[發(fā)明專利]一種結(jié)合局部對(duì)立學(xué)習(xí)與社會(huì)蜘蛛算法解決最小屬性約簡(jiǎn)的方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010878636.1
• 申請(qǐng)日: 2020-08-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111950687A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-11-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 危前進(jìn);王承先;常亮;黃桂敏
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 桂林電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06N3/00
• 分類號(hào): G06N3/00;G06K9/62
• 代理公司: 桂林市持衡專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 45107
• 代理人: 唐智芳

1.一種結(jié)合局部對(duì)立學(xué)習(xí)與社會(huì)蜘蛛算法解決最小屬性約簡(jiǎn)的方法，包括以下步驟：

1)初始化社會(huì)蜘蛛算法參數(shù)，計(jì)算雌性蜘蛛數(shù)量N_f、雄性蜘蛛數(shù)量N_m、雌性蜘蛛位置x_f、雄性蜘蛛位置x_m、各蜘蛛的適應(yīng)度值F；通過(guò)比較所有蜘蛛的適應(yīng)度值，將適應(yīng)度值最大的蜘蛛作為全局最優(yōu)蜘蛛，記錄該全局最優(yōu)蜘蛛的適應(yīng)度值G_fit及其位置G_location；其中，

初始化社會(huì)蜘蛛算法參數(shù)包括：

蜘蛛總數(shù)N，其為雌性蜘蛛數(shù)量N_f和雄性蜘蛛數(shù)量N_m的和；

蜘蛛靠近或者遠(yuǎn)離振動(dòng)源的閾值PF，其取值范圍為(0,1)；

雌性蜘蛛占蜘蛛總數(shù)的最低比例P_Low和最高比例P_High，其中P_Low＝0.65，P_High＝0.9；

相似度約束閾值Si，其取值范圍為[0,1]；

最大迭代次數(shù)Max_Gen，獲得相同約簡(jiǎn)結(jié)果的連續(xù)迭代次數(shù)cycle，它們的取值均為正整數(shù)；

λ代表取值偏向的權(quán)重因子，其取值范圍為[0,1]；

2)對(duì)種群執(zhí)行相似度約束策略，滿足約束條件后執(zhí)行步驟3)；

所述相似度約束包括：計(jì)算全局最優(yōu)蜘蛛G_location與剩余蜘蛛x₁,x₂,...,x_N-1的相似度值以及全局最優(yōu)蜘蛛G_location與剩余整個(gè)種群的平均相似度值，比較該平均相似度值與相似度約束閾值的大小，當(dāng)平均相似度值大于相似度約束閾值時(shí)執(zhí)行步驟3)，否則對(duì)小于平均相似度值的個(gè)體重新將每一位賦值為[-4,4]隨機(jī)數(shù)，并將個(gè)體上每一位的值轉(zhuǎn)化成二進(jìn)制數(shù)，重新計(jì)算與全局最優(yōu)蜘蛛G_location的相似度值，直到計(jì)算所得的平均相似度值大于相似度約束閾值為止；

3)計(jì)算當(dāng)前種群中個(gè)體的適應(yīng)度值，找到當(dāng)前種群中適應(yīng)度值最高的蜘蛛，如果當(dāng)前種群中適應(yīng)度值最高的蜘蛛較之前記錄的全局最優(yōu)蜘蛛具有更高的適應(yīng)度值，則用當(dāng)前種群中適應(yīng)度值最高的蜘蛛的適應(yīng)度值及位置替換之前記錄的全局最優(yōu)蜘蛛的適應(yīng)度值G_fit及位置G_location；否則不做替換；

4)雌性蜘蛛進(jìn)行移動(dòng)；

5)雄性蜘蛛進(jìn)行移動(dòng)；

6)蜘蛛交配產(chǎn)生后代，具體是以占統(tǒng)治地位的雄性蜘蛛為中心、半徑為r內(nèi)的雌性蜘蛛進(jìn)行交配，通過(guò)輪盤賭產(chǎn)生下一代；

7)進(jìn)行最差個(gè)體替換，即依次將子代種群中每個(gè)個(gè)體與其父代種群中最小適應(yīng)度值的個(gè)體進(jìn)行比較，如子代種群中個(gè)體的適應(yīng)度值高于父代種群中最小適應(yīng)度值，則用該子代個(gè)體替換父代種群中的最小適應(yīng)度值個(gè)體，替換包括位置、編號(hào)、性別、適應(yīng)度值等全部屬性；否則舍棄子代個(gè)體，繼續(xù)下一個(gè)子代個(gè)體的判斷；

8)執(zhí)行局部對(duì)立學(xué)習(xí)策略，局部對(duì)立學(xué)習(xí)策略包括：計(jì)算當(dāng)前種群的平均適應(yīng)度值，篩選低于平均適應(yīng)度值的個(gè)體，創(chuàng)建對(duì)立個(gè)體并計(jì)算適應(yīng)度值，選擇適應(yīng)度值較高的個(gè)體與原種群中適應(yīng)度大于平均適應(yīng)度值的個(gè)體合并作為新的當(dāng)前種群；

9)計(jì)算當(dāng)前種群中個(gè)體的適應(yīng)度值，找到當(dāng)前種群中適應(yīng)度值最高的蜘蛛，如果當(dāng)前種群中適應(yīng)度值最高的蜘蛛較之前記錄的全局最優(yōu)蜘蛛具有更高的適應(yīng)度值，則用當(dāng)前種群中適應(yīng)度值最高的蜘蛛適應(yīng)度值及位置替換之前記錄的全局最優(yōu)蜘蛛的適應(yīng)度值G_fit及位置G_location；否則不做替換；

10)將步驟9)中記錄的G_fit和G_location賦值給G_fit'和G_location'，并判斷G_location'是否為一個(gè)有效約簡(jiǎn)結(jié)果；如果是，則執(zhí)行步驟11)，否則執(zhí)行步驟12)；

11)對(duì)G_location'進(jìn)行冗余檢測(cè)，去除冗余屬性；

12)完成一輪迭代，判斷是否滿足最大迭代次數(shù)或者獲得相同約簡(jiǎn)結(jié)果的連續(xù)迭代次數(shù)，如滿足則結(jié)束，并輸出G_location'；否則迭代次數(shù)加1，返回執(zhí)行步驟3)。