基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法

• 作 者: 陈曦 雷健 傅明
• 机 构: 长沙理工大学计算机与通信工程学院
• 出 处: 计算机工程与设计
• 发表日期: 2010年3期
• 关键词: 粗糙集 属性约简 遗传算法 启发式信息 核 rough set attribute reduction genetic algorithm heuristic

属性约简是粗糙集理论研究的主要内容之一,为了能够有效地获取决策表中属性最小约简,在分析属性约简的方法与遗传算法的基础上,将属性重要性度量作为启发式信息引入遗传算法,提出了一种启发式遗传算法。通过构造新的变异算子来引入启发式信息,体现了启发式信息的局部搜索技术,使得算法既保持整体优化特性,又具有较快的收敛速度。实验结果表明,该方法能快速有效地求出决策表的最小约简。