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針對(duì)樽海鞘群算法（ Salp SwarmΔ lgorithm，SSΔ）在尋優(yōu)過(guò)程中存在的收斂速度較慢、容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的采用萊維飛行策略的條件化更新的樽海鞘群算法（ Levy Flight-based Conditional Updating Salp Swarm algorithm， LECUSSA），并將其運(yùn)用于分類算法的特征子集選擇過(guò)程。首先，利用萊維飛行策略的長(zhǎng)短跳躍特點(diǎn)對(duì)領(lǐng)導(dǎo)者位置進(jìn)行隨機(jī)更新，以增強(qiáng)全局最優(yōu)的搜索能力;其次，増加對(duì)追隨者位置的更新條件，讓追隨者不再盲目地跟隨，從而加快收斂速度。在23個(gè)優(yōu)化基準(zhǔn)函數(shù)上對(duì) LECUSSA算法與其他算法進(jìn)行了性能比較實(shí)驗(yàn);并把算法運(yùn)用到支持向量機(jī)（ Support vector Machine，sSVM）算法的分類特征子集選擇中，采用8個(gè)UCⅠ數(shù)據(jù)集對(duì)特征選擇后的分類結(jié)果進(jìn)行了性能比較實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， LECUSSA具有良好的全局最優(yōu)搜索能力和較快的收斂速度，利用 LECUSSA算法進(jìn)行特征選擇后，能夠找到最佳分類準(zhǔn)確率的特征子集。
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