面向最小约简优化、基于蚁群算法的属性约简方法
属性约简是粗糙集理论研究的重要内容，寻找最小约简为NP-hard问题。本文利用蚁群算法在解决组合优化问题方面的优势，将属性约简看作组合优化问题，把蚁群算法和属性约简相结合，用于搜索最小约简；并且针对可能得到多个相同长度最小约简的情形，提出了在找到最小约简后，利用决策属性对最小约简中非核属性的依赖度来衡量各个解的优劣，从中选取依赖度最大的约简为最优解，从而达到寻找到长度最短且最优的解的效果。最后，通过实验证明该算法的有效性。
粗糙集 蚁群算法 属性约简 决策属性
殷社杰 张凌波 顾幸生 徐震浩
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海 200237
国内会议
厦门
中文
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2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）