【摘 要】
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为了获得决策系统中属性最小相对约简,将信息论角度定义的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.通过构造一个新的算子来引入启发式信息,使得
【机 构】
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武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉大学计算机学院
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为了获得决策系统中属性最小相对约简,将信息论角度定义的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.通过构造一个新的算子来引入启发式信息,使得选择的属性子集的分类能力不变.该算子体现了一种利用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. 从理论上对算法作了分析,对新算子所能选择属性子集的分类能力不变作了证明.最后的实例表明,该算法能有效地对决策系统进行最大程度的约简.
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