基于信息熵与蚁群优化的属性约简算法

摘要 信息熵是粗糙集理论中度量不确定信息的重要工具之一。蚁群优化算法是一种新型的智能计算的方法，具有分布式、正反馈及启发性搜索等优良的性质，并且在优化计算中已得到了很多应用.最小属性约简问题也是一类优化问题，已有的属性约简算法主要采用Pawlak正域度量属性的重要度，而且求最小约简是NP-hard问题.为此，在分析信息熵度量不确定性数据的基础上，定义信息熵属性重要度概念，引入蚁群优化算法，提出基于信息熵与蚁群优化的最小属性约简算法.该算法发挥蚁群优化算法良好的寻优能力，大多数情况下能够找到最小约简.理论分析与实验结果表明该算法是有效可行的