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A Chaotic Oppositional whale optimisation algorithm with Firefly Search for Medical Diagnostics

Computers, Materials & Continua 2022年第7期72卷 959-982页

作者： Milan Tair Nebojsa Bacanin Miodrag Zivkovic K.Venkatachalam Singidunum University 32 Danijelova Str.11010BelgradeSerbia Department of Applied Cybernetics Faculty of ScienceUniversity of Hradec Králové50003Hradec KrálovéCzech Republic

There is a growing interest in the study development of artificial intelligence and machine learning,especially regarding the support vector machine pattern classification *** study proposes an enhanced implementation of the well-known whale optimisation algorithm,which combines chaotic and opposition-based learning strategies,which is adopted for hyper-parameter optimisation and feature selection machine learning *** whale optimisation algorithm is a relatively recent addition to the group of swarm intelligence algorithms commonly used for *** Proposed improved whale optimisation algorithm was first tested for standard unconstrained CEC2017 benchmark suite and it was later adapted for simultaneous feature selection and support vector machine hyper-parameter tuning and validated for medical diagnostics by using breast cancer,diabetes,and erythemato-squamous *** performance of the proposed model is compared with multiple competitive support vector machine models boosted with other metaheuristics,including another improved whale optimisation approach,particle swarm optimisation algorithm,bacterial foraging optimisation algorithms,and genetic *** of the simulation show that the proposed model outperforms other competitors concerning the performance of classification and the selected subset feature size.

关键词： whale optimisation algorithm chaotic initialisation oppositionbased learning optimisation diagnostics

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