Feature selection using binary monarch butterfly optimization

Swarm intelligence algorithms have superior performance in searching for the optimal feature subset, where Monarch Butterfly Optimization (MBO) can solve the continuous optimization problem. However, there exist some defects for MBO such as the limited searchable positions, falling into local optimu...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Applied intelligence (Dordrecht, Netherlands) Jg. 53; H. 1; S. 706 - 727
Hauptverfasser:	Sun, Lin, Si, Shanshan, Zhao, Jing, Xu, Jiucheng, Lin, Yaojin, Lv, Zhiying
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York Springer US 01.01.2023 Springer Nature B.V
Schlagworte:	Algorithms Artificial Intelligence Computer Science Datasets Feature selection Heuristic methods Machines Manufacturing Mechanical Engineering Mutation Operators (mathematics) Optimization Processes Swarm intelligence Transfer functions Mutation operator Monarch butterfly optimization Feature selection Metaheuristic
ISSN:	0924-669X, 1573-7497
Online-Zugang:	Volltext
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