病毒协同进化微粒群算法在最小属性约简中的应用

"该文提出了一种基于病毒协同进化微粒群算法的最小属性约简方法，用于在数据挖掘和特征选择中寻找最优属性集合。该算法结合了病毒进化策略和微粒群优化，旨在提高搜索性能和收敛速度。在算法中，宿主种群和病毒种群协同进化，病毒库通过最优病毒种子复制保持分辨力不变，病毒通过感染宿主进行局部搜索，而删减操作则用于更新和扩大搜索范围。通过在UCI数据集上的实验，证明了该算法在寻找最小属性约简上的优越性，并且具有更快的收敛速度和更高的优化效率。" 本文探讨了数据挖掘中的一个重要问题——属性约简，即从原始数据中找出一个最小的属性子集，该子集能保留原有数据集的决策信息。传统的属性约简算法如粗糙集理论的下近似运算，可能在处理大规模复杂数据时效率较低。为解决这一问题，作者提出了病毒协同进化微粒群算法（VCDPSO），这是一种融合了病毒进化策略和微粒群优化技术的新型算法。 微粒群优化（PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的行为来寻找解决方案的最优解。在此基础上，VCDPSO引入了病毒库和病毒种群的概念，病毒库存储满足约简条件的最优解，而病毒种群则通过感染宿主种群（即微粒群）进行局部搜索，增强了算法在局部解的精确搜索能力。这种协同进化机制使得算法能够在保持较高搜索精度的同时，有效地探索解决方案空间。 病毒种群的进化策略包括最优病毒种子复制、感染操作和删减操作。最优病毒种子复制确保了病毒库的更新，这些种子是满足约简条件的最优解，能够保持数据集的分辨力不变。感染操作是指病毒将信息传递给宿主种群，从而改进微粒群的解质量，增强局部搜索能力。删减操作则允许病毒种群去除无效信息，促进种群的自我更新，增加了搜索的多样性，有助于跳出局部最优，提升全局搜索范围。 通过在UCI数据集上的实验，VCDPSO算法显示出了在最小属性约简问题上优于其他进化算法的性能，实验结果表明，该算法不仅找到了更小的属性子集，而且在收敛速度和寻优效率上都有显著提高。这证明了VCDPSO在处理高维度和复杂数据集的属性约简问题时的有效性和优势。 总结来说，"求解最小属性约简的病毒协同进化微粒群算法"是一种创新的优化技术，它结合了生物演化理论与群体智能算法，为数据挖掘中的特征选择提供了更为高效和精准的工具，有助于在实际应用中降低计算复杂度，提升模型解释性和预测性能。