基于改进粒子群算法的6R机械臂时间最优轨迹规划 被引量：3

1

作者 王迈新 闫莉 李雨菲 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第2期36-42,共7页

为了提高机械臂的工作效率和稳定性,提出一种改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的时间最优5次B样条插值轨迹优化算法。以UR10机械臂为研究对象,首先,利用5次B样条曲线对给定的轨迹点进行插值;其次,针对传统PSO算法存在... 为了提高机械臂的工作效率和稳定性,提出一种改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的时间最优5次B样条插值轨迹优化算法。以UR10机械臂为研究对象,首先,利用5次B样条曲线对给定的轨迹点进行插值;其次,针对传统PSO算法存在求解精度低、易陷入局部最优的缺陷,调整算法中的惯性权重和认知因子,使其随着迭代次数的增加而动态改变数值大小,进而提高算法前期全局搜索能力和后期局部搜索能力;最后,通过3种测试函数测试和仿真实验验证,结果表明,改进后的PSO算法的求解精度提升,可以有效提高机械臂的工作效率。 展开更多

关键词 机械臂 5次B样条曲线 粒子群算法 时间最优轨迹规划 全局搜索能力 局部搜索能力

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基于改进引力搜索的混合K-调和均值聚类算法研究 被引量：11

2

作者 王彩霞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第1期118-121,共4页

为了解决聚类算法容易陷入局部最优的问题,以及增强聚类算法的全局搜索能力,基于KHM算法以及改进的引力搜索算法,提出一种混合K-调和均值聚类算法(G-KHM)。G-KHM算法具有KHM算法收敛速度快的优点,但同时针对KHM算法容易陷入局部最优解... 为了解决聚类算法容易陷入局部最优的问题,以及增强聚类算法的全局搜索能力,基于KHM算法以及改进的引力搜索算法,提出一种混合K-调和均值聚类算法(G-KHM)。G-KHM算法具有KHM算法收敛速度快的优点,但同时针对KHM算法容易陷入局部最优解的问题,在初始化后数据开始搜索聚类中心时采用了一种基于对象多样性及收敛性增强的引力搜索算法,该方法改进了引力搜索算法容易失去种群多样性的缺点,并同时具有引力搜索算法较强的全局搜索能力,可以使算法收敛到全局最优解。仿真结果表明,G-KHM算法能有效地避免陷入局部极值,具有较强的全局搜索能力以及稳定性,并且相比KHM算法、K-means聚类算法、C均值聚类算法以及粒子群算法,在分类精度和运行时间上表现出了更好的效果。 展开更多

关键词 混合K-调和均值聚类 KHM算法 改进引力搜索算法 全局搜索能力

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基于改进遗传算法的非线性励磁系统参数辨识 被引量：11

3

作者 赵书强 王磊 +2 位作者 马燕峰 张昕刚 周玮 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期1-4,共4页

将大变异遗传算法应用于非线性发电机励磁系统的参数辨识,利用其较强的全局寻优能力辨识出发电机励磁系统参数估计值。其原理为:当某一代中所有个体集中在一起时就以一个远大于通常变异概率的概率执行一次变异操作,随机、独立地产生许... 将大变异遗传算法应用于非线性发电机励磁系统的参数辨识,利用其较强的全局寻优能力辨识出发电机励磁系统参数估计值。其原理为:当某一代中所有个体集中在一起时就以一个远大于通常变异概率的概率执行一次变异操作,随机、独立地产生许多新的个体,使种群脱离早熟。比较每代中所有个体的最大适应度与平均适应度的接近程度,判断当代中所有个体的集中程度;对当代适应度最高的2个个体不进行大变异操作,以保证具有最大适应度的个体不被破坏掉。采用Matlab的Simulink模块建立仿真模型,算例试验结果表明,基于大变异遗传算法的励磁系统参数辨识方法速度快、精度高。 展开更多

关键词 非线性励磁系统 参数辨识 大变异遗传算法 全局搜索能力

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基于遗传算法的布局求解法 被引量：8

4

作者 王金敏 王玉新 +2 位作者 曾维川 姚遥 喻宏波 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期307-311,共5页

在分析布局问题的基础上 ,对编码方式、交叉操作等做了改进 ,提出一种基于遗传算法的布局求解方法 .计算结果表明 ,算法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度 .

关键词 布局问题 遗传算法 编码方式 交叉操作 全局搜索能力 收敛速度 组合最优化问题

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具有步长调整策略的强制进化随机游走算法优化换热网络 被引量：14

5

作者 刘璞 崔国民 +2 位作者 肖媛 陈家星 周剑卫 《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期442-450,共9页

强制进化随机游走算法(random walking algorithm with compulsive evolution,RWCE)是一种优化换热网络的新方法,具有程序简单、算法适应性和全局搜索能力较强等优点。本文研究了最大步长对RWCE算法优化性能的影响,提出了抛物线函数的... 强制进化随机游走算法(random walking algorithm with compulsive evolution,RWCE)是一种优化换热网络的新方法,具有程序简单、算法适应性和全局搜索能力较强等优点。本文研究了最大步长对RWCE算法优化性能的影响,提出了抛物线函数的最大步长递减调整策略来平衡RWCE算法的全局搜索与局部搜索能力。将引入策略的RWCE算法与基础算法比较,发现加入最大步长递减调整策略的RWCE算法与基础RWCE算法相比,在进化后期能够跳出局部极小值,具有更强的局部搜索能力。采用10SP2、9SP和15SP换热网络实例检验加入此策略RWCE算法的有效性,其中10SP2和9SP算例的优化结果均好于文献最好结果,相比算例原始文献下降了20.98%和1.11%。对15SP算例优化找到了新的换热网络匹配结构,并好于多数无分流换热网络优化结果,且低于文献结果 4.60%,证明了此方法在换热网络优化中具有较强的优化能力。 展开更多

关键词 强制进化随机游走算法 换热网络优化 全局搜索能力 局部搜索能力

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基于谐振子遗传算法的高效地下水优化管理模型 被引量：3

6

作者 吴鸣 吴剑锋 +3 位作者 施小清 刘杰 陈干 吴吉春 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期1485-1492,共8页

在传统遗传算法和模拟谐振子算法的基础上,结合两者的优点,提出了一种新型快速高效的谐振子遗传算法。通过一个理想的水资源管理模型的算例和一个华北平原典型区地下水资源优化的实际算例,从寻优结果和寻优效率两个方面对谐振子遗传算... 在传统遗传算法和模拟谐振子算法的基础上,结合两者的优点,提出了一种新型快速高效的谐振子遗传算法。通过一个理想的水资源管理模型的算例和一个华北平原典型区地下水资源优化的实际算例,从寻优结果和寻优效率两个方面对谐振子遗传算法、传统遗传算法和模拟谐振子算法进行了对比分析。在两个地下水管理模型中,与传统的遗传算法和模拟谐振子算法相比,新型的谐振子遗传算法搜索效率达到模拟谐振子算法搜索效率的2倍以上,得到的最优解比遗传算法所得到的最优解分别增加供水量1.1×103 m3/d和0.47×108 m3/a,说明谐振子遗传算法具有更强的全局搜索能力和更好的寻优效率。 展开更多

关键词 谐振子遗传算法 遗传算法 模拟谐振子算法 地下水管理模型 全局搜索能力 寻优效率 华北平原

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一种自适应动态控制参数的粒子群优化算法 被引量：8

7

作者 徐从东 陈春 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第10期203-207,共5页

针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺点,从提高全局和局部搜索能力2个方面出发,提出一种自适应动态控制参数的粒子群优化算法。根据粒子的适用度动态改变粒子学习公式中学习因子和惯性权重的取值,提高算法的搜索能... 针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺点,从提高全局和局部搜索能力2个方面出发,提出一种自适应动态控制参数的粒子群优化算法。根据粒子的适用度动态改变粒子学习公式中学习因子和惯性权重的取值,提高算法的搜索能力。在典型测试函数上与标准粒子群优化算法进行对比实验,结果表明,该算法具有更高的收敛效率和更快的收敛速度。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 粒子适用度 学习因子 惯性权重 局部搜索能力 全局搜索能力

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基于新型变异策略的差分进化算法 被引量：3

8

作者 宋锦 师玉娇 +1 位作者 高浩 王保云 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第5期1285-1290,共6页

为加快算法的收敛速度和寻优能力,将粒子群算法和差分进化算法的优点结合起来,提出一种混合差分进化算法。在此基础之上引入一种新型的变异策略(包括全局变异和局部变异两种),平衡算法的全局搜索能力和收敛速度。采用大量标准测试函数... 为加快算法的收敛速度和寻优能力,将粒子群算法和差分进化算法的优点结合起来,提出一种混合差分进化算法。在此基础之上引入一种新型的变异策略(包括全局变异和局部变异两种),平衡算法的全局搜索能力和收敛速度。采用大量标准测试函数对多种比较算法进行实验,实验结果表明,相比其它进化算法,改进以后的差分进化算法可以达到更快的收敛速度和更高的寻优精度,可以广泛应用于工业及生产领域。 展开更多

关键词 差分进化算法 粒子群优化算法 全局搜索能力 收敛速度 变异策略

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自适应二次粒子群算法钢架模型修正 被引量：2

9

作者 秦玉灵 孔宪仁 罗文波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第9期249-251,共3页

粒子群算法参数少,简便易行,具有较好的全局搜索能力和计算效率,在优化等领域得到了广泛应用,但它易于陷入局部极值,因此需要进行改进以增强其优化性能。修正了基本粒子群算法中的速度公式权重因子和最优位置,提出了形式简单且搜索效率... 粒子群算法参数少,简便易行,具有较好的全局搜索能力和计算效率,在优化等领域得到了广泛应用,但它易于陷入局部极值,因此需要进行改进以增强其优化性能。修正了基本粒子群算法中的速度公式权重因子和最优位置,提出了形式简单且搜索效率高的自适应二次粒子群算法,并应用于五层钢架结构模型修正,修正结果证实了算法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 粒子群算法 全局搜索能力 局部极值 自适应二次粒子群算法 模型修正

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带有精英保留机制的混合差分化学反应算法 被引量：2

10

作者 魏民 杨明磊 钱锋 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期316-325,共10页

传统智能算法在求解复杂的带有多峰特点的优化问题时,由于其计算量和变异方式的限制很容易陷入局部最优,并且不具备跳出局部最优进行二次搜索等能力。针对这一问题,本文提出了混合差分的化学反应算法,在利用化学反应算法(CRO)良好的全... 传统智能算法在求解复杂的带有多峰特点的优化问题时,由于其计算量和变异方式的限制很容易陷入局部最优,并且不具备跳出局部最优进行二次搜索等能力。针对这一问题,本文提出了混合差分的化学反应算法,在利用化学反应算法(CRO)良好的全局搜索能力的同时,使用差分变异策略来加强算法的计算精度。对于优秀分子可能在反应中被消耗掉的现象,有针对性地加入了精英保留机制来保持种群的优良。本文选取了CEC2005中的测试函数,特别是几个带有多峰特点的复杂测试函数来分析改进算法的各项性能,并与几个改进的智能算法进行了对比实验。最终验证改进算法在提高计算精度和全局搜索能力两方面具有良好的效果。 展开更多

关键词 智能算法 全局搜索能力 化学反应算法 复杂多峰问题

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蚁群算法在油田配电网开关优化配置中的应用 被引量：2

11

作者 王艳松 陈国明 张加胜 《石油大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2005年第2期131-135,共5页

配电网分段开关优化配置,可以减少用户停电损失,提高供电可靠性。分段开关优化配置是一种以可靠性费用最小为目标函数的组合优化问题。结合油田配电网的分段开关类型和馈线自动化方式,给出了配电网开关配置的数学模型。应用蚁群算法(ACA... 配电网分段开关优化配置,可以减少用户停电损失,提高供电可靠性。分段开关优化配置是一种以可靠性费用最小为目标函数的组合优化问题。结合油田配电网的分段开关类型和馈线自动化方式,给出了配电网开关配置的数学模型。应用蚁群算法(ACA)求解分段开关的位置和数量,并对蚁群算法的初始信息素赋值、搜索空间、转移原则和更新原则进行了改进,克服了基本蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点。实例分析表明,该算法全局搜索能力强,搜索时间短,收敛速度快。 展开更多

关键词 开关优化配置 蚁群算法 配电网 应用 油田 用户停电损失 组合优化问题 全局搜索能力 分段开关 搜索时间 供电可靠性 馈线自动化 局部最优解 目标函数 数学模型 开关配置 搜索空间 收敛速度 信息素 分析表

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基于q-高斯分布的自适应变异粒子群算法 被引量：1

12

作者 赵伟 伞冶 石慧姝 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2012年第3期354-360,共7页

针对粒子群算法易陷入局部极值和早熟收敛的缺陷,提出了基于q-高斯分布的自适应变异粒子群算法.采用q-高斯作为变异算子对粒子的全局最优位置进行q-高斯变异,克服了因种群遗失多样性所导致的早熟收敛缺陷,随着种群的进化,非广延熵指数q... 针对粒子群算法易陷入局部极值和早熟收敛的缺陷,提出了基于q-高斯分布的自适应变异粒子群算法.采用q-高斯作为变异算子对粒子的全局最优位置进行q-高斯变异,克服了因种群遗失多样性所导致的早熟收敛缺陷,随着种群的进化,非广延熵指数q的自适应调整平衡了算法的全局搜索能力和局部开发能力.测试了4个标准复杂函数和优化BP神经网络参数,结果表明,基于q-高斯分布的自适应变异粒子群算法的优化性能最好,收敛速度快. 展开更多

关键词 粒子群算法 自适应变异 q-高斯分布 数值优化 神经网络参数优化 种群多样性 全局搜索能力 局部搜索能力

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云计算中基于生物共生机制改进粒子群优化的任务调度方案 被引量：2

13

作者 王琳杰 《电信科学》 北大核心 2016年第9期113-119,共7页

针对传统的基于智能算法的云计算任务调度方案获取最优解用时较多的问题,受生物界共生现象的启发,提出一种基于生物共生机制(SM)改进粒子群优化(PSO)的任务调度方案。首先,将PSO中的粒子分成2个种群,各自执行寻优。然后,每执行k次PSO迭... 针对传统的基于智能算法的云计算任务调度方案获取最优解用时较多的问题,受生物界共生现象的启发,提出一种基于生物共生机制(SM)改进粒子群优化(PSO)的任务调度方案。首先,将PSO中的粒子分成2个种群,各自执行寻优。然后,每执行k次PSO迭代后,将两个种群中的个体进行互利共生和寄生操作。通过互利共生操作使搜索过程穿过最佳解区域,从而增强搜索能力;通过寄生操作排除较差解并引入较优解来防止过早收敛。最终获得任务调度的最优解。仿真结果表明,提出的优化算法可快速收敛,相比其他几种较新的调度方案,提出的方案能够获得最小的任务完成时间和响应时间。 展开更多

关键词 云计算 任务调度 生物共生机制 粒子群优化 全局搜索能力

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基于改进DCW-QPSO算法的露天矿卡车调度优化方法 被引量：10

14

作者 王俊栋 李宁 +3 位作者 吴亚辉 卢文杰 王李管 李江江 《金属矿山》 CAS 北大核心 2019年第12期156-162,共7页

为了提高露天矿卡车运输效率,有效降低矿山企业开采成本,针对量子粒子群算法(QPSO)在优化求解过程中易陷入局部最优的问题,本研究引入惯性权自适应调整的量子粒子群优化算法(DCW-QPSO),并借助于遗传算法的变异操作,将DCW-QPSO的粒子更... 为了提高露天矿卡车运输效率,有效降低矿山企业开采成本,针对量子粒子群算法(QPSO)在优化求解过程中易陷入局部最优的问题,本研究引入惯性权自适应调整的量子粒子群优化算法(DCW-QPSO),并借助于遗传算法的变异操作,将DCW-QPSO的粒子更新方法改进,然后将改进DCW-QPSO用于求解露天矿卡车运输调度方案。调度方案以总运输成本最低为目标函数,并综合考虑矿石产量、品位均衡、卡车等待时间最短等约束条件。通过在国内某大型露天铁矿的应用发现,卡车调度优化结果符合矿山实际生产需求,为企业管理者提高了决策依据。改进算法在模型求解过程中全局搜索能力及算法稳定性都得到显著提升,具有一定的实际应用价值。 展开更多

关键词 大型露天矿山 卡车调度优化 改进DCW-QPSO 全局搜索能力

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基于二次插值法的社会情感优化算法 被引量：6

15

作者 武建娜 崔志华 刘静 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第9期2522-2525,2533,共5页

社会情感优化算法是一种模拟人类社会行为的新型群智能优化算法,算法中考虑了个体决策能力以及个体的情感对寻优结果的影响,因此算法的多样性比常见的群智能算法改善了很多,但是局部搜索能力还有待提高。二次插值法是一种局部搜索能力... 社会情感优化算法是一种模拟人类社会行为的新型群智能优化算法,算法中考虑了个体决策能力以及个体的情感对寻优结果的影响,因此算法的多样性比常见的群智能算法改善了很多,但是局部搜索能力还有待提高。二次插值法是一种局部搜索能力较强的搜索方法,把二次插值法引入社会情感优化算法,搜索效果会改善。通过使用测试函数对算法的优化性能进行测试,证明把二次插值法引入社会情感优化算法,可以使得社会情感优化算法的局部搜索能力增强,从而增强了社会情感优化算法的全局搜索能力。 展开更多

关键词 社会情感优化算法 个体决策能力 个体情感 二次插值法 全局搜索能力

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自适应变异的粒子群优化算法 被引量：453

16

作者 吕振肃 侯志荣 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期416-420,共5页

本文提出了一种新的基于群体适应度方差自适应变异的粒子群优化算法 (AMPSO) .该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率 ,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力 .对几种典... 本文提出了一种新的基于群体适应度方差自适应变异的粒子群优化算法 (AMPSO) .该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率 ,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力 .对几种典型函数的测试结果表明 :新算法的全局收搜索能力有了显著提高 。 展开更多

关键词 自适应变异 早熟收敛 粒子群优化算法 全局收搜索能力 变异概率

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旅行商问题的免疫算法 被引量：4

17

作者 周辉 李皊 胡佳庆 《长沙电力学院学报（自然科学版）》 2003年第2期16-20,共5页

介绍了一种模拟生物免疫系统自我调节功能的免疫算法(IA)和这种算法的基本步骤.基于旅行商问题,提出了IA的抗体表示方法、初始抗体的产生方法、抗体与抗原之间以及抗体与抗体之间亲和力的计算方法,构造了几种抗体生成算子.仿真实验表明I... 介绍了一种模拟生物免疫系统自我调节功能的免疫算法(IA)和这种算法的基本步骤.基于旅行商问题,提出了IA的抗体表示方法、初始抗体的产生方法、抗体与抗原之间以及抗体与抗体之间亲和力的计算方法,构造了几种抗体生成算子.仿真实验表明IA具有较强的全局搜索能力. 展开更多

关键词 旅行商问题 免疫算法 抗体 抗原 表示方法 生物免疫系统 自我调节功能 全局搜索能力

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基于改进PSO-BP神经网络的回弹预测研究 被引量：2

18

作者 杨钎 许益民 《现代电子技术》 北大核心 2019年第1期161-165,170,共6页

在V形自由折弯中,准确地预测板料回弹,有利于实际生产中精确地控制回弹以提高生产效率。由于板料回弹的影响因素众多,呈现出复杂的非线性变化特征,采用传统的BP神经网络难以满足高精度的预测要求,因此为了进一步有效预测板料的回弹,提... 在V形自由折弯中,准确地预测板料回弹,有利于实际生产中精确地控制回弹以提高生产效率。由于板料回弹的影响因素众多,呈现出复杂的非线性变化特征,采用传统的BP神经网络难以满足高精度的预测要求,因此为了进一步有效预测板料的回弹,提出基于改进粒子群算法优化的BP神经网络预测模型。对标准粒子群算法的缺陷进行改进,利用改进粒子群算法的全局搜索能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化求解,提高了BP神经网络预测模型的收敛精度和泛化能力。将改进PSO-BP神经网络预测模型应用在板料回弹预测中,并与LM-BP神经网络预测模型进行对比仿真,结果表明改进PSO-BP神经网络预测模型具有更高的非线性拟合优度和预测精度。 展开更多

关键词 V形自由折弯 回弹 BP神经网络 改进粒子群算法 全局搜索能力 收敛精度 泛化能力

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基于改进BBO算法的火力分配方案优化 被引量：8

19

作者 罗锐涵 李顺民 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期897-902,共6页

将生物地理学优化(Biogeography-based optimization,BBO)算法应用于火力打击目标分配方案的优化中,对BBO算法增加三维变异操作,优化算法的收敛精度。采用改进的Tdv-BBO算法(Three-dimensional variation biogeography-based optimizati... 将生物地理学优化(Biogeography-based optimization,BBO)算法应用于火力打击目标分配方案的优化中,对BBO算法增加三维变异操作,优化算法的收敛精度。采用改进的Tdv-BBO算法(Three-dimensional variation biogeography-based optimization,Tdv-BBO)来解决火力打击中的目标分配问题,对敌方想定实例进行了目标-火力数量组合优化。算例验证结果表明:改进的BBO算法增强了全局搜索能力,可为海上联合打击的目标分配提供一种有效的方法。 展开更多

关键词 BBO优化算法 火力分配方案 变异算子 组合优化 全局搜索能力

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基于改进GWO-CV优化的K-调和均值聚类算法 被引量：5

20

作者 张文宇 张茜 +1 位作者 杨媛 刘嘉 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第16期9-13,共5页

为克服传统聚类算法对初始聚类中心敏感且容易陷入局部最优的问题,文章提出一种基于改进的灰狼优化与交叉验证法结合的K-调和均值聚类算法(GWO-CVKHM)。首先将新的非线性收敛因子引入灰狼优化算法,以调整前期广度搜索与后期深度搜索比例... 为克服传统聚类算法对初始聚类中心敏感且容易陷入局部最优的问题,文章提出一种基于改进的灰狼优化与交叉验证法结合的K-调和均值聚类算法(GWO-CVKHM)。首先将新的非线性收敛因子引入灰狼优化算法,以调整前期广度搜索与后期深度搜索比例,同时基于模糊控制权重决策对灰狼种群位置进行更新;其次利用改进灰狼优化算法与交叉验证的思想对初始聚类中心进行寻优;最后基于改进后的聚类算法选取UCI数据库中真实数据集进行聚类。实验结果表明,该算法在求解精度及算法稳定性方面优于对比算法,具有更快的收敛速度与更强的全局搜索能力。 展开更多

关键词 K-调和均值聚类 灰狼优化算法(GWO) 交叉验证法(CV) 全局搜索能力

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