基于改进灰狼优化算法的医学数据特征选择应用研究

作者：王俊; 冯军; 张戈; 王建林; 王胜; 郑泰皓^*

来源：河南大学学报(自然科学版), 2020, 50(05): 570-578.

DOI：10.15991/j.cnki.411100.2020.05.007

• 灰狼优化算法
• 差分进化
• 生物医学诊断
• 特征选择

针对灰狼优化算法收敛速度慢、寻优精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于差分进化(DE)的灰狼优化算法(GWODE).该算法在灰狼优化算法的基础上,引进差分进化机制生成变异种群,通过调节缩放因子和交叉概率因子避免算法陷入局部最优.引入精英保留策略,根据进化后狼群适应度进行排序,淘汰适应度差的灰狼,同时再引进相同数量灰狼确保种群的竞争力.本文将该算法应用于生物医学诊断方面.实验结果表明,本文提出的算法性能优于实验对比的特征选择算法.