蔡良偉等人在提出了基於遺傳演算法的表示式分組 reg_naga 演算法, 該演算法優化了原有的 becchi 分組演算法，獲得了較好的分組效果
一、becchi 分組演算法
becchi 演算法由 becchi 等人提出的,其演算法的分組策略為不斷迴圈二分待分組的特徵模式集合,直到完成正規表示式分組。becchi 演算法的分組過程如下:
(1) 將未分組正規表示式集合的第一條正規表示式加入到當前組。
(2) 按順序將當前未分組表示式集合中每一條正規表示式加入到當前分組中,
並計算是否滿足公式:
#dfa(current_group)< σ
其中σ
σ= η
而η為閾值係數。如果滿足公式,則加入到當前分組中。
(3) 如果未分組的正規表示式集合為空,則輸出分組情況並結束演算法。
二、reg-naga 演算法
由 becchi 演算法的演算法過程可知,becchi 演算法的分組結果與正規表示式的輸入 順序有關,特徵模式集中不同的正規表示式排序方式會對演算法的輸出結果產生嚴 重影響。reg-naga 演算法通過使用遺傳演算法多次調整正規表示式的排列順序,來 優化 becchi 演算法的分組結果。
reg-naga 演算法將正規表示式的排列順序當成染色體,在染色體中採取如圖 所示的三種操作,包括交叉,互換變異與逆序變異來改變正規表示式的排列順 序,同時在每一次進行 becchi 演算法分組後,留下分組結果較好的正規表示式排列, 淘汰不好的正規表示式排列順序。在經歷多次選擇並且正規表示式排列順序穩定 之後,使用 becchi 演算法進行分組並輸出最後的分組結果。reg-naga 演算法通過使 用遺傳演算法對 becchi 演算法的輸入進行優化,最後得到足夠優秀且收斂的區域性最優 解。
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