یک الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری باینری v -شکل برای انتخاب ویژگی

سال انتشار:

1396

نوع سند:

مقاله کنفرانسی

زبان:

فارسی

مشاهده:

942

فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

CSCG02_066

تاریخ نمایه سازی: 7 اسفند 1396

چکیده مقاله:

در این مقاله یک الگوریتم بهینه سازی باینری گرگ خاکستری معرفی میشود که برای یافتن زیر مجموعه ای از ویژگیهای مطلوب برای اهداف طبقه بندی در حالتی پوششی مورد استفاده قرار میگیرد. الگوریتم گرگ خاکستری ) GWO ( یکی از جدیدترین تکنیکهای بهینه سازی الهام گرفته از طبیعت است، که روند شکار گرگ خاکستری در طبیعت را تقلید میکند. این الگوریتم با استفاده از عملگرهایش، تعادلی میان اکتشاف و بهره برداری برای جستجو جواب بهینه در دامنه راه حل ها برقرار میکند. در روش دودویی معرفی شده ) BGWO-V (، از تابع v -شکل تانژانت هایپربولیک دو جوابی که ناشی از گامبرداری تصادفی میباشد مقادیر پیوسته دارند و از این رو باید به یک جواب باینری تبدیل شوند. تبدیل با استفاده از تقسیم مقادیر پیوسته توسط تابع V -شکل در هر بعد انجام میشود، و از حد آستانه تصادفی میزان برازندگی برای بروزرسانی موقعیت گرگ خاکستری دودویی استفاده گردیده است. این روش در دامنه ی انتخاب ویژگی برای یافتن زیرمجموعه ای از ویژگیها با حداکثر دقت و صحت طبقه بندی و حداقل تعداد ویژگیهای انتخاب شده، طراحی شده است. روش ( BGWO-V ( با چهار الگوریتم تکاملی بهینه سازی ازدحام ذرات، الگوریتم ژنتیک و الگوریتمهای گرگ خاکستری استاندارد در این زمینه مقایسه گردیده است. مجموعهای از شاخصهای تخمین برای ارزیابی و مقایسه روشهای مختلف بر روی 6 مجموعه داده ی مختلف از مخزن UCI مورد استفاده قرار گرفته است. نتایج حاصل، قابلیتهای نسخه دودویی BGWO-V را در جستجوی فضای ویژگی برای ترکیب ویژگیهای بهینه نشان میدهد.

کلیدواژه ها:

بهینه سازی گرگ خاکستری ، انتخاب ویژگی ، بهینه سازی ازدحام ذرات ، بهینه سازی دودویی الگوریتم گرگ خاکستری ، محاسبات تکاملی

نویسندگان

مجتبیواسوجویباری
مجتبی واسوجویباری

دانشجوی کارشناسی ارشد، علوم کامپیوتر، دانشگاه سیستان و بلوچستان

حسنرضایی
حسن رضایی

استادیار، علوم کامپیوتر، دانشگاه سیستان و بلوچستان