基于遗传算法的粗糙集知识约简方法

提出一种基于遗传算法的知识相对约简算法。通过在知识表达系统中引入决策属性支持度的概念，来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的支持程度，并通过决策属性支持度定义条件属性对决策属性的相对重要性，以此作为启发式信息求出相对核，并将相对核加入遗传算法的初始种群中以加快算法的收敛。同时。在适应值函数中引入惩罚函数，可以保证所求约简既舍较少的属性又有较强的支持度，能够获得最佳的搜索效果。该算法通过实例分析，证明是求解知识约简问题的快速有效方法。