基于蚁狮算法的元特征选择方法

作者：李庚松; 刘艺^*; 郑奇斌; 秦伟; 李红梅; 任小广; 宋明武

来源：系统工程与电子技术, 2023, 45(09): 2831-2842.

• 元特征选择
• 蚁狮优化算法
• 算法选择
• 元学习
• 分类

为了提升基于元学习算法选择的性能，提出一种基于蚁狮算法的元特征选择方法。首先，通过鲁棒初始化机制构建初始种群，增强所选元特征子集的鲁棒性。其次，在个体解的搜索过程中应用动态边界策略，增加方法的种群多样性。然后，采用混沌映射变异策略，提升方法的寻优性能，给出方法伪代码并分析时间复杂度。最后，使用130个数据集、150种元特征、8种候选算法和5种性能指标构建分类算法选择问题进行测试实验，分析方法的参数敏感性和机制策略效果，通过准确率、查准率、查全率和F1分数指标评估并对比方法性能，验证了所提方法的有效性和优越性。