采用進化計算的高維多模態(tài)特征選擇

摘要： 針對特征選擇問題中的多模態(tài)特性和高維特性，引入新的種群初始化策略對大規(guī)模多模態(tài)多目標優(yōu)化算法進行改進，提出了一種基于進化多目標優(yōu)化的高維多模態(tài)特征選擇算法。對原始的連續(xù)優(yōu)化算法進行離散化處理，用于評價離散優(yōu)化問題中的個體，并在6個高維特征選擇數(shù)據(jù)集上進行驗證。結(jié)果表明：所提算法提升了初始種群的質(zhì)量并加快了算法的收斂；相比于其他同類算法，所提算法獲得了更優(yōu)的帕累托前沿，其超體積指... （共12頁）