使用粒子群算法进行特征选择及对支持向量机参数的优化

特征选取和参数设置是提升支持向量机分类器的效果的两个主要手段.为了将两者结合起来,实现同步优化,以达到更好的分类效果,设计了一种基于粒子群算法的分类器优化算法.新算法对粒子采用2进制编码的,设计适合的目标函数,同步进行特征选择和支持向量机参数的优化.经过对比验证,新方法能够更加准确的得到待分类数据的特征子集跟支持向量机参数,最终得到更优的处理结果.

非均匀演化的动态遗传算法

针对传统遗传算法的缺陷,提出一种基于基因位置分布差异而进行演化的改进算法。该算法利用2进制编码位置的差异性,在评价机制的基础上对种群进行动态的划分,并针对各个不同子种群的特点,使用动态的演化参数进行独立的演化操作,使得算法种群的构成类型能够保持多样性的发展,有效地抑制了"早熟"现象的发生。通过后续多个测试函数的对比实验结果表明,该算法在收敛速度、精度及稳定性上有所提高。该算法简单、易于实现、具有较强的通用性,是一种有效解决优化问题的方法。