遗传算法在粗糙集性约简中的研究

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1、第23卷第1O期电脑开发与应用遗传算法在粗糙集属性约简中的研究太原理工大学计算机与软件学院忻州职业技术学院朱果平遗传算法是模拟自然界生物进化过100份，建立风湿性二尖瓣狭窄疾病知识量：1的个数越少，被选择的概率就越小，程和机制求解问题的一类自适应和自组库，从知识表达系统中可以得到以下15反之越大。根据轮盘赌选择方法，可以得织的人工智能技术，其基本思想是模拟自种属性：呼吸困难、心悸、咳嗽、咯血、胸到适应度，从而也就可以得出算法第一次然界生物进化论和遗传机制而形成的一痛、二尖瓣面容、压迫症状、心尖区舒张期运行时个体的选择概率。种过程搜索最优解的算法。由

2、美国杂音、心尖区第一心音亢进、肺A区第二接着，算法会选择概率最高的个体去Michigan大学的Holland教授创建，来源心音支强和分裂、X线呈梨形、电图二尖替换选择概率最低的个体，将种群替换。于达尔文的进化论、孟德尔德的群体遗传瓣型P波、右心功能不全、风湿病史、患病2．2．2交叉算子学说和魏茨曼的物种选择学说。否。该知识表达系统无重复实例，前14种由函数fix()和rand(1)*(N+1)组1基于遗传算法的属性约简为条件属性，最后一种为决策属性。可以合在交叉概率PC的情况下随机产生一个遗传算法通过基因位的遗传、杂交和转化为决策表，其中：属性：a

3、一呼吸困难；在可用组号音的一个交叉所用的组号_3]。变异来实现种群的更新，而粗糙集的属性b一心悸；c一咳嗽；⋯m一风湿病史；o一患如对第一个个体来说，若产生的组号为5，约简是一个组全优化问题，因此可以通过病否；条件属性记录值：1一(a)端坐；(b)也就是说第1个个体要与第5个个体交种群中个体含有的基因位的组合来优化有；(c)夜间；2一无；3一初期；4一后期；决叉。同样的方法可以产生一个交叉位置属性约简问题，并由此通过所设定的适应策属性记录值：l一患病；O一未患病。号，若同样设为5时，就是说第1个个体度函数来进一步地选择新一代个体，实现2．1．1编码

4、要与第5个个体在第5位上进行交叉。对种群的更新。其基本模型如下：由函数round()和rand(ⅣR，NC一1)2．2．3变异算子1．1编码方法组合随机产生一个种群，其中NR、NC可均匀变异操作是指分别用符合某一采用二进制编码方法，由0、1代码组由函数[ⅣR，NO3一size(test)生成。分别范围内均匀分布的随机数，以某一较小的成种群中每个个体的基因位。如对于一个为决策表test所组成矩阵的行数和列数。变异概率尸，来替换个体编码串中各个基因位长度为8的个体可表示为：因此，算法每次运行时随机产生的种群是基因位上的原有基因值。01100110。其中

5、，0表示该基因位所对应的不相同的。均匀变异是用交叉操作过程中同样决策表中的该列将不会被保留；1则表示2．1．2适应度的方法在满足变异概率P情况下可以随该基因位所对应的决策表中的该列将被通过决策属性与条件属性的等价类机产生一个个体，且随机产生一个个体的保留，并参与条件属性的等价化分。进行比较，从而得出决策表分类质量的求任一基因位，使该位基因由1变为0或由1．2适应度函数解过程。适应度函数可表示为：0变为1，进而完成变异操作。遗传算法的适应度函数可以定义为：Sf—)×f(COL-L)／∑)3实验结果及其分析S一(x)×{(COL-L)／}①种群规模为1

6、0时，算法将原来的其中，S表示个体的适应度；()为l其中，S表示个体i的适应度；(x)由决策表等价类化分所求解出来的精度；14个诊断参数减少为9个，即呼吸困难、为由决策表等价类化分所求解出来的精COL为决策表中所含条件属性的个数；L心悸、咯血、压迫症状、心尖区第一心音亢度；COL为决策表中所含条件属性的个为种群个体i中所含1的个数。进、肺A区第二心音支强和分裂、X线呈数；厶为种群个体i中所含l的个数。2．2基本遗传操作梨形、电图二尖瓣型P波和风湿病史。其1．3遗传操作2．2．1选择操作中精度最高为：0．754717；相对最高适应遗传算法有交叉操作、

7、选择操作和变实验采用了轮盘赌选择方法。设某一度为：0．063174；程序共运行12次，运行异操作这三种最基本的遗传操作，其中交代的群体大小为n，某一个体i的适应度时间为6．747464s。此时与临床所得数据叉和变异操作都产生了新的个体。选择操为，则个体i被选中的概率为尸，在一信息作比较，数据简约量为35．71。作是基于适应度函数进行的，算法把适应张轮盘上画上每一个个体的选取概率，②种群规模为2o时，算法将原来的度最低的个体用适应度最高的个体替换当尸较小时，个体i被选取的概率就越14个诊断参数减少为8个，即呼吸困难、掉，由以上三种操作完成了对种群个体

8、的小；反之，个体i被选取的概率就越大。需心悸、咯血、压迫症状、心尖区第一心音亢更新。要进行多轮选择来选择交配个体。每一轮进