【摘 要】
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针对粗糙集属性约简问题，提出一种以最小属性子集和最大依赖度为目标的多目标粒子群优化算法。该算法以非支配排序策略为基础，利用加权法寻找最优粒子，使粒子群在新的运动方程和
【机 构】
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长江师范学院数学与计算机学院,重庆大学通信工程学院
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针对粗糙集属性约简问题，提出一种以最小属性子集和最大依赖度为目标的多目标粒子群优化算法。该算法以非支配排序策略为基础，利用加权法寻找最优粒子，使粒子群在新的运动方程和e一邻域变化策略的混合作用下进化，从而具有更好的全局开拓和局部收搜索能力。在UCI标准数据集上的对比测试结果表明，该算法具有较好的收敛性。
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