子图同构(Subgraph Isomorphism)技术在计算机视觉、人工智能以及生物化学工程等领域具有重要的应用。文章聚焦于子图同构问题的求解算法,提出了一种基于基因遗传算法的改进算法。结合子图同构的特点,针对遗传算法中的杂交过程和进化过程,改进了传统的子代生成算法,提出了一种新的适应度函数来评估子代的适应性。新算法可以指引搜索过程更快地收敛到最优解,并能够以更高的概率求得最优解。通过仿真实验表明,提出的改进算法相较于传统的算法能够更好地处理大规模子图,并取得更好的效果。
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