基于协同进化云的属性集成多代理约简算法

• 作者: 丁卫平 张晓峰 王建东 管致锦
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 协同进化精英优化 属性约简 协同云框架 集成多代理策略 婴幼儿脑3D-MRI
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 432-438
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 字数: 633字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2016.04.007

摘要

为提高属性约简算法处理含噪音和不确定大数据的性能，提出了一种基于协同进化云的属性集成多代理约简算法( CCAEMR)。该算法首先基于MapReduce机制设计协同进化云框架，将整个种群分解成多个具有自适应规模的协同进化子种群，通过子种群的共享奖酬来加速属性约简实现。然后，构造了一种协同精英优化的多代理集成策略，确保划分的子种群能够充分探索交叠属性子集之间的相关性和相互依赖性，且具有较强的抗噪音性能，这些代理能保持在稳定的精英地区且取得了最佳收益。实验结果表明：所提出的CCAEMR算法在解决大规模和不确定复杂噪音数据的属性约简时具有更好的效率和适用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓峰	南通大学计算机科学与技术学院	18	53	3.0	6.0
2	王建东	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	158	1573	21.0	31.0
3	管致锦	南通大学计算机科学与技术学院	69	369	10.0	16.0
4	丁卫平	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	61	406	10.0	17.0