基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法

作     者：陈曦 雷健 傅明 CHEN Xi;LEI Jian;FU Ming

作者机构：长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410076 

基　　金：湖南省科技计划基金项目(2007GK3042) 湖南省自然科学基金重点项目(07JJ3120) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2010年第31卷第3期

页      码：602-604,608页

摘      要：属性约简是粗糙集理论研究的主要内容之一,为了能够有效地获取决策表中属性最小约简,在分析属性约简的方法与遗传算法的基础上,将属性重要性度量作为启发式信息引入遗传算法,提出了一种启发式遗传算法。通过构造新的变异算子来引入启发式信息,体现了启发式信息的局部搜索技术,使得算法既保持整体优化特性,又具有较快的收敛速度。实验结果表明,该方法能快速有效地求出决策表的最小约简。

主 题 词：粗糙集 属性约简 遗传算法 启发式信息 核 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2010.03.058

馆 藏 号：203987917...