基于遺傳粒子群算法和粗糙集的屬性約簡(jiǎn)算法研究.pdf

1、粗糙集理論是一種強(qiáng)有力的處理不精確、不完整、不確定性數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)工具。粗糙集屬性約簡(jiǎn)是在保持信息系統(tǒng)分類(lèi)質(zhì)量能力基本不變的情況下，約去冗余的屬性。如何求得最小屬性約簡(jiǎn)是粗糙集理論研究的一個(gè)重要課題，求解最小屬性約簡(jiǎn)是一個(gè)NP-hard問(wèn)題，因此，在提高算法效率的同時(shí)求得最小屬性約簡(jiǎn)成為屬性約簡(jiǎn)算法研究中的一種必然趨勢(shì)。本文對(duì)基于粗糙集理論、遺傳算法以及粒子群優(yōu)化算法的屬性約簡(jiǎn)算法進(jìn)行了研究。
　　本文首先介紹了粗糙集理論、遺傳算法和

2、粒子群優(yōu)化算法的相關(guān)內(nèi)容。其次對(duì)基于可辨識(shí)矩陣、屬性重要度和屬性依賴(lài)度的屬性約簡(jiǎn)算法進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹，并對(duì)各種算法進(jìn)行對(duì)比分析。再次介紹了遺傳約簡(jiǎn)算法和粒子群約簡(jiǎn)算法。遺傳約簡(jiǎn)算法具有搜索范圍廣的優(yōu)點(diǎn)，但是其收斂速度慢且不易于找到全局最優(yōu)解。而粒子群算法的優(yōu)點(diǎn)是收斂速度快，缺陷是易于陷入局部最優(yōu)解，且算法不穩(wěn)定。最后本文考慮將遺傳算法、粒子群算法與粗糙集理論相結(jié)合進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，從而提出了一種基于遺傳粒子群算法和粗糙集理論的屬性約簡(jiǎn)算法。

3、
　　本算法的主要特點(diǎn)為：一是在求解屬性核時(shí)采用了屬性依賴(lài)度作為啟發(fā)式策略，并且在種群初始化時(shí)用屬性核加以限制，從而增強(qiáng)了算法的局部搜索能力，提高了算法的時(shí)間復(fù)雜度和約簡(jiǎn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。二是在粒子群約簡(jiǎn)算法的基礎(chǔ)上增加了遺傳算法中的選擇、交叉、變異操作，以達(dá)到充分利用粒子群中有效信息的目的，從而在原有能得到良好搜索結(jié)果的基礎(chǔ)上提高算法的收斂速度、擴(kuò)大搜索空間范圍，使這兩種算法發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)彌補(bǔ)雙方的不足。三是在適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)時(shí)，不但