基于二元人工鱼群算法的属性选择与集成剪枝：原理、优化及多元应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有效信息成为众多领域面临的关键挑战。属性选择与集成剪枝作为数据处理和机器学习中的重要环节，对于提升模型性能、降低计算复杂度以及增强模型的可解释性具有至关重要的作用。人工鱼群算法（ArtificialFishSwarmAlgorithm，AFSA）作为一种新兴的群体智能优化算法，为属性选择与集成剪枝问题的解决提供了新的思路和方法。

人工鱼群算法由李晓磊等人于2002年首次提出，它是一种基于模拟鱼群行为的优化算法，通过模拟鱼群的觅食、