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1. 基于自适应改进粒子群优化的数据离散化算法

董跃华, 刘力

计算机应用 2016, 36 (1): 188-193. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.01.0188

摘要（450）

PDF （915KB）（386）

针对经典粗糙集只能处理离散型属性的问题,提出一种基于自适应混合粒子群优化(AHPSO)的离散化算法。首先,引入自适应调整策略,以克服粒子群易陷入局部解的缺点,提高了粒子群全局寻优能力;然后对每一代全局最优粒子进行禁忌搜索(TS),得到当代最佳全局最优粒子,增强了粒子群局部搜索能力;最后,在保持决策表分类能力不变的情况下,将属性离散化分割点初始化为粒子群体,通过粒子间的相互作用得到最佳的离散化分割点。使用WEKA平台上的J48决策树分类方法,与基于属性重要度、信息熵的离散化算法相比,该算法的分类精度提升了10%~20%;与基于小生境离散粒子群优化(NDPSO)、参数线性递减粒子群的离散化算法相比,该算法的分类精度提升了2%~5%。实验结果表明,该算法显著地提高了J48决策树的分类学习精度,在对数据离散化时也有较好的性能。

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2. 混合粒子群算法的软件测试数据自动生成

董跃华, 戴玉倩

计算机应用 2015, 35 (2): 545-549. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.02.0545

摘要（437）

PDF （776KB）（408）

针对全连接拓扑结构的粒子群算法在生成测试数据过程中,存在收敛精度低,易陷入局部极值的问题,提出一种混合粒子群算法HPSO,并将其应用于测试数据自动生成。该算法在保证全局收敛性的前提下,对多样性匮乏的种群,首先采用定长环形拓扑结构取代粒子群的全连接拓扑结构;其次,采用轮盘赌方法选择候选解,更新粒子位置信息和速度信息;最后引入条件禁忌算法,对处于局部极值的粒子采取禁忌处理。通过实验比较表明:与基本粒子群算法(BPSO)相比,HPSO使种群多样性得到大幅度提升;在测试数据生成性能上,HPSO的搜索成功率和路径覆盖率均优于遗传算法与粒子群算法混合算法GA-PSO,而平均耗时与BPSO算法相当,性能表现优越。

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