【摘 要】
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针对标准遗传算法早熟收敛和局部搜索能力弱的缺点,提出了一种自适应多种群的遗传算法（AMGA）,包含了多种群规划模型（MPP）和动态选择操作算法（DSA）,应用于特征选择处理,从多维特征集
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春理工大学网络中心
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针对标准遗传算法早熟收敛和局部搜索能力弱的缺点,提出了一种自适应多种群的遗传算法（AMGA）,包含了多种群规划模型（MPP）和动态选择操作算法（DSA）,应用于特征选择处理,从多维特征集合中寻找最优的特征子集。该方法扩展了搜索空间,自适应地调整多个种群的运行状态,有效地控制早熟收敛,增强了局部搜索能力。最后,将本文方法与标准遗传算法的试验结果进行比较,表明本文算法选择的特征数量较少、分类精度较高,可广泛应用于特征选择领域。
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