Att söka efter den optimala delen av funktioner är känt som ett utmanande problem i funktionsvalsprocessen. För att hantera svårigheterna med detta problem krävs en robust och tillförlitlig optimeringsalgoritm. I detta papper, Grasshopper Optimization Algorithm (GOA) används som en sökstrategi för att utforma en omslagsbaserad funktion urvalsmetod. GOA är en populationsbaserad metaheurist som härmar gräshoppornas svärmande beteende. I detta arbete föreslås en effektiv optimerare baserad på samtidig användning av GOA, urvalsoperatörer, och Evolutionary Population Dynamics (EPD) i form av fyra olika strategier för att minska den omogna konvergens och stagnation nackdelar av den konventionella GOA. I de två första tillvägagångssätten väljs en av de tre främsta agenterna och en slumpmässigt genererad en för att omplacera en lösning från den värsta halvan av befolkningen. I den tredje och fjärde metoden, för att ge en chans till låg kondition lösningar för att reformera befolkningen, Roulette Wheel Selection (RWS) och Tournament Selection (TS) används för att välja den vägledande agent från första halvan. De föreslagna GOA_EPD-metoderna används för att ta itu med olika uppgifter för urval av funktioner. De föreslagna tillvägagångssätten jämförs med 22 UCI-datauppsättningar. De omfattande resultaten och olika jämförelser visar att EPD har en anmärkningsvärd inverkan på GOA:s effektivitet och med hjälp av urvalsmekanismen förbättrades den föreslagna metodens förmåga att överträffa andra optimerare och hitta de bästa lösningarna med förbättrade konvergenstrender. Dessutom visar de jämförande försöken att de föreslagna metoderna är överlägsna jämfört med andra liknande metoder i litteraturen.
Mafarja m.fl. REF föreslår en sökstrategi med hjälp av GOA för att utforma en omslagsbaserad funktionsvalsmetod.
Evolutionary Population Dynamics and Grasshopper Optimization approaches for feature selection problems
{'venue': 'Knowl. Based Syst.', 'journal': 'Knowl. Based Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}