改进的精英遗传算法及其在特征选择中的应用.pdf

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1、2014年5月计算机_T-程与设计May．2014第35卷第5期COMPUTERENGINEERINGANDDESIGNVo1．35No．5改进的精英遗传算法及其在特征选择中的应用王利琴，董永峰，顾军华(1．河北工业大学计算机科学与软件学院，天津300401；2．河北工业大学电气工程学院，天津300401)摘要：结合精英遗传算法“优胜”和稳态遗传算法“劣汰”的优点，提出一种先全局大范围搜索后局部重点搜索的分级遗传算法并用于心电信号的特征选择。针对传统遗传算法易陷入局部极小的问题，提出新的存优去劣扩空间选择算子，使种群中的优良个体保持到下一代，且能淘汰劣质个

2、体，加入新的个体，保证算法可以在全空间搜索；引入拼接算子和切断算子在局部空间搜索，解决了遗传算法收敛速度慢的问题。以朴素贝叶斯分类器分类性能作为特征子集评价标准，在MIT-BIH数据库上的实验结果表明，算法得到的特征子集具有良好的分类性能。关键词：精英策略；遗传算法；特征选择；心电信号；朴素贝叶斯分类器中图法分类号：TP391文献标识号：A文章编号：1000—7024(2014)05—1792—05ImprovedelitistgeneticalgorithmforfeatureselectionWANGLi—qin．DONGYong—feng．GUJun

3、-hua(1．SchoolofComputerScienceandEngineering，HebeiUniversityofTechnology，Tianjin300401，China；2．SchoolofElectricalEngineering，HebeiUniversityofTechnology，Tianjin300401，China)Abstract：BasedonsurvivalofthefittestwhichiscombinedelitiStstrategyofelitistgeneticalgorithm(GA)withsteadyGA，

4、animprovedelitistgeneticalgorithmisproposedforfeatureselection，whichcouldsearchinaglobalwiderangeatfirstandfocussearchonlocalkeyareasinthelatterstage．InordertOavoidfallingintolocaloptimum，anewselectingoperatornamed‘selectsuperior，eliminateinferiorandenlargespaceisputforword，whichc

5、ouldnotonlymaintainexcellentindividualstonextgenera—tion，butalsoeliminateinferiorindividuals，joinnewindividualsintopopulationSOastosearchinthewholespace．Splicingandcuttingoperatorsisintroducedinthelocalsearchspaceacceleratedtheconvergencespeed．TheperformanceofNaiveBayesianclassifi

6、erasafeaturesubsetevaluationcriteria，theexperimentalresultsoftheentireMIT-BIHarrhythmiadatabasedemonstratethatthefeaturesubsetwhichareobtainedfromtheproposedalgorithmhasgoodperformancecomparedwiththeotheralgo—rithms．Keywords：elitiststrategy；geneticalgorithm(GA)：featureselection；EC

7、G；naiveBayesianclassifier(NBC)遗传与进化机理的模仿，其思想简单，易于实现，具备卓0引言越的全局搜索优化能力，但是遗传算法在解决优化问题时，特征选择本质上是个组合优化问题，只有通过穷举搜受适应度函数设置、初始种群的选择等影响，易陷入局部索才能找到最优的特征子集，但是随着候选特征数量的增最优，且在迭代的后期，搜索速度较慢。针对这些问题，加，计算复杂度将急剧增大，在有限的计算资源下将变得有不少文献提出了改进的方法，如提出峰交叉算子口]和粒不可实现。因此，需要采用随机或启发式的次优搜索方法子群算法结合等口]，虽然这些改进在一定程度上缓

8、解了算寻找特征子集，主要有遗传算法_】]、模拟退火算法、粒子法过早