一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法
2011-12-31 00:00:00邹瑞芝
电脑知识与技术 2011年12期
摘要：属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一，而求解最小约简是NP难问题。为了有效获取最优或次优约简，该文提出了一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法。该算法将属性核加入遗传算法的初始种群来增加收敛速度，而且在适应度函数中，通过计算决策属性对条件属性的依赖度，使该文算法既保证了全局寻优的特性又具有加强局部搜索的能力，能够获得最佳的搜索效果。该算法通过实例分析，证明是求解属性约简问题的快速有效方法。
关键词：粗糙集；属性约简；遗传算法；属性依赖度
中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)12-2943-02
1982年，波兰数学家Pawlak提出了粗糙集(Rough
