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Union Crisp Fuzzy Set in λ Algorithm

【摘要】:正In this paper,we define a new concept,union crisp fuzzy set,whose membership function could be used to evaluate the status of"string's similarity"during the searching optimum when theλalgorithm is carrying on.The new concept could be simply considered as the fuzzy set which is decomposed of crisp sets with different weights. The application of union-crisp fuzzy set approach brings the"strings similarity"mechanism from behind to the front and thus links to the second order Markov decision process to explain how to utilize the algorithm clusters to accelerate and quickly achieve the optimum.The modified Bayesian network method is combined here,which is applied for shifting the mean of fitness values at each individual sampling.

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