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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>基于萊維飛行策略的改進(jìn)樽海鞘群算法

基于萊維飛行策略的改進(jìn)樽海鞘群算法

2021-05-18 | pdf | 1.83 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  針對樽海鞘群算法( Salp SwarmΔ lgorithm,SSΔ)在尋優(yōu)過程中存在的收斂速度較慢、容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的采用萊維飛行策略的條件化更新的樽海鞘群算法( Levy Flight-based Conditional Updating Salp Swarm algorithm, LECUSSA),并將其運(yùn)用于分類算法的特征子集選擇過程。首先,利用萊維飛行策略的長短跳躍特點(diǎn)對領(lǐng)導(dǎo)者位置進(jìn)行隨機(jī)更新,以增強(qiáng)全局最優(yōu)的搜索能力;其次,増加對追隨者位置的更新條件,讓追隨者不再盲目地跟隨,從而加快收斂速度。在23個(gè)優(yōu)化基準(zhǔn)函數(shù)上對 LECUSSA算法與其他算法進(jìn)行了性能比較實(shí)驗(yàn);并把算法運(yùn)用到支持向量機(jī)( Support vector Machine,sSVM)算法的分類特征子集選擇中,采用8個(gè)UCⅠ數(shù)據(jù)集對特征選擇后的分類結(jié)果進(jìn)行了性能比較實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, LECUSSA具有良好的全局最優(yōu)搜索能力和較快的收斂速度,利用 LECUSSA算法進(jìn)行特征選擇后,能夠找到最佳分類準(zhǔn)確率的特征子集。

算法 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
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