基于自适应遗传算法的粗糙集知识约简算法

摘要：

为了获得有效的属性最小相对约简,提出了一种基于自适应遗传算法的粗糙集知识约简算法.该算法将核引入遗传算法的初始群体来提高算法的性能,依照决策属性对条件属性的依赖度,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性,并且对交叉概率和变异概率进行了新的设计.设计中既考虑到进化代数对算法的影响,又考虑到每代中不同个体适应度对算法的作用.最后通过两个经典算例进行了验证,无论在约简的准确性上,还是平均运行代数上都取得了较好的结果.

关键词：粗糙集、知识约简、自适应遗传算法、交叉概率、变异概率

所属期刊栏目：44

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60474069

在线出版日期：2008-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1-3,11