28、改进纠错输出码与新型帝王蝶优化算法的研究

改进纠错输出码与新型帝王蝶优化算法的研究

1. 基于遗传算法的纠错输出码框架

提出了一种基于遗传算法（GA）的纠错输出码（ECOC）框架。设计了两种个体结构，并采用了交叉和变异算子来引导进化过程。同时，使用局部改进策略加速进化。

与七种知名的ECOC算法相比，该算法在考虑结果的平均值和最优值时，能产生更稳健的结果。借助适应度函数，算法可以在集成规模和性能之间实现出色的平衡。此外，两种个体结构会带来不同的性能表现，通过在个体结构中集成分类器选择，GA能产生更稳定、准确的结果。

2. 帝王蝶优化算法（MBO）

受自然界帝王蝶迁移行为的启发，王等人提出了帝王蝶优化算法（MBO）。帝王蝶的迁移遵循以下规则：
- 位于Land1和Land2的蝴蝶构成整个种群。
- 每个后代仅由Land1或Land2中的个体产生。
- 蝴蝶种群规模保持不变。
- 存在精英策略，即保留适应度最佳的个体。

2.1 迁移算子

Land1中的所有蝴蝶通过迁移算子进行更新：
当 (r \leq p) 时，(x_{i,k}^{t + 1} = x_{r1,k}^{t})，其中 (r = rand \times peri)；当 (r > p) 时，(x_{i,k}^{t + 1} = x_{r2,k}^{t})。这里 (p) 表示Land1中蝴蝶个体的比例。

2.2 蝴蝶调整算子

对于Land2中帝王蝶 (j) 的所有元素：
如果 (rand \leq p)，则 (x_{j,k}^{t + 1} = x_{best,k}^{t})；如果 (ran