计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2014年
4期
743-753
,共11页
最小属性约简%量子精英蛙%合作型协同进化%自适应分割%最优执行经验%分配信任度
最小屬性約簡%量子精英蛙%閤作型協同進化%自適應分割%最優執行經驗%分配信任度
최소속성약간%양자정영와%합작형협동진화%자괄응분할%최우집행경험%분배신임도
minimum attribute reduction%quantum elitist frog%cooperative co-evolution%self-adaptive decomposition%best performance experience%assignment credit
属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,现已证明求决策表的最小属性约简是一个典型NP-Hard问题.提出一种基于量子精英蛙的最小属性自适应合作型协同约简算法.该算法首先将进化蛙群编码为多状态量子染色体形式,利用量子精英蛙快速引导进化蛙群进入最优化区域寻优,有效增强进化蛙群的收敛速度和全局搜索能力.然后构建一种自适应合作型协同进化的最小属性约简模型,融合蛙群最优执行经验和分配信任度自适应分割属性约简集,并以模因组内最优精英蛙优化各自选择的属性子集,提高属性约简的协同性和高效性,快速找到全局最小属性约简集.实验研究表明提出的算法在搜索最小属性约简解时具有较高的执行效率和精度.
屬性約簡是粗糙集理論研究的重要內容之一,現已證明求決策錶的最小屬性約簡是一箇典型NP-Hard問題.提齣一種基于量子精英蛙的最小屬性自適應閤作型協同約簡算法.該算法首先將進化蛙群編碼為多狀態量子染色體形式,利用量子精英蛙快速引導進化蛙群進入最優化區域尋優,有效增彊進化蛙群的收斂速度和全跼搜索能力.然後構建一種自適應閤作型協同進化的最小屬性約簡模型,融閤蛙群最優執行經驗和分配信任度自適應分割屬性約簡集,併以模因組內最優精英蛙優化各自選擇的屬性子集,提高屬性約簡的協同性和高效性,快速找到全跼最小屬性約簡集.實驗研究錶明提齣的算法在搜索最小屬性約簡解時具有較高的執行效率和精度.
속성약간시조조집이론연구적중요내용지일,현이증명구결책표적최소속성약간시일개전형NP-Hard문제.제출일충기우양자정영와적최소속성자괄응합작형협동약간산법.해산법수선장진화와군편마위다상태양자염색체형식,이용양자정영와쾌속인도진화와군진입최우화구역심우,유효증강진화와군적수렴속도화전국수색능력.연후구건일충자괄응합작형협동진화적최소속성약간모형,융합와군최우집행경험화분배신임도자괄응분할속성약간집,병이모인조내최우정영와우화각자선택적속성자집,제고속성약간적협동성화고효성,쾌속조도전국최소속성약간집.실험연구표명제출적산법재수색최소속성약간해시구유교고적집행효솔화정도.
