An alternative method for dealing t

An alternative method for dealing the feature selection problem is proposed through improving the MFO algorithm by using the OBL approach to generate the population initialization and the DE approach as a method for the local searching for the MFO scheme. Due to that, the MFO explores the search space well better than exploiting it; so, this combination improves the efficiency of the MFO and avoids it from getting stuck in local points. According to these strategies (OBL and DE), the proposed method is called OMFODE. Our method has three phases, initialization phase, phase of updating, and classification phase. Such phases of the proposed OMFODE approach are given with more details in the following subsections (see Fig. 1).

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提出了一种解决特征选择问题的替代方法，即通过使用OBL方法生成总体初始化和使用DE方法作为局部搜索MFO方案的方法来改进MFO算法。因此，MFO更好地探索了搜索空间而不是利用它。因此，这种组合提高了MFO的效率，并避免了其卡在本地点中的情况。根据这些策略（OBL和DE），提出的方法称为OMFODE。我们的方法包括三个阶段，初始化阶段，更新阶段和分类阶段。在以下小节中将更详细地介绍所提议的OMFODE方法的这些阶段（见图1）。

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通过改进MFO算法，采用OBL方法生成种群初始化，DE方法进行局部搜索，提出了一种处理特征选择问题的替代方法。正因为如此，MFO对搜索空间的探索要比对它的开发好得多；因此，这种组合提高了MFO的效率，避免了它陷入局部点。根据这些策略（OBL和DE），提出的方法称为OMFODE。该方法分为初始化阶段、更新阶段和分类阶段。建议的OMFODE方法的这些阶段在下面的小节中给出了更多的细节（参见图1）。<br>

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