基于邻域粒化混合决策系统克隆选择约简算法 (2010年)

针对混合决策系统的属性约简问题,提出了基于邻域粗集模型的小生境克隆选择属性约简算法.采用邻域关系度量不可分辨关系,通过邻域信息粒子逼近论域空间,可以直接处理数值型属性.克隆选择约简算法的提出解决了求解全部约简的NP完全问题.论述了亲和度函数的选择,引入了小生境技术,避免了抗体的早熟收敛及算法中的参数对具体优化目标的敏感性和单一收敛性,给出了算法的具体实现.对经典数据集和UCI中4组数据约简的仿真结果证明了算法的有效性和可行性. ### 基于邻域粒化混合决策系统克隆选择约简算法 #### 概述 本文探讨了一种专门用于解决混合决策系统属性约简问题的新算法——基于邻域粗集模型的小生境克隆选择属性约简算法。该算法通过采用邻域关系来度量不可分辨关系，并通过邻域信息粒子逼近论域空间，能够直接处理数值型属性。此外，该算法还解决了求解全部约简的NP完全问题，通过引入小生境技术和合理的亲和度函数选择，避免了抗体的早熟收敛以及算法参数对特定优化目标的敏感性和单一收敛性。 #### 邻域粗糙集模型 经典粗糙集理论通常应用于离散的信息表（决策表），其中条件属性和决策属性的值域均为经典集合。然而，在实际应用中，许多信息系统包含了名义型属性和数值型属性，即混合系统。对于这类混合系统，传统的做法是将数值型属性进行离散化处理，但这会导致一定程度的信息损失，并且计算结果会受到离散化效果的影响。为了解决这个问题，本文提出了基于邻域粗糙集模型的方法。 在邻域粗糙集模型中，使用邻域关系来度量不可分辨关系。这种方法不仅保留了原始数据的完整性，还能够更准确地反映数据间的相似性和差异性。通过这种方式，可以有效地处理数值型属性，而无需进行离散化处理，从而避免了信息损失的问题。 #### 克隆选择约简算法 针对混合决策系统的属性约简问题，文中提出了一种新的克隆选择约简算法。这种算法的主要特点是： - **亲和度函数选择**：为了评估解的质量，需要定义一个合适的亲和度函数。文中讨论了如何选择合适的亲和度函数，这对于提高算法的性能至关重要。 - **小生境技术**：为了避免抗体（解）的早熟收敛，引入了小生境技术。这种方法可以帮助算法探索不同的解空间，从而增加找到全局最优解的可能性。 - **参数敏感性**：算法中的参数选择对优化目标具有一定的敏感性。因此，合理设置这些参数对于确保算法的稳定性和有效性非常重要。文中对此进行了详细的探讨，并给出了一些具体的实现策略。 - **算法实现**：文中给出了具体的算法实现步骤，包括初始化种群、计算亲和度、选择操作、克隆操作、变异操作以及更新操作等。 #### 实验验证 为了验证所提算法的有效性和可行性，文中进行了实验验证。实验选取了经典数据集以及UCI机器学习数据库中的四组数据进行属性约简，并与现有方法进行了比较。实验结果表明，基于邻域粒化的克隆选择约简算法能够在保持高精度的同时，有效减少所需的属性数量，从而提高了决策系统的效率和可解释性。 #### 结论 本文提出的基于邻域粒化的克隆选择约简算法为解决混合决策系统的属性约简问题提供了一个有效的解决方案。通过使用邻域粗糙集模型，能够直接处理数值型属性，避免了离散化过程中的信息损失。同时，通过引入小生境技术和合理的亲和度函数选择，解决了算法中的参数敏感性和单一收敛性问题。实验结果证明了该算法的有效性和实用性，为复杂决策系统的优化提供了新的思路和方法。