基于特征选择的二元粒子群优化算法附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

BPSO 算法是 Kennedy 于 1997 年在连续性 PSO算法基础上提出的，用于解决离散的优化问题[26]。BPSO算法通过模拟鸟类飞行觅食过程，种群中每个粒子相当于解空间中的一个解，粒子具有速度和位置两个属性，位置向量表示该粒子对应的解，速度向量则是为了调整粒子下一次飞行，从而进行位置更新搜索新的解集。粒子飞行过程中根据自己的历史飞行经验和种群中其他粒子的飞行经验调整自身的飞行方向和速度。其中，每个粒子历史飞行过程中的最优位置称为个体最优解 pbest ，整个种群在历史飞行过程中所经过的最好位置为 gbest ，称为全局最优解[26]，粒子之间通过 pbest、gbest 共享信息，从而在进化过程中影响种群的搜索行为。

⛄ 部分代码

function fitness=jFitnessFunction(feat,label,X)

% Parameter setting for k-value of KNN

k=5; 

% Parameter setting for number of cross-validation

kfold=2;

% Error rate

fitness=jwrapperKNN(feat(:,X==1),label,k,kfold);

end

% Perform KNN with k-folds cross-validation

function ER=jwrapperKNN(feat,label,k,kfold)

Model=fitcknn(feat,label,'NumNeighbors',k,'Distance','euclidean'); 

C=crossval(Model,'KFold',kfold);

% Error rate 

ER=kfoldLoss(C);

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]. M.Rostami Shahrbabak and H.Nezamabadi-pour, " A New Approach to Binary PSO Algorithm" 14th Iranian Conference on Electrical Engineering, may 2006.

[2]. H.Nezamabadi-pour, M.Rostami Shahrbabaki and M.Maghfoori Farsangi "Binary Particle Swarm Optimization: Challenges and new Solutions"The CSI Journal on Computer Science and Engineering Vol. 6, No. 1 (a), pp. 21-32, 2008.

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