简介概要

自适应和声搜索算法及在粗糙集属性约简中的应用

来源期刊：控制与决策2009年第10期

论文作者：孔芝高利群王立谦

文章页码：1580 - 1584

关键词：粗糙集;自适应和声算法;属性约简;属性重要度;启发式算法;

摘要：针对改进和声搜索算法(IHS)存在的不足,提出了自适应和声搜索算法(AHS).该算法利用和声库中变量函数的最大差值来调节PAR和bw,从而提高了对多维问题的搜索效率.利用5个标准测试函数对AHS算法进行测试,并应用于粗糙集的属性约简中.仿真结果表明了该算法的有效性和实用性.

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孔芝^1,2，高利群²，王立谦²

1. 东北大学秦皇岛分校2. 东北大学信息科学与工程学院

关键词：粗糙集;自适应和声算法;属性约简;属性重要度;启发式算法;