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1. 二步式轮询多准则特征选择算法

周頔李勇明

计算机应用

摘要（1802）

PDF （833KB）（798）

针对filter模式下传统遗传算法特征选择精度不高，wrapper模式特征选择时间代价较高的缺点，提出了一种新的轮询多准则特征选择算法。该算法以搜索性能较好的链式智能体遗传算法为搜索算法，引入主准则分析方法确定评价准则的轮询次序，实现高性能的多准则特征选择。将该算法与filter模式和wrapper模式下特征选择算法以及顺序轮询式特征选择算法进行了比较。实验结果表明，该算法具有比filter模式下单评价准则选择精度更高，比wrapper模式所需时间代价更低等特点。

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2. 基于二进制具有量子行为的粒子群算法的多边形近似

周頔孙俊须文波

计算机应用

摘要（1694）

PDF （499KB）（873）

提出了适合二进制搜索空间的具有量子行为的粒子群优化算法（BQPSO）。在二进制环境中重新定义粒子的位置向量及距离向量，调整了QPSO算法的进化公式。用二进制具有量子行为的粒子群算法求解平面数字曲线的多边形近似，解决了传统BPSO算法中粒子搜索范围受限的问题。用2条通用benchmark曲线进行测试，结果表明，该算法较BPSO加快了收敛速度，在相同的容忍误差和迭代次数下找到了更少顶点的多边形。