一种求解属性约简优化的协同粒子群算法

编号 zgly0000756832

文献类型 期刊论文

文献题名 一种求解属性约简优化的协同粒子群算法

作者 丁卫平  王建东  段卫华  施佺 

作者单位 南通大学杏林学院  南京航空航天大学计算机科学与技术学院 

母体文献 山东大学学报: 理学版 

年卷期 2011,46(5)

页码 97-102

年份 2011 

分类号 TP301 

关键词 粒子群优化  向量分解  协同学习  属性约简  自适应罚函数 

文摘内容 针对粗糙属性约简优化问题,利用粒子群寻求最优解的优势,提出一种改进的粗糙集属性约简优化的协同粒子群算法(AR-CPSO)。在最优属性寻求过程中,该算法使粒子群在属性空间通过约简集向量的分解和邻域簇的协同学习提高其寻优能力,并利用自适应约束强化罚函数较好地收敛到最优目标属性约简集。该算法能始终保持种群的多样性、协作性,并避免过早地陷入局部最优。相关仿真实验表明,AR-CPSO算法能有效地找到全局最优属性约简集,具有较强的属性协同约简优化性能。