粗等价类融合禁忌搜索：最小约简完备算法的创新研究

该篇论文深入探讨了"粗等价类融合禁忌搜索的最小约简完备算法"的研究。作者们针对决策表问题提出了创新性的算法设计，主要关注于如何通过融合粗等价类概念来优化搜索过程。首先，他们将全局等价类替换元组作为计算的基本单元，定义了三种类型的粗等价类，利用0-粗等价类在约简过程中逐步缩小直至为空的特性，开发了一种有效的方法来确定正区域，这有助于简化搜索空间并提高求解效率。 论文的核心算法包括快速求取初始解和验证解的基础步骤，这些步骤通过双向缩减计算域的优化策略得以实现，旨在减少不必要的计算和提高搜索的针对性。接下来，作者针对禁忌搜索的特点，设计了多种策略，如双向邻域搜索、藐视准则（即避免陷入已知较差解）、有限随机搜索和有限解检验，这些策略协同工作，确保算法在搜索过程中能够有效地避开局部最优解，寻找全局最优解。 在实验验证部分，作者选择了UCI中的20个决策表和大规模的KDDCup数据集，从多个性能指标，如求解时间、约简大小、算法收敛速度以及处理海量数据的能力等方面进行了严格的测试。结果表明，粗等价类融合禁忌搜索的算法显著提高了算法的完备性和效率，能有效地找到最小约简，而且在跳出局部最优、收敛速度和处理大数据方面超越了现有的算法。 这篇论文不仅理论扎实，而且实践性强，它展示了如何通过巧妙地结合粗等价类和禁忌搜索技术，解决复杂决策表的约简问题，为该领域的研究者和实践者提供了新的工具和方法。