论文研究-基于自适应遗传算法的粗糙集知识约简算法.pdf

为了获得有效的属性最小相对约简，提出了一种基于自适应遗传算法的粗糙集知识约简算法。该算法将核引入遗传算法的初始群体来提高算法的性能，依照决策属性对条件属性的依赖度，在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性，并且对交叉概率和变异概率进行了新的设计。设计中既考虑到进化代数对算法的影响，又考虑到每代中不同个体适应度对算法的作用。最后通过两个经典算例进行了验证，无论在约简的准确性上，还是平均运行代数上都取得了较好的结果。