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题名基于多策略融合斑马优化算法的特征选择方法
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作者
王震
王新春
杨培宏
费鹏宇
郑学奎
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机构
内蒙古科技大学自动化与电气工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第18期149-155,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2023YFB3506800)。
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文摘
针对传统斑马优化算法在求解复杂优化问题时精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的不足,提出一种多策略融合的改进斑马优化算法(IZOA)。首先,为解决斑马个体初始位置分布不均匀的问题,引入混沌映射来增加探索过程的种群多样性;其次,受自适应权重和黄金正弦算法思想启发,提出一种基于自适应递减权重和黄金正弦更新机制的位置更新策略,用于改进斑马算法的局部寻优与全局探索能力;然后,进行标准测试函数实验,验证了IZOA能够有效提升寻优精度和收敛速度;最后,将K近邻分类器作为待优化目标,选取UCI库的12个标准数据集进行特征选择实验,并利用改进后的算法在特征选择模型中进行最优特征子集搜寻。实验结果表明,相比传统算法,所提算法的平均分类准确率提升4.47%,平均适应度值降低2.5%,验证了该算法在特征选择领域的优越性。
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关键词
斑马优化算法
多策略融合
特征选择
混沌映射
自适应权重
黄金正弦算法
K近邻分类器
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Keywords
zebra optimization algorithm
multi-strategies fusion
feature selection
chaos mapping
adaptive weight
golden sine algorithm
K-nearest neighbors
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分类号
TN911-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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