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通过分析用户需求偏好和资源灰色关联度，建立资源模糊相似矩阵并构建资源模糊聚类树。以复合值模糊聚类树为基础，以资源类内聚合度、资源类间分离度和用户需求满意度为目标，构建资源聚类优化数学模型，然后运用遗传算法进行优化。算法采用了交叉概率和变异概率自适应的重构策略和保优操作，避免了算法的早熟，增强了算法的寻优能力和搜索效率。通过实例仿真验证了算法的有效性。