面向特征选择任务的改进蜣螂优化算法

来源：电子测量技术杂志2024年第1期北京时间：

作者：李珺，徐秦

单位：东北林业大学计算机与控制工程学院 哈尔滨 150000

摘要：蜣螂优化算法是一种基于蜣螂不同行为模式的新型启发式算法，与其他算法相比的收敛速度更快，逃脱局部最优的能力更强。针对蜣螂优化算法不能进行特征选择的问题，在蜣螂优化算法的基础上提出了蜣螂灰狼融合算法。该算法基于3种改进策略：精英初始化种群策略、灰狼蜣螂融合策略、运行加速策略，进一步提高蜣螂优化算法在特征选择任务上的性能，并给出了算法整体的伪代码。实验结果表明，比较其他改进型启发式算法，蜣螂灰狼融合优化算法在12个分类数据集中能够得到更高精度、更低维度的特征子集，同时兼备收敛速度、运行速度更快的优点。

关键词：特征选择;蜣螂优化算法;分类

基金资助：国家自然科学基金面上项目(52071074)资助