融合粗糙集和扩散二元萤火虫算法的属性约简方法

摘要：

从一维细胞自动机模型入手,将自然界中种群的扩散行为引入二元萤火虫算法(binary glowworm swarm optimization,BGSO)中,提出了一种扩散二元萤火虫算法(spread binary glowworm swarm optimization,SBGSO).该算法对萤火虫个体设置营养值及营养阈值的上下限,然后执行扩散操作,以正态分布方式产生新的个体,并淘汰一些持续表现很差的个体,释放资源给其他个体,以保持种群的动态多样性.然后将SBGSO作为搜索策略,粗糙集(rough set,RS)作为评价准则,应用于大数据预处理的属性约简问题.为验证本文算法的可行性,采用5个UCI数据集进行实验,并结合10-fold和支持向量机(support vector machine,SVM)算法对预测结果分类准确率进行分析,通过与其他算法对比,表明本文算法具有较好的约简效果.

关键词：二元萤火虫算法、扩散机制、一维细胞自动机、粗糙集、属性约简

所属期刊栏目：38

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2449-2456