資料介紹
針對樽海鞘群算法( Salp SwarmΔ lgorithm,SSΔ)在尋優(yōu)過程中存在的收斂速度較慢、容易陷入局部最優(yōu)的缺點,提出了一種改進的采用萊維飛行策略的條件化更新的樽海鞘群算法( Levy Flight-based Conditional Updating Salp Swarm algorithm, LECUSSA),并將其運用于分類算法的特征子集選擇過程。首先,利用萊維飛行策略的長短跳躍特點對領(lǐng)導者位置進行隨機更新,以增強全局最優(yōu)的搜索能力;其次,増加對追隨者位置的更新條件,讓追隨者不再盲目地跟隨,從而加快收斂速度。在23個優(yōu)化基準函數(shù)上對 LECUSSA算法與其他算法進行了性能比較實驗;并把算法運用到支持向量機( Support vector Machine,sSVM)算法的分類特征子集選擇中,采用8個UCⅠ數(shù)據(jù)集對特征選擇后的分類結(jié)果進行了性能比較實驗。實驗結(jié)果表明, LECUSSA具有良好的全局最優(yōu)搜索能力和較快的收斂速度,利用 LECUSSA算法進行特征選擇后,能夠找到最佳分類準確率的特征子集。
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