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文檔簡介
1、粒子群優(yōu)化算法和微分進化算法是近年來提出的兩種簡單而高效的進化算法,因為它們易于理解和實現(xiàn),以及受控參數(shù)少等優(yōu)點,一經(jīng)提出就得到了廣泛的研究和應用。本文詳細闡述了二者的基本內(nèi)容,基于粒子群優(yōu)化算法和微分進化算法提出了兒種新的優(yōu)化算法,并重點研究了PSO和DE算法在K-means聚類優(yōu)化問題中的應用。主要研究內(nèi)容如下:
⑴對PSO算法和DE算法的原理進行了詳細地闡述,分析了參數(shù)設置對算法優(yōu)化效果的影響,給出了算法流程。
2、> ⑵給出兩種改進的粒子群算法.一是帶有自適應變異的量子粒子群優(yōu)化算法,根據(jù)群體適應度方差和空間位置聚集度構(gòu)造自適應變異算子,以增加種群的多樣性,從而達到全局尋優(yōu);二是提出了混沌量子粒子群算法,利用混沌初始化避免種群出現(xiàn)聚結(jié)現(xiàn)象,對全局極值添加混沌擾動實現(xiàn)全局尋優(yōu),通過典型的函數(shù)測試表明,這兩種改進算法既克服了標準粒子群優(yōu)化算法易出現(xiàn)早熟收斂的缺陷,又提高了算法的搜索速度和收斂精度,在很大程度上改善了標準粒子群算法的性能。
3、 ⑶提出了一種帶有自適應變異的混合差分進化算法,采用DE/best/1和DE/rand/1線性遞減加權(quán)組合變異方案。引入開口向上拋物線縮放因子取值策略和指數(shù)遞增交叉概率因子,以平衡局部搜索和全局搜索能力,提高算法的全局尋優(yōu)能力。后期,根據(jù)適應度方差和空間位置聚集度進行自適應變異增加種群的多樣性。實驗結(jié)果表明新算法是一種收斂速度快、求解精度高、魯棒性較強的全局優(yōu)化算法。
⑷針對K均值算法易陷入局部尋優(yōu)及對初始值敏感的缺
4、點,結(jié)合PSO和DE算法全局尋優(yōu)能力強的特性。將K-means算法的迭代過程由PSO和DE算法來替代,協(xié)同進化,比較兩種算法的最優(yōu)值,輸出尋優(yōu)結(jié)果較好的,利用不同的評判指標進行評判,并與基本K-means算法、基于PSO優(yōu)化的K均值聚類算法(KPSO)及基于DE算法的K均值聚類算法(KDE)進行比較,實驗結(jié)果表明,融合PSO和DE的改進的K-means算法,有很強的全局尋優(yōu)能力,是一種可靠的聚類方法。同時,也增強了PSO和DE算法的應用
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