1 论文标题：基于改进徒步优化算法的变精度邻域粗糙集特征选择研究

2 作者信息：朱永佳：烟台大学计算机与控制工程学院，山东 烟台

3 出处和链接：朱永佳. 基于改进徒步优化算法的变精度邻域粗糙集特征选择研究[J]. 计算机科学与应用, 2025, 15(4): 478-486. https://doi.org/10.12677/csa.2025.154119

4 摘要：特征选择是数据降维的有效方法，粗糙集理论是处理不确定性信息的有效工具，在粗糙集理论中，变精度邻域粗糙集是处理连续型数值信息系统的有效工具，在分类任务中，变精度邻域粗糙集可以为属性集提供重要性度量。徒步优化算法是群智能优化算法中的一种，可以寻找组合最优解，本文针对徒步优化算法无法动态平衡局部与全局寻优能力，容易陷入局部最优的问题，提出改进徒步优化算法，并提出基于改进徒步优化算法的特征选择算法。为了验证所提算法的有效性，在8个UCI数据集上进行了基于改进徒步优化算法的特征选择算法的对比实验，通过实验验证了所提出算法的有效性和可行性。