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
• 机 构: 河南师范大学计算机与信息工程学院,河南师范大学智慧商务与物联网技术河南省工程实验室
• 出 处: 模式识别与人工智能
• 发表日期: 2020年11期
• 关键词: 特征选择 帝王蝶优化算法(MBO) 差分进化算法 柯西变异 Feature SelectionMonarch Butterfly Optimization(MB
• 基金项目: 国家自然科学基金项目(No.62076089,61772176,61402153,61976082),河南省科技创新人才项目(No.184100510003),河南省高校青年骨干教师培养计划项目(No.2017GGJS041),河南省高等学校重点科研项目(No.21A520020、21A520023)资助

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.