✨ 本团队擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。
✅ 专业定制毕设、代码
✅ 成品或定制，查看文章底部微信二维码
（1）改进的SFS-HGSO算法及其在特征选择中的分形扩散机制
针对亨利气体溶解度优化算法（HGSO）在处理高维特征选择问题时存在的开发与探索能力不平衡问题，本研究提出了一种融合随机分形搜索（Stochastic Fractal Search, SFS）的改进策略。HGSO模拟了气体在不同温度和压力下的溶解度平衡行为，但在后期易陷入局部最优。SFS-HGSO的核心在于引入了三种随机分形扩散策略：高斯行走（Gaussian Walk）、Lévy飞行（Lévy Flight）和布朗运动（Brownian Motion）。在算法迭代过程中，对于适应度较高的优质气体个体，赋予其更高的能量水平，采用小尺度的布朗运动进行精细局部开发，以精确锁定特征子集的边界；对于适应度较低或停滞的个体，采用具有长尾特性的Lévy飞行进行大尺度的全局跳跃，强制种群跳出当前的局部极值陷阱。此外，为了适应特征选择的离散特性，引入了基于S型和V型混合传递函数的二进制映射机制，将连续的溶解度值转化为“0”或“1”的特征掩码。实验表明，这种分形扩散机制显著增加了种群的多样性，使得算法在处理如医学诊断、基因表达数据等高维数据集时，能够以更少的特征数量获得更高的分类准确率。
（2）ReliefF引导的RG-NBEO二进制平衡优化器设计
平衡优化器（EO）是一种基于控制体积质量平衡方程的新型物理启发式算法。为了提升其在特征选择任务中的收敛速度和初始解质量，本研究提出了RG-NBEO算法。该算法的核心创新在于引入了过滤式特征选择方法ReliefF作为先验引导。传统的群智能算法通常随机初始化种群，导致搜索盲目性大。RG-NBEO在初始化阶段，利用ReliefF算法计算所有特征的权重排名，根据权重概率性地生成初始特征子集，使得种群在起步阶段就包含了高辨识度的特征组合。在迭代更新过程中，设计了一种基于ReliefF权重的定向变异算子：当个体需要添加特征时，优先选择权重高的特征；当需要删除特征时，优先剔除权重低的冗余特征。同时，结合对立学习（Opposition-Based Learning）策略，在搜索空间的对立面生成反向解，进一步扩大搜索覆盖面。通过在18个高维UCI数据集上的测试，RG-NBEO相比于原始EO和传统的遗传算法，在收敛曲线上表现出显著的“陡峭”下降趋势，证明了先验知识引导与群智能搜索结合的有效性。
（3）基于EO与NSGA-Ⅲ混合框架的多目标特征选择
特征选择本质上是一个多目标优化问题，即最小化特征数量和最大化分类准确率。针对这一需求，构建了由平衡优化器（EO）和第三代非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅲ）组成的混合优化框架。该框架利用EO算法强大的单点开发能力作为NSGA-Ⅲ的局部搜索算子，替代了传统的变异操作。为了解决高维目标空间中的选择压力问题，算法采用了基于参考点的选择机制，确保帕累托前沿上的解分布均匀。在离散化处理上，深入研究了U型传递函数（U-shaped transfer function）相比于S型和V型的优势，发现U型函数在特征状态转换（选中与未选中翻转）上具有更好的探索性能。
成品代码50-200，定制代码300起，可以直接沟通
👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇
