基于改进帝王蝶优化算法的特征选择方法

作者：孙林^*; 赵婧; 徐久成; 薛占熬

来源：模式识别与人工智能, 2020, 33(11): 981-994.

DOI：10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202011003

• 特征选择
• 帝王蝶优化算法(MBO)
• 差分进化算法
• 柯西变异

针对帝王蝶优化算法(MBO)全局搜索能力较弱、在迁移过程中容易出现种群多样性减少等问题,文中提出基于柯西变异的差分自适应MBO及其特征选择算法.首先,使用差分进化算法中的变异操作替换MBO的迁移算子,提升全局搜索能力.然后,将自适应调整策略融入MBO的调整算子,改变单一的调整方式.最后,对每次更新的种群进行柯西变异,增加种群多样性.为了验证改进帝王蝶优化算法及其特征选择方法的性能,通过基准函数和UCI数据集两部分实验对其进行测试,结果表明文中算法性能较优.

• 单位
  河南师范大学