36、高效流式进化特征选择与业务流程设计多目标优化

高效流式进化特征选择与业务流程设计多目标优化

在数据处理和业务流程管理领域，特征选择和优化是两个重要的研究方向。本文将介绍流式进化特征选择算法以及业务流程设计的多目标优化方法。

流式进化特征选择

在连续优化的背景下，对于每个对应决策变量的属性，采用 0 到 1 之间的实数编码。当编码值大于或等于 0.5 时，表示该属性被选中；小于 0.5 时，则未被选中。

变化检测

WD2O 算法会检测问题维度（D）中的新环境变化。具体操作是，每次有新特征到来时，检查维度大小。若检测到变化，WD2O 会利用内存中存储的到目前为止找到的最佳解决方案（gbest），快速追踪新的最优值。做法是改变 gbest 的维度以适应新问题，但不选择新到来的特征（即在该维度生成 0 到 0.5 之间的值）。同时，为增加搜索空间的多样性，会重新初始化种群中的所有粒子。

全局搜索

当检测到变化（即新特征添加到 BRCF 集合）后，WD2O 算法会迭代进行，直至满足停止准则。优化过程结束后，能使目标函数最大化的最佳特征将被纳入 BCF 集合，视为动态优化算法保留的重要特征。

实验研究

为评估所提出方法的性能并验证其实际实用性，使用了七个大规模生物数据集。这些数据集用于选择与分类问题相关的特征。
- 实验设置 ：对于乳腺癌、肺癌、白血病 - ALLAML 数据集，使用 Kent ridge 生物医学数据集存储库提供的训练和验证数据集；对于其他三个数据集，采用 2/3 的实例进行训练，1/3 用于测试。将所提出的 DOSFS 算法与 α - 投资算法和标准 OSFS