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基于模糊C均值聚类的锦标赛选择机制与多目标优化研究
被引量：
7
1
作者
张屹
余振
+1 位作者
李子木
陆瞳瞳
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期2677-2684,共8页
本文提出了一种用于多目标优化的进化算法——基于模糊C均值聚类的进化算法(A Fuzzy C-Means Clustering Based Evolutionary Algorithm,FCEA).在算法的迭代过程中,先利用模糊C均值聚类算法寻找种群的分布结构,通过对每一代种群进行模...
本文提出了一种用于多目标优化的进化算法——基于模糊C均值聚类的进化算法(A Fuzzy C-Means Clustering Based Evolutionary Algorithm,FCEA).在算法的迭代过程中,先利用模糊C均值聚类算法寻找种群的分布结构,通过对每一代种群进行模糊划分,获得每个个体隶属于每一类的隶属度,然后本文设计了一种基于隶属度的锦标赛选择算子,用于从整个种群中选择相似个体进行重组,引导算法进行搜索.实验结果表明,基于隶属度的锦标赛选择算子的应用能够提升算法的性能,与MOEA/D-DE、NSGAII、SPEA2、SMS-EMOA等先进的优化算法进行比较的结果表明,FCEA在求解具有复杂Pareto前沿的多目标优化问题(GLT系列)时具有一定的竞争力.
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关键词
进化算法
多目标优化
模糊C均值聚类
隶属度选择
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职称材料
题名
基于模糊C均值聚类的锦标赛选择机制与多目标优化研究
被引量：
7
1
作者
张屹
余振
李子木
陆瞳瞳
机构
三峡大学机械与动力学院
常州大学商学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期2677-2684,共8页
基金
国家自然科学基金(No.71501110)
文摘
本文提出了一种用于多目标优化的进化算法——基于模糊C均值聚类的进化算法(A Fuzzy C-Means Clustering Based Evolutionary Algorithm,FCEA).在算法的迭代过程中,先利用模糊C均值聚类算法寻找种群的分布结构,通过对每一代种群进行模糊划分,获得每个个体隶属于每一类的隶属度,然后本文设计了一种基于隶属度的锦标赛选择算子,用于从整个种群中选择相似个体进行重组,引导算法进行搜索.实验结果表明,基于隶属度的锦标赛选择算子的应用能够提升算法的性能,与MOEA/D-DE、NSGAII、SPEA2、SMS-EMOA等先进的优化算法进行比较的结果表明,FCEA在求解具有复杂Pareto前沿的多目标优化问题(GLT系列)时具有一定的竞争力.
关键词
进化算法
多目标优化
模糊C均值聚类
隶属度选择
Keywords
evolutionary algorithm
multiobjective optimization
fuzzy C-means cluster
membership selection
分类号
TP8 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊C均值聚类的锦标赛选择机制与多目标优化研究
张屹
余振
李子木
陆瞳瞳
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
7
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