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题名基于父个体相似度的自适应遗传算法
被引量:10
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作者
田小梅
郑金华
李合军
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机构
湖南环境生物职业技术学院
湘潭大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第18期61-63,187,共4页
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基金
湖南环境生物职业技术学院院长基金资助课题
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文摘
标准遗传算法在产生后代个体时采用先交叉后变异的策略,一方面当父个体非常相似时,交叉操作很难产生新的个体,影响算法对新的解空间进行搜索,从而导致种群多样性的丧失;另一方面交叉产生的优秀个体再历经变异,极有可能遭破坏而影响算法的收敛性。该文根据染色体的相似性,给出了个体相似度的概念,并在此基础上提出了依据父个体相似度的大小自适应地选择遗传算子(交叉或变异)的遗传算法。仿真实验表明,与采用常规遗传策略的遗传算法相比,新算法能显著提高解的质量和收敛速度。
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关键词
相似度
自适应遗传算法
基于父个体相似度的自适应遗传算法
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Keywords
similarity degree,adaptive genetic algorithm,adaptive genetic algorithm based on parents' similarity
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于密度自适应距离的密度峰聚类
被引量:6
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作者
李涛
葛洪伟
苏树智
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机构
江南大学物联网工程学院
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第6期1347-1352,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61402203)资助
江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYLX15_1169)资助
江苏高校优势学科建设工程项目资助
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文摘
密度峰聚类是一种新的基于密度的聚类算法,该算法不需要预先指定聚类数目,能够发现非球形簇.针对基于欧氏距离的密度峰聚类算法无法有效处理复杂结构数据集的缺陷,提出了基于密度自适应距离的密度峰聚类算法:首先,基于欧氏距离和自适应相似度计算密度自适应距离,包括局部密度自适应距离和全局密度自适应距离,以更好地描述数据空间分布结构;其次,将密度自适应距离应用到密度峰聚类算法中,得到新算法.在人工数据集和UCI真实数据集上的实验表明,新算法不仅能够有效处理复杂结构数据集,而且具有更高的准确率.
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关键词
聚类
密度峰聚类
自适应相似度
密度自适应距离
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Keywords
clustering
density peaks clustering
adaptive similarity
density adaptive distance
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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