典型文献
支持向量机辅助演化的算术优化算法及其应用
文献摘要：
针对算术优化算法(arithmetic optimization algorithm,AOA)种群多样性较差、易陷入局部最优解等问题,提出支持向量机辅助演化的算术优化算法(arithmetic optimization algorithm assisted by support vector machine,SVMAOA).引入平衡优化器算法中的平衡池概念,池内汇聚了基于成功历史自适应差分算法中四种突变策略生成的子代和平均候选解,以提高种群的多样性;引入支持向量机算法,依据适应度值和个体间距离计算得出的留存率将平衡池中候选解转换为训练集,并对平衡池中候选解进行分类,保留优势候选解;根据留存率对优势候选解排序,保留前N个个体用以构建新的平衡池;通过将SVMAOA与其他优化算法在基准函数上进行仿真实验,结果表明改进后算法寻优精度更高,收敛速度更快.并通过七个UCI数据集对基于SVMAOA的特征选择方法进行实验,评估平均分类准确率和所选特征个数,结果表明该算法可有效降低特征维度,实现数据分类,具有一定的工程应用价值.
文献关键词：
算术优化算法;支持向量机;平衡池;特征选择
中图分类号：
作者姓名：
田露;刘升
作者机构：
上海工程技术大学 管理学院,上海 201620
文献出处：
引用格式：
[1]田露;刘升-.支持向量机辅助演化的算术优化算法及其应用)[J].计算机工程与应用,2022(24):73-82
A类：
SVMAOA,平衡池
B类：
算术优化算法,arithmetic,optimization,algorithm,种群多样性,局部最优解,assisted,by,support,vector,machine,平衡优化器,池内,差分算法,子代,支持向量机算法,适应度值,距离计算,留存率,训练集,个个,体用,基准函数,算法寻优,寻优精度,收敛速度,七个,UCI,特征选择,选择方法,平均分,分类准确率,数据分类
AB值：
0.311952
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