【摘 要】
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特征选择能够有效提升数据分类的性能。为了进一步提升蚁群优化(ACO)在特征选择上的求解能力,提出一种结合头脑风暴优化的混合蚁群优化(ABO)算法。该算法利用信息交流档案维护历史较好解,并通过基于松弛因子的时间最久优先方法动态更新档案。当ACO的全局最优解多次未更新时,采用基于Fuch混沌映射方法的路径-想法转换算子将档案中的路径解转换为想法解,并将其作为初始种群,通过头脑风暴优化(BSO)在更广阔
【机 构】
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中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院,天津（滨海）人工智能创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(91648204,61802426)。
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特征选择能够有效提升数据分类的性能。为了进一步提升蚁群优化(ACO)在特征选择上的求解能力,提出一种结合头脑风暴优化的混合蚁群优化(ABO)算法。该算法利用信息交流档案维护历史较好解,并通过基于松弛因子的时间最久优先方法动态更新档案。当ACO的全局最优解多次未更新时,采用基于Fuch混沌映射方法的路径-想法转换算子将档案中的路径解转换为想法解,并将其作为初始种群,通过头脑风暴优化(BSO)在更广阔的空间中搜索较好解。对所提算法在6组典型的二分类数据集上进行实验,分析了其参数敏感性,并与混合萤火虫粒子
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