[发明专利]一种基于蜂群智能的地理元胞自动机转换规则获取方法

权利要求书

1.一种基于蜂群智能的地理元胞自动机转换规则获取方法，其特征在于，包括以下过程：

（1）随机构造初始规则，其构造方式为：在各个属性项节点随机确定条件值并与一个元胞状态值构成一条转换规则，转换规则即是蜜蜂个体的所对应的蜜源位置；

（2）利用蜂群智能算法优化初始规则，搜索更优的条件值；

（3）蜂群进化过程更新：每一个体利用贪婪算子在更新后的规则和更新前规则之间选择有效性更高的规则作为新的位置；

（4）到达终止条件时，选择最高有效性的规则进行修剪并添加到规则集，并移除训练数据中符合此规则的样例；

（5）判断剩余样例数覆盖度是否达到阈值；如果达到阈值，则终止对当前类型的规则挖掘，为下一转换类型挖掘规则；如果没有达到阈值，则执行步骤（1）-（4）进行下一条规则挖掘。

2.根据权利要求1所述一种基于蜂群智能的地理元胞自动机转换规则获取方法，其特征在于，所述步骤（1）中属性项节点的条件值确定方式为：连续性属性节点和离散型属性节点都随机在属性区间内选取两个值作为上界和下界构成一个区间作为条件项。

3.根据权利要求2所述一种基于蜂群智能的地理元胞自动机转换规则获取方法，其特征在于，所述初始规则的形式化表达为：IF <条件1> And<条件2>……And<条件n> Then元胞状态。

4.根据权利要求1所述一种基于蜂群智能的地理元胞自动机转换规则获取方法，其特征在于：所述初始规则的有效性通过基尼指数进行评价。

5.根据权利要求1所述一种基于蜂群智能地理元胞自动机转换规则获取方法，其特征在于，蜂群智能挖掘算法参数包括：种群规模、采蜜蜂规模、跟随蜂规模、一次挖掘的迭代次数、个体搜索极限和最小样例覆盖度。

6.根据权利要求1所述一种基于蜂群智能地理元胞自动机转换规则获取方法，其特征在于，所述步骤（5）中的样例是由属性项取值构成的特征向量和状态值组成。

7.根据权利要求1所述一种基于蜂群智能地理元胞自动机转换规则获取方法，其特征在于，所述步骤（4）中的规则是指：样本每个属性值都符合规则中的条件项，同时样例的状态值等于规则中的状态值。