[发明专利]一种基于二进制蜜蜂觅食算法的特征选择方法在审

专利信息
申请号: 202111138676.3 申请日: 2021-09-27
公开(公告)号: CN113869481A 公开(公告)日: 2021-12-31
发明(设计)人: 张志成;孙雪瑶 申请(专利权)人: 北京邮电大学
主分类号: G06N3/00 分类号: G06N3/00;G06K9/62
代理公司: 北京市浩东律师事务所 11499 代理人: 孙莉
地址: 100089 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 二进制 蜜蜂 觅食 算法 特征 选择 方法
【权利要求书】:

1.一种基于二进制蜜蜂觅食算法的特征选择方法,其特征在于:包括下述操作步骤:

S1、从公共数据集中提取特征数据;

S2、进行参数初始化,设置最大迭代次数Max_iteration,独立运行次数runtime,种群规模pop,整个蜂群包含侦察蜂、采蜜蜂和待工蜂;

S3、N个侦察蜂随机搜索空间,其搜索空间被限制在[0,1]之间,其位置如式:

其中,Ps是侦察蜂的位置;rand是大小在[0,1]之间的随机数,如果这个随机数小于0.5,则侦察蜂的位置取0,反之取1。

S4、计算适应度函数值,根据适应度函数值对食物源进行排序,选择适应度函数值较小的0.5N个食物源作为选定食物源,适应度函数值的计算过程如式所示:

其中,γR(D)是通过将错误分类的实例数除以实例总数得出的分类错误率;R是所选特征子集的长度;M是特征的总数;参数α与β是权重系数,其中β=1-α,将α设置为0.99,β设置为0.01。

S5、根据以下公式设置停滞上限:

其中Limitst表示食物源停滞的上限,如果停滞数大于Limitst,则相应的选定食物源将被抛弃,nsc是邻域收缩系数,被设为0.8。

S6、进行采蜜蜂局部搜索阶段,采蜜蜂更新食物源的步骤如下:

(6-1)、根据下式给每个选定食物源平均分配采蜜蜂:

其中Ni是第i个选定食物源招募的采蜜蜂数量,nf表示采蜜蜂总数,ns表示选定食物源的数目;

(6-2)、对于每个选定食物源,使用下式所示的V形传递函数更新采蜜蜂位置,公式如下:

其中,Tv代表所使用的V形传递函数;yi是新定义的一个随机变量,用于产生采蜜蜂位置改变的概率,此变量的取值在[0,1]之间;

采蜜蜂根据以下公式更新位置:

其中,Pf是采蜜蜂的位置,rand是大小在[0,1]之间的随机数;

(6-3)、将当前采蜜蜂找到的食物源位置带入分类算法中计算分类准确率以及选择的特征数目,计算新的适应度值;如果新的食物源适应度值更小,则接受采蜜蜂找到的食物源,并将停滞次数设置为0;否则保留原有的食物源位置,停滞次数加一,并根据式对搜索范围进行收缩,公式如下:

Snh(n+1)=nsc·Snh(n)

其中,Snh(n)是当前的搜索范围;Snh(n+1)是下一次迭代的搜索范围;nsc是收缩系数,设为0.8;

(6-4)、在采蜜蜂局部搜索之后,所有选定食物源均根据适应度函数值进行排序和分类;

S7、进行待工蜂局部搜索阶段,具体步骤如下:

(7-1)、根据下述公式所示给每个选定食物源分配待工蜂:

其中Nj是第j个选定食物源招募的待工蜂数量;fitnessj是第j个选定食物源的适应度函数值;n0表示待工蜂总数;K是选定食物源的数量,等于侦察蜂数量的一半;fix表示取整;

(7-2)、为了保证每次迭代的有效性,待工蜂从其所在的选定食物源中随机选取一个维度,根据下述公式进行位置更新:

其中,d代表[1,M]之间随机选取的待更新的单一维度,代表待工蜂本次更新的位置,代表待工蜂所在选定食物源的位置;

(7-3)、将当前待工蜂找到的食物源位置带入分类算法中计算分类准确率以及选择的特征数目,计算新的适应度值并与原来比较。如果新的适应度值更小,则接受待工蜂找到的食物源,并将停滞次数设置为0;否则保留原有的食物源位置,停滞次数加一;

(7-4)、判断停滞次数是否大于停滞上限,如果停滞次数大于停滞上限,则相应的选定食物源将排在所有食物源的最后,并将在全局搜索阶段被抛弃,将停滞次数设为0,邻域范围恢复为原始大小;

S8、进入全局搜索阶段,N个侦察蜂随机搜索,寻找新的食物源;

S9、计算所有食物源的适应度函数值,包括由侦察蜂发现的新食物源与本轮迭代得到的选定食物源,根据适应度函数值给所有食物源排序,记录迄今为止最好的食物源;

S10、选择适应度函数值较小的0.5N个食物源作为下次迭代中的选定食物源;

S11、判断是否满足终止条件,如果不满足,返回S6步骤,若满足终止条件,输出全局最优解,得到最优特征子集。

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