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針對樽海鞘群算法（ Salp SwarmΔ lgorithm，SSΔ）在尋優過程中存在的收斂速度較慢、容易陷入局部最優的缺點，提出了一種改進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），并將其運用于分類算法的特征子集選擇過程。首先，利用萊維飛行策略的長短跳躍特點對領導者位置進行隨機更新，以增強全局最優的搜索能力;其次，増加對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個優化基準函數上對 LECUSSA算法與其他算法進行了性能比較實驗;并把算法運用到支持向量機（ Support vector Machine，sSVM）算法的分類特征子集選擇中，采用8個UCⅠ數據集對特征選擇后的分類結果進行了性能比較實驗。實驗結果表明， LECUSSA具有良好的全局最優搜索能力和較快的收斂速度，利用 LECUSSA算法進行特征選擇后，能夠找到最佳分類準確率的特征子集。
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