Abstract-This paper föreslår en ny hybrid genetisk algoritm för val av funktioner. Lokal sökverksamhet utformas och inbäddas i hybrida GA för att finjustera sökningen. Operationerna är parameteriserade i termer av deras finjusterande kraft, och deras effektivitet och timing krav analyseras och jämförs. Hybridiseringstekniken ger två önskvärda effekter: en betydande förbättring av slutresultatet och förvärv av delmängdsstorlekskontroll. Hybriden GAs visade bättre konvergensegenskaper jämfört med de klassiska GAs. En metod för att utföra noggrann timinganalys utvecklades för att jämföra timingkravet för de konventionella och de föreslagna algoritmerna. Experiment utförda med olika standarddatauppsättningar visade att den föreslagna hybriden GA är överlägsen både en enkel GA och sekventiella sökalgoritmer. Index Terms-Feature val, hybrid genetisk algoritm, sekventiell sökning algoritm, lokal sökning operation, atomisk drift, multistart algoritm.
Den första hybriden metaheuristisk algoritm för funktionsval föreslogs 2004 som fokuserade på hybridisering av lokala söktekniker i GA för att styra sökprocessen REF.
Hybrid genetic algorithms for feature selection
{'venue': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'journal': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}