de r Aalst教授等人开发了开源的过程挖掘框架Pro M[13],目前集成了超过90种挖掘、分析和转换插件,是目前过程挖掘领域比较完备的研究测试平台之一.3模拟退火挖掘算法311问题提出非自由选择结构是控制流中一种常见的结构,具有非自由选择关系的活动在事件日志中不会以相邻的形式出现,因此也称该活动间具有间接依赖关系.由于一个活动可能和日志中任何一个不相邻的活动间存在非自由选择关系,基于相邻关系的启发式规则很难发现此结构.目前对这一结构的挖掘算法中效果较好的有A++算法和遗传算法.A++算法是专门针对非自由选择结构挖掘提出的,它针对非自由选择结构加入了更多的判定规则,然而对含有非自由选择结构的复杂过程模型挖掘效果并不理想,同时对其它复杂结构挖掘及噪音处理的能力不强;遗传算法作为最优化搜索算法,在很多情况下搜索空间过大,因此需要在运行效率上加以提高.本算法以因果矩阵为基础,整合部分启发式规则,将模拟退火算法应用于过程挖掘中,从而实现对简单结构挖掘的同时,具有挖掘非自由选择结构及抗噪音的目的.为了在运行效率上较遗传算法有所提高,本算法通过缩小初始搜索空间,加快收敛速度来降低运行时间.312算法基本思想本算法首先根据输入的事件日志来构造一个因果矩阵,该因果矩阵是根据业务日志得到的数学模型,可以按照一定规则转换为Petri网[14].在初始化因果矩阵时,假设出现在日志中的所有活动间都存在特定的因果关系,由此定义出搜索空间.然后通过不断的退火操作逐步改进或删除冗余关系,每次退火操作后,对日志进行重放,得出一个量化结果以此判断此次退火操作是否使得搜索向最优化方向收敛.直到得出最终的因果矩阵,并对其进行优化得到与业务过程最为接近的模型.算法具体过程如下所示:为了引入较少的冗余关系,模拟退火整体过程共需进行两次.第一次对基本结构和隐含任务及重名任务这些具有直接依赖性质的结构进行处理,第二次主要对非自由选择结构进行挖掘.进行两次挖掘的好处有以下两方面:(1)第一次退火过程所要挖掘的结构通过日志中活动的相邻情况就可以得出,若同时对不相邻活动间添加依赖关系,则会影响这些结构的挖掘效果;同时,很多针对直接依赖关系的启发式规则也可以在此次退火中应用,以达到加快收敛速度的目的.(2)经过第一次退火过程,可以删除许多活动间的依赖关系,在此基础上,所添加的间接依赖关系也会相应减少,从而达到了缩小搜索空间的目的.两次退火过程的区别在于因果矩阵的初始化方式不同.第一次对因果矩阵进行初始化是在日志中出现的相邻的活动间建立因果关系.由于第二次退火过程主要对非自由选择结构进行挖掘,即对间接依赖关系进行挖掘,所以第二次对因果矩阵初始化要在第一次挖掘结果的基础上,将活动与其所有后继活动(包括后继的后继活动)建立因果关系.313因果矩阵本算法借鉴并改进了遗传算法的因果矩阵,本算法采用的因果矩阵为一个六元组C M=(A,C,I,O,M, L).其中*A为活动的有限集*C<A@A是因果关系的有限集*I:A y I(A)为输入映射函数,P(t)I A,I(t)= {p|p I#t}表示从活动t到其前驱活动集的映射*O:A y O(A)为输出映射函数,P(t)I A,O(t) ={p|p I t#}表示从活动t到其后继活动集的映射*M={Parallel/Se le ct}表示I(A)/O(A)集合中子集间的关系.若M=Paralle l,则I(A)/O(A)中子集间关系为并行,但子集中元素间关系为选择;M=Selec t 时,I(A)/O(A)中子集间关系为选择,子集中元素间关系为并行.*L:I(A)@O(A)?LS(A)主要用来处理重名任务,将活动A前集和后集中的对应子集映射到LS(A)中的特定标号上.例如:{X}<I(A),{B,C}<I(A), {E,F}<O(A),{G,H}<O(A),在所有日志实例中,当且仅当{X}和{E,F}、{B,C}和{G,H}分别同时出现,则L为{({X}@{E,F})v1,({B,C}@{G,H})v 2}表1Petri网对应的因果矩阵TASK I(TASK)M(I)O(TASK)M(O) A{}Select{{B,E}{C,E}{F}}Parallel B{{A}}Select{{D}}Parallel C{{A}}Select{{D}}Parallel D{{B,E}{C,E}{F}}Parallel{}Parallel E{{A}}Select{{D}}Parallel F{{A}}Select{{D}}Parallel元组M的提出,可以使因果矩阵具有更强的表现力,在与Pe tri网进行转化的过程中,会得到更简洁的结构.这136电子学报2009年也是本算法中因果矩阵与遗传算法中因果矩阵主要区别.在元组L的定义上,本算法与遗传算法也有一定的差异.图2为原始日志对应的理想化Pe tri网,表1为按照上述规则得到的因果矩阵.314初始化31411第一次退火过程的初始化在初始化的过程中对所有日志进行遍历,根据所收集的活动相邻关系构造因果矩阵C M=(A,C,I,O, M,L),具体操作如下:(1)将日志中的所出现的活动都加入到集合A中,构造有限活动集A.(2)若活动a,b在日志中相邻出现,则将(a,b)加入因果关系集C中.(3)若a,b在日志活动中相邻出现(a在前),则O(a)=O(a)G{{b}},I(b)=I(b)G{{a}}.通过不断更新活动a的I(a)和O(a)来构造映射I和O.(4)初始化时,设M(O(A))为Parallel(并行)标志, M(I(A))为Select(选择)标志.由M(I(A))和M(O(A))可知,初始化后A的前驱活动集I(A)中的子集间均为选择关系,A的后续活动集O(A)中的子集间均为并行关系.根据Petri网理论可知,对于任意活动t I A,I(t)中的任何一个活动的执行都可以引发t的执行;t的执行,可以使O(t)中的所有活动处于可执行状态.因此初始化所得的模型所对应的Petri网在日志重放后会遗留大量使能标志.本算法引入的衡量标准就是以此为依据进行判断的.退火操作的最终目标就是在日志重放后,在因果矩阵所对应的Petri网中遗留的使能标志较上次达到最少.示例:令初始的事件日志LS=AFBC D,AFCB D,AB FC D,AC F2 B D,A EFD,A FED.则按照上述规则初始化后得到的因果矩阵如下:表2初始化后的因果矩阵I(TAS K)M(I)O(TA SK)M(O)A{}Se lect{{B}{C}{E}{F}}ParallelB{{A}{C}{F}}Se lect{{E}{D}{F}}ParallelC{{A}{B}{F}}Se lect{{B}{D}{F}}ParallelD{{B}{C}{F}}Se lect{}ParallelE{{A}{F}}Se lect{{D}{F}}ParallelF{{A}{B}{C}{E}}Se lect{{B}{C}{D}{E}}Parallel31412第二次退火过程的初始化在第二次退火过程的初始化时,I(A)和O(A)的集合范围比第一次初始化大.因为在第一次初始化中,仅将A的直接前驱/后续活动加入到I(A)或O(A)中.第二次初始化要求将I(A)中的所有活动的前驱集合并入到I(A)中,将O(A)中的所有活动的后继集合并入到O(A)中.设I.(A)和O.(A)为A的原前驱/后继活动集,用形式化语言描述为:对任意活动B I I.(A),I(A)=I(B)G I.(A)对任意活动B I O.(A),O(A)=O(B)G O.(A) 315退火操作退火操作应用于因果矩阵中的I(a)和O(a),通过改变I(a)和O(a)中的元素以及子集间的关系使过程模型向最优化方向收敛.在每次退火时,以活动间关系在日志中出现次数为启发信息,以一定的概率选取如下操作之一:(1)若(a,b)I C则C=C-(a,b),直接删除前后活动间的顺序关系.(2)若(a,b)I C,且(a,c)I C,将b和c放入O(a)的同一个子集,使b,c之间形成选择关系.(3)若(b,d)I C,且(c,d)I C,将b和c放入I(d)的同一个子集,使b,c之间形成并行关系.设n(a,b)为日志中活动a在活动b前出现的次数,启发信息如下:(1)若|n(a,b)-n(b,a)|<D,其中D为一常量,且活动a,b存在共同后继活动c,则以较大概率执行退火操作(3).(2)若|n(a,b)-n(b,a)|>D,且活动a,b存在共同前驱活动c,则以较大概率执行退火操作(2).(3)其它情况执行退火操作(1).在退火过程结束后,若存在活动t,使得对于任意I.(A)<I(A),都有t I I.(A),则I(A)={t}G{I.(A)2{t}},M(I(A))=Paralle l;若存在活动t,使得对于任意O.(A)<O(A),都有t I O.(A),则O(A)={t}G137第4A期宋炜:基于模拟退火算法的过程挖掘研究{O .(A)2{t }},M(O(A))=Se le ct.316 衡量标准本算法中,衡量标准对退火的速率、算法的终止和挖掘结果的质量有很大的影响.本算法通过对日志重放后的因果矩阵(Petri 网)所含使能标志的数量判断当前的退火操作能否被接受.衡量标准分完整性和精确性两个方面.完整性指过程模型可以匹配日志实例的程度;精确性指过程模型仅允许所给日志行为,而不能匹配日志以外的行为,即刻画实际工作流程的细致程度.因此衡量标准为这两个方面的加权结合.完整性标准 理想的完整性拟合需要过程模型匹配所有的日志实例.过程模型能匹配的日志实例越多,其完整性拟合度越高.为了能准确的说明完整性拟合度的定义,需要用到以下定义:(1)allParsedTraces (L,C M)表示可以被因果矩阵C M 完全匹配的日志实例数.(2)num Traces (L)表示日志中所含的实例数.(3)num Ac t ivitie sLef tTokens (R i ,C M)表示在重放日志实例R i 时,所产生的使能标志未被消耗的活动数.(4)num Ac tivitiesInTrace (R i )表示日志实例R i 中所包含的活动数.则完整性拟合公式为:PF c om ple te (L,C M)=allParse dTrace s(L,C M)-punishmentnum Trace s(L)其中,punishme nt =E num Tr a c es(L)i=1num Ac tivities Le ftToke ns(R i ,CM)num A ctiv ities In Trac e(R i )精确性标准 由于日志只提供了符合最终过程模型的日志实例,没有提供额外的不符合要求的实例(负例).因此很难确定挖掘结果是否匹配日志以外的行为.由于在过程模型中,过多的并行结构(顺序结构可看作一种特殊的并行结构)会导致模型过于独特,不具有普遍性,而选择结构过多会使得模型对日志刻画程度不够,则精确性标准可定义如下:(1)AndRelations (L,C M)表示在退火的某个阶段中,过程模型所含的并行结构数.(2)OrRelations (L,C M)为退火的某个阶段中,过程模型所含的选择结构数.则精确性拟合度为:PF preci se =AndRe lations(L,C M)AndR elations(L,C M)+OrRe lation(L,C M)-P其中p 为算法输入参数,表示过程模型中包含并行结构的先验概率.衡量标准 最终衡量标准为完整性标准和精确性标准的加权结合.令L 为一非空的事件日志,C M 为一因果矩阵.W 为一个0到1的实数.则最后的衡量标准F (L,C M)的定义为:F (L,C M)=PF c o mple te 2W PF prec ise4 实验结果分析和验证411 时间复杂度分析设m 为日志L 中所含日志实例数,n 为最长的日志实例所包含的任务数,p 为日志L 中所出现的活动总数.q 为退火操作迭代次数.本算法在第一次模拟退火过程中初始化时间复杂度为O(m n),退火过程时间复杂度为O(p 2q),结果转化时间复杂度为O(p 2q),日志重放时间复杂度为O(mn),所以第一次退火总时间复杂度为O(mn +p 2q).在第二次退火过程的初始化阶段的时间复杂度与第一次不同为O(mnp).所以,第二次退火过程的时间复杂度为O(mnp +p 2q).算法总时间复杂度为O(mnp +p 2q).412 实验结果比较本算法在ProM 平台进行了初步的实现和验证,所用实验数据部分来自http://prom.win.tue.nl/tools/pro m/上Pro M 平台所用测试数据,部分由ProM Import Frame work 创造.最终结果不仅包含了基本结构和非自由选择结构,还包含了隐含任务和不可见任务.由于模拟退火过程具有随机性和其空间最优化搜索的本质,本算法较A ++算法具有抗噪音能力.在运行效率方面,本算法只对一个因果矩阵进行操作和衡量,从而省去了在遗传算法中对多个因果矩阵进行操作、衡量和比较所用的时间,因此在对很多日志的挖掘中更有效率.图3是两种算法执行时间的比较,从图中可以看到,在处理相同的事件日志时,遗传算法需要更多的执行时间.因此模拟退火算法的执行效率要优于遗传算法.对于部分复杂日志,本算法的挖掘结果较遗传算法与A ++算法差,特别是对多种复杂结构并存的过程模型挖掘中,本算法还需进一步完善.5 结论和展望基于模拟退火的过程挖掘算法不但可以对并行、选择等基本的工作流结构进行挖掘,也可以对重名任务、隐含任务和非自由选择任务进行挖掘.在对非自由138 电 子 学 报2009年选择结构挖掘方面,由于其搜索空间小于遗传算法的搜索空间,因此,在执行效率上要高于遗传算法.但对很多复杂的工作流程所产生的日志,本算法不能取得理想的效果.本算法时间复杂度随日志中所含活动数目呈指数增长,在日志所含活动数较多的情况下,算法运行所用时间仍然很长.对于同一个日志行为,可用不同的工作流结构进行表示,目前模拟退火过程挖掘算法还无法在拟合日志行为的基础上,对过程模型结构进行进一步优化.以上这些问题都需在以后的工作中加以解决.参考文献:[1]W M P van der Aals t,H A Reijers,A J M M Werjters,B F vanDongen,A K Alves de Medeiros,M Song and H M W V er2 beek.Business process mining:an industrial application[J].In2 formation Sys tem,2007,32(5):713-732.[2]W M P van der Aalst,Minseok Song.Mini ng social netwo rks:u ncov ering interaction patterns in business processes[A].Busi2 ness Process Management:2nd International Conference,BPM 2004,Potsdam,Germany[C].Berlin:Springer,2004.244-260.[3]W M P van der Aalst,A J M M Weijters,L Maruster.Wo rk2flow mining:Discovering process models from event logs[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,2004, 16(9):1128-1142.[4]W van der Aalst.The application of petri nets to workflowmanagement[J].The Journal of Circuits,Systems and Co mput2 ers,1998,8(1):21-26.[5]A K Alves de Medei ros,A J M M Weijters,W M P van derAalst.Genetic process mining:an experimental evaluation[J].Data&Knowledge Engi neering,2007,14(4):245-304. [6]W M P van der Aalst,A K Alves de Medeiros,and A J M MWeijters.Genetic Process Mining[A].Applications and Theory o f Petri Nets:26th International Conference ICATPN2005,Mi2 am USA[C].Berlin:Springer,2005.48-69.[7]Lijie Wen,Wil M P van der Aalst,Jianmin Wang,JiaguangSun.Mining process models with non2free2choice constructs [J].Data Min Knowl Disc,2007,15(2):145-180.[8]J E Cook,A L Wolf.Au tomating process discovery throughevent2data analysis[A].Proceedings of the17th international conference o n Software engineering[C].Washing ton,USA: Association for Computer Machinery,1995.73-82.[9]M Hammo ri,J Herbst,N Kleiner.Interactive workflow mining[A].Proceedings of the2nd International Conference on Busi2ness Process Management[C].Berlin:Springer,2004.211-226.[10]M Hammori,J Herbs t,N Kleiner.Interactive workflow min2ing2requirements,co ncepts and implementations[J].Data and Knowledge Engineering,2006,56:41-63.[11]Joonsoo Bae,LingLiu,James Caverlee,William B Rouse.Pro2cess mining,discovery,and integration using distance measures [R].Atlanta,USA:Geo rgia Ins titute of Technology,2006. [12]Laura Maruster,A J M M Ton Weijters,W M P van der Aalstand Antal van den Bosch.Process mining:discovering direct successors in process logs[A].Discovery Science:5th Interna2 tio nal Co nference,DS2002,L beck,Germany[C].Berlin,Springer,2002.364-373.[13]B F van Dongen,A K Alves de Medeiros,H M W Verbeek,etal.The ProM framewo rk:a new era in process mining tool support[A].Application and Theory of Petri Nets[C].Berlin:Springer2Verlag,2005.444-454.[14]T Mu rata.Petri nets:Properties,analysis and applications[J].Proceedi ngs of the IEEE,1989,77(4):541-577.作者简介:宋炜男,1983年出生于内蒙古赤峰市.2004年毕业于烟台大学计算机学院,其后在天津辰鑫石化设计有限公司工作,2006年进入清华大学软件学院攻读硕士研究生.主要研究领域为过程挖掘、工作流技术.E2m ail:w2song06@m ail 刘强女,1963年出生于内蒙古包头市.清华大学软件学院副教授,主要研究领域为协同工作、工作流技术、需求工程.139第4A期宋炜:基于模拟退火算法的过程挖掘研究。