遗传算法优化决策表连续属性离散化研究
"这篇论文是关于遗传算法在决策表连续属性离散化中的应用研究,由赵卫东、戴伟辉和蔡斌于2003年在《系统工程理论与实践》上发表。该研究关注的是如何有效地处理决策表中的连续属性,以进行数据压缩和简化分析,同时涉及模式识别、机器学习和粗集理论等领域。连续属性的离散化是一个挑战,因为现有的离散方法往往受到候选分割点选择的主观性影响,且最优离散化问题被证明是NP-困难问题,这意味着找到最佳解决方案非常复杂。论文提出了将分割点的选择转化为0-1整数规划问题,并利用实数编码的遗传算法寻找最优分割点集,以克服传统启发式算法可能导致的局部最小值问题。" 在决策表中,连续属性的离散化是将数值型的数据转化为离散的类别,这有助于减少数据的复杂性,提高分析效率。遗传算法是一种基于自然选择和遗传原理的全局优化工具,它通过模拟生物进化过程,如选择、交叉和变异操作,来搜索问题空间的全局最优解。在本论文中,作者将遗传算法应用于离散化问题,通过实数编码的方式,使得算法能够更灵活地处理分割点的选取。 论文首先指出,现有的离散方法,如基于信息熵的离散化,往往存在选择初始分割点的主观性,这可能影响离散的效果。最优离散化问题的复杂性使得大多数算法只能找到局部最优解,而非全局最优。为此,作者引入了粗集理论,这是一种处理不精确或不确定信息的数学工具。通过粗集理论,他们将分割点的选择转化为一个0-1整数规划问题,其中每个分割点的选取可以看作是二进制决策变量,目标是最大化某种评价函数(如信息增益或降低的不确定性)。 遗传算法在解决这个优化问题时,首先生成一个初始种群,种群中的每个个体代表一组分割点的选择。然后,通过适应度函数评估每个个体的优劣,适应度高的个体有更高的概率被保留下来进行下一代的繁殖。通过交叉和变异操作,算法能够在种群中探索不同的分割点组合,以寻找全局最优解。这种策略避免了传统启发式算法可能陷入局部最优的困境。 总结来说,这篇论文通过将连续属性离散化问题转化为0-1整数规划,并利用遗传算法进行求解,提供了一种更客观和系统的方法来选择分割点,从而提高了离散化的效果。这种方法对于模式识别、机器学习以及粗集分析等领域具有实际的应用价值,特别是在处理大规模和复杂数据集时,能够提供更好的数据预处理策略。
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