基于K-Means变异算子的混合遗传算法聚类研究 被引量：6

1

作者 耿跃 任军号 吉沛琦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第29期151-153,221,共4页

遗传算法具有良好的全局搜索能力,但有过早收敛和过慢结束的缺点。K-Means算法具有很强的局部搜索能力,但算法有对初始聚类中心敏感而易陷入局部最优解。针对上述问题,提出了基于K-Means变异算子的混合遗传算法聚类,将K-Means算法的局... 遗传算法具有良好的全局搜索能力,但有过早收敛和过慢结束的缺点。K-Means算法具有很强的局部搜索能力,但算法有对初始聚类中心敏感而易陷入局部最优解。针对上述问题,提出了基于K-Means变异算子的混合遗传算法聚类,将K-Means算法的局部搜索能力与遗传算法的全局寻优搜索能力相结合,在遗传算法中引入K-Means变异算子,采用符号编码、自适应变异、最优个体保留策略的混合遗传算法。仿真实验表明,该算法有效克服了遗传算法过慢收敛和K-Means算法陷入局部收敛的问题,从而得到更好的聚类效果。 展开更多

关键词 聚类分析 k-means算法 k-means变异算子 遗传算法

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繁忙终端区连续下降运行的4D轨迹预测

2

作者 王超 陈含露 +1 位作者 秦宏坤 刘博 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第3期722-730,共9页

为在繁忙终端区实施连续下降运行(CDO)并估算其二氧化碳减排成效,提出一种基于数据驱动和最优控制理论相结合的连续下降运行4D轨迹预测方法.首先,通过近邻传播轨迹聚类方法对典型进场水平路径进行识别;然后,以典型进场水平路径为依据,... 为在繁忙终端区实施连续下降运行(CDO)并估算其二氧化碳减排成效,提出一种基于数据驱动和最优控制理论相结合的连续下降运行4D轨迹预测方法.首先,通过近邻传播轨迹聚类方法对典型进场水平路径进行识别;然后,以典型进场水平路径为依据,分别以最小时间和最小燃油为目标,建立垂直剖面连续下降运行多阶段最优控制模型,并提出一种基于遗传算法的最优控制模型求解新方法(GACDO);最后,利用终端区实际轨迹数据,开展典型进场水平路径识别和连续下降运行模式下的4D轨迹预测与减排收益比较实验.结果表明:该方法能获得理想的连续下降运行4D轨迹;以最小时间为优化目标时,平均运行时间和二氧化碳排放分别减少26%和8%;以最小油耗为优化目标时,运行时间和二氧化碳排放分别减少17%和20%. 展开更多

关键词 4D轨迹预测 连续下降运行 遗传算法 轨迹聚类 最优控制

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联合作战空战场中空域需求大数据冲突检测与消解模型

3

作者 张帅 邱玮玮 +4 位作者 郝风杰 马天宇 高胜东 吴玉生 苏俊通 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第4期150-159,168,共11页

针对空域需求大数据冲突检测与消解的问题,以空域冲突需同时满足的3个准则以及空域消解需遵循的5项基本原则为基础,建立基于安全包围盒的GJK闵可夫斯基差集的空域冲突检测模型,对提出的空域需求申请进行检测,在此基础上,构建基于聚类分... 针对空域需求大数据冲突检测与消解的问题,以空域冲突需同时满足的3个准则以及空域消解需遵循的5项基本原则为基础,建立基于安全包围盒的GJK闵可夫斯基差集的空域冲突检测模型,对提出的空域需求申请进行检测,在此基础上,构建基于聚类分析与遗传算法的空域冲突消解优化模型,并基于真实数据集进行模拟验证,能够有效检测出潜在的空域冲突并给出相应的消解方案,为联合作战空战场中的空域需求申请优化提供有效支撑。 展开更多

关键词 联合作战空战场 GJK算法 闵可夫斯基差集 k-means聚类 遗传算法

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110kV配电网智能检修与安全校核管理系统 被引量：8

4

作者 毛田 姚建刚 +3 位作者 辛军 康童 邓道福 赵军毅 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期125-129,共5页

针对设备检修信息量大、任务繁重和检修条件下运行方式依赖人工、主观性偏重的现状,将电网检修计划编制与其运行方式选取进行联合分析。设计并开发了一套针对110kV配电网的智能检修与安全校核管理系统。采用TWaver和计算机先进技术,形... 针对设备检修信息量大、任务繁重和检修条件下运行方式依赖人工、主观性偏重的现状,将电网检修计划编制与其运行方式选取进行联合分析。设计并开发了一套针对110kV配电网的智能检修与安全校核管理系统。采用TWaver和计算机先进技术,形成完整的建模、管理与评价体系,实现了电网数据可视化呈现和电网在线监测、预警;应用遗传聚类算法,实现了电网设备检修计划智能编排和运行方式辅助分析。通过介绍系统功能和应用实例,表明了系统的有效性。 展开更多

关键词 运行方式 检修优化 TWaver 遗传算法 聚类分析

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基于并行免疫遗传算法基因表达数据的动态模糊聚类 被引量：8

5

作者 郑明 刘桂霞 +3 位作者 周春光 王晗 郑小红 李艳文 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期63-68,共6页

提出一种改进的并行免疫遗传算法,通过在群体规模上引入"岛"的概念,实现了可变的群体规模;通过在适应度函数内引入免疫算子,避免了算法过早收敛.因此,解决了寻优算法中局部收敛的困扰,提高了获得全局最优解的几率.把此算法应... 提出一种改进的并行免疫遗传算法,通过在群体规模上引入"岛"的概念,实现了可变的群体规模;通过在适应度函数内引入免疫算子,避免了算法过早收敛.因此,解决了寻优算法中局部收敛的困扰,提高了获得全局最优解的几率.把此算法应用于斯坦福大学酵母细胞周期表达数据库的数据进行共表达聚类,并将实验结果与Spellman按照功能基因组学进行聚类所得结果进行了对比,证明了所给算法在功能基因组学聚类上的有效性. 展开更多

关键词 动态模糊聚类 并行免疫遗传算法 免疫算子 岛屿

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多峰搜索的自适应遗传算法 被引量：23

6

作者 刘洪杰 王秀峰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期302-304,310,共4页

对多峰函数问题提出了基于峰值转换和优育子群相结合的遗传搜索策略.主要是:通过变换函数将多峰问题中的所有峰变成“等高”峰,从而保证每个峰都有同等机会被找到;在种群中实施各种遗传操作及近亲排斥策略,以保证种群的多样性;将种群中... 对多峰函数问题提出了基于峰值转换和优育子群相结合的遗传搜索策略.主要是:通过变换函数将多峰问题中的所有峰变成“等高”峰,从而保证每个峰都有同等机会被找到;在种群中实施各种遗传操作及近亲排斥策略,以保证种群的多样性;将种群中适应值超过阈值的个体迁徙形成一个子群,在子群中实施“梯度操作”,对个体进行精细进化.该方法不仅可保证较快地找到所有峰,而且无需对多峰函数做峰的个数已知、峰均匀健分布等任何先验假设.最后与Spears的简单子群法进行了对比实验. 展开更多

关键词 遗传算法 多峰搜索 梯度算子 聚类算子

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基于网格的遗传算法及其在公交运行计划编制中的应用研究 被引量：4

7

作者 陈琛 洪流 +1 位作者 陈学广 郝语嘉 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期2382-2388,共7页

利用基于网格的遗传算法解决城市公共交通运营中的运行计划编制问题.首先应用有序样本聚类算法对城市公交历史客流量样本数据进行数据挖掘,然后在综合考虑乘客待车成本和公交公司运营亏损等因素的前提下构造遗传算法的适应度函数、编码... 利用基于网格的遗传算法解决城市公共交通运营中的运行计划编制问题.首先应用有序样本聚类算法对城市公交历史客流量样本数据进行数据挖掘,然后在综合考虑乘客待车成本和公交公司运营亏损等因素的前提下构造遗传算法的适应度函数、编码方式和约束条件,最后在网格平台上初始化算法种群,并分配不同的子种群到网格的各个集群、节点上并行地进行选择、交叉、变异及计算染色体的适应度等进化操作,同时以一定的规律在集群和集群、节点和节点之间交换优秀染色体,从而能快速得出满意的运行计划时刻表;通过仿真实验,证明了该方法的有效性和实时性. 展开更多

关键词 公共交通 有序样本聚类 遗传算法 网格 运行计划

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基于动态优选元胞遗传模糊聚类的使用可靠性区域粒度确定方法 被引量：5

8

作者 揭丽琳 刘卫东 +1 位作者 滕沙沙 孙政 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期1929-1945,共17页

为了进行使用可靠性区域粒度划分研究,在分析空调使用可靠性影响因素的基础上,以其使用可靠性同类区域差异最小为目标,建立了使用可靠性基于工作环境和用户使用习惯两类影响因素的多变量高维聚类模型,提出求解该模型的一种动态优选元胞... 为了进行使用可靠性区域粒度划分研究,在分析空调使用可靠性影响因素的基础上,以其使用可靠性同类区域差异最小为目标,建立了使用可靠性基于工作环境和用户使用习惯两类影响因素的多变量高维聚类模型,提出求解该模型的一种动态优选元胞遗传模糊聚类算法。该算法在经典元胞遗传算法和模糊C-均值算法的基础上引入信息熵理论和优选策略,并采用动态交叉和两阶段变异算子,因此集成了模糊C-均值收敛速度快和元胞遗传算法在解决复杂问题时多样性好、全局搜索能力强的特点。通过6个标准测试数据集的测试结果,证明新算法相对于模糊C-均值、遗传模糊聚类算法和粒子群模糊聚类算法具有更高的聚类精度和稳定性,尤其适合处理高维复杂数据的聚类问题。最后运用该算法求解模型,并评价不同粒度层次下聚类结果的有效性,进而确定使用可靠性最优区域粒度划分方案,表明算法能有效解决相关的实际工程问题。 展开更多

关键词 空调使用可靠性 聚类算法 元胞遗传算法 模糊C-均值 粒度评价

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带遗传算子模拟植物生长算法在AGC机组调配经济性中的应用 被引量：6

9

作者 黄伟峰 姚建刚 +2 位作者 韦亦龙 刘苏 汤成艳 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2015年第6期72-77,共6页

建立AGC机组调配调节费用的数学模型,采用一种带遗传算子模拟植物生长算法(Plant Growth Simulation Algorithm,PGSA),应用于机组调配经济性研究。为解决完整模拟植物生长过程全局搜索可能速度过慢的问题,采用最优保留和最差杂交后保留... 建立AGC机组调配调节费用的数学模型,采用一种带遗传算子模拟植物生长算法(Plant Growth Simulation Algorithm,PGSA),应用于机组调配经济性研究。为解决完整模拟植物生长过程全局搜索可能速度过慢的问题,采用最优保留和最差杂交后保留的策略,可在加速计算速度的同时抑制早熟,防止陷入局部最优。此外,为防止新生长点过于聚集,采用K-means聚类算法对机组进行分类,并在长出新生长点时,同类机组选择差异性较大的变异方式。对于存在多个最优解,采用多解平均法,确保机组调配的公平性。通过计算结果对比验证了该算法的合理性及有效性。 展开更多

关键词 遗传算子 模拟植物生长算法 k-means聚类算法 AGC机组 调配经济性

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量子遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测 被引量：41

10

作者 张立仿 张喜平 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第1期114-119,共6页

为了提高网络流量的预测精度,提出了一种改进的多种群量子遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测模型。在确定了神经网络的结构后,采用多种群量子遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。该模型利用K均值聚类算法将种群划分成... 为了提高网络流量的预测精度,提出了一种改进的多种群量子遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测模型。在确定了神经网络的结构后,采用多种群量子遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。该模型利用K均值聚类算法将种群划分成若干子种群,多个子种群分别进化以保持种群的多样性。子种群间通过移民操作进行信息交互,减小了算法陷入局部最优的概率。同时采用一种自适应的量子旋转门调整策略加快算法的收敛速度。仿真结果表明,相较传统方法,该模型在网络流量预测方面具有收敛速度快、预测精度高的优点。 展开更多

关键词 网络流量预测 量子遗传算法 BP神经网络 移民操作 K均值聚类算法

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基于混合粒子群优化算法的聚类分析 被引量：3

11

作者 杨久俊 邓辉文 滕姿 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第22期5820-5823,共4页

针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法。新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃... 针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法。新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃逸算子。仿真结果表明,该算法有效地避免了通常聚类方法易出现的早熟现象,同时也具有较快的收敛速度和较高的准确度。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 遗传算法 混沌优化 聚类分析 逃逸算子

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遗传聚类算法改进及其仿真 被引量：5

12

作者 陈寿文 李明东 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第9期100-102,148,共4页

针对k-means算法与遗传聚类算法结合时,在其运行过程中算法易于早熟的现象,给出了一种改进的基于遗传进化的聚类算法,将k-means算法与遗传算法二者结合,并通过双种群混合方式构造初始种群,而两种群的不同来源于其各自个体构造方式的不... 针对k-means算法与遗传聚类算法结合时,在其运行过程中算法易于早熟的现象,给出了一种改进的基于遗传进化的聚类算法,将k-means算法与遗传算法二者结合,并通过双种群混合方式构造初始种群,而两种群的不同来源于其各自个体构造方式的不同。适当设计遗传算子作用种群后,于进化群体中选择最优个体,以其对应各分量作为k-means算法的初始中心点,并由该个体执行k-means操作达到数据源的最终聚类之目的。仿真实验表明,该算法是一个有效的遗传聚类方法。 展开更多

关键词 遗传算法 k-means操作 聚类

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一种基于改进遗传算法的最小化停电损失费用的配电网重构 被引量：4

13

作者 余健明 姜明月 杨文宇 《西安理工大学学报》 CAS 2005年第4期387-390,401,共5页

提出一种基于操作簇改良策略的配电网重构遗传算法。将以操作簇为单位的遗传操作中出现的不可行解改良为可行解,建立了以停电损失费用最小为目标函数进行网络重构的数学模型,并采用IEEE RBTS配电系统进行了测试。结果表明,该优化算法可... 提出一种基于操作簇改良策略的配电网重构遗传算法。将以操作簇为单位的遗传操作中出现的不可行解改良为可行解,建立了以停电损失费用最小为目标函数进行网络重构的数学模型,并采用IEEE RBTS配电系统进行了测试。结果表明,该优化算法可有效地降低配电系统的停电损失费用,且性能优良。 展开更多

关键词 配电网 操作簇 改良策略 遗传算法 停电损失费用 网络重构

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触觉传感器非线性补偿仿生算法 被引量：2

14

作者 林连冬 李思奇 +2 位作者 陈春雨 邱成军 田志宏 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期288-292,共5页

为解决触觉传感器非线性误差大的问题,本文提出了一种基于动态密度聚类改进的自适应多种群遗传算法(IMPGA)。IMPGA算法通过对个体相似度的动态聚类分析生成多个子种群,各子种群采用自适应交叉、变异概率并行进化,提高了搜索全局最优解... 为解决触觉传感器非线性误差大的问题,本文提出了一种基于动态密度聚类改进的自适应多种群遗传算法(IMPGA)。IMPGA算法通过对个体相似度的动态聚类分析生成多个子种群,各子种群采用自适应交叉、变异概率并行进化,提高了搜索全局最优解的效率。通过动态邻域搜索策略提高算法局部搜索的能力,通过移民算子保持每个种群的多样性和进化动力。实验表明通过IMPGA算法优化的BP神经网络能够有效减小触觉传感器非线性拟合误差,鲁棒性能好。 展开更多

关键词 仿生算法 触觉传感器 非线性补偿 密度聚类 多种群遗传算法 非线性函数拟合 动态邻域搜索 移民算子

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基于聚类遗传算法的梯级水利枢纽短期电力调度优化 被引量：7

15

作者 马超 练继建 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期1-8,共8页

针对标准遗传算法容易"早熟"的缺陷,提出聚类遗传算法;改进了选择算子和交叉算子,并利用Shubert多峰测试函数验证了聚类遗传算法的优势.引入水轮机组运行效率梯度变化因素提出改进变异算子,弥补了变异搜索过随机的缺陷.最后,... 针对标准遗传算法容易"早熟"的缺陷,提出聚类遗传算法;改进了选择算子和交叉算子,并利用Shubert多峰测试函数验证了聚类遗传算法的优势.引入水轮机组运行效率梯度变化因素提出改进变异算子,弥补了变异搜索过随机的缺陷.最后,将改进方式应用于三峡-葛洲坝梯级水利枢纽短期电力调度优化研究中,提出和构建了相应的优化模型以及机组组合启停和运行效率同步实现策略.实例优化结果表明:聚类遗传算法和改进变异算子能有效弥补"早熟"的缺陷,并能显著提高优化搜索效率,适用于梯级电站电力调度优化问题.优化得出的梯级电力调度方案可以满足设定目标和约束,并提高了梯级的发电效率. 展开更多

关键词 聚类遗传算法 机组运行效率变化梯度 改进变异算子 短期电力优化 三峡-葛洲坝梯级水利枢纽

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基于单亲遗传算法的模式聚类在复杂岩性识别中的应用 被引量：1

16

作者 许少华 孙文德 +2 位作者 肖玉灿 袁新强 王焕琴 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2000年第3期54-56,共3页

针对油藏地质中复杂地层岩性划分存在的模糊性和多解性 ,提出了一种基于单亲遗传算法的模式聚类划分复杂地层岩性的方法 .该方法通过隐含传统算法交叉算子功能的基因换位等遗传算子来实现进化操作 ,简化了遗传过程 ,同时避免了早熟收敛... 针对油藏地质中复杂地层岩性划分存在的模糊性和多解性 ,提出了一种基于单亲遗传算法的模式聚类划分复杂地层岩性的方法 .该方法通过隐含传统算法交叉算子功能的基因换位等遗传算子来实现进化操作 ,简化了遗传过程 ,同时避免了早熟收敛问题 .用PGA求解模式聚类问题可使聚类结果不依赖于初始聚类中心 .采用该方法对大庆油田10 8个地层样本进行处理 ,总符合率达 88.0 %.结果表明该方法可提高复杂岩性识别的精度 . 展开更多

关键词 亲单遗传算法 模式聚类 岩性划分 地层 油藏地质

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云计算下基于改进遗传算法的聚类融合算法 被引量：9

17

作者 徐占洋 郑克长 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期458-463,共6页

针对无监督聚类缺少数据分类等先验信息、基聚类的准确性受聚类算法影响以及一般聚类融合算法空间复杂度高的问题,提出一种基于改进遗传算法的聚类融合算法(CEIGA);同时针对传统聚类融合算法已经不能满足大规模数据处理对于时间的要求... 针对无监督聚类缺少数据分类等先验信息、基聚类的准确性受聚类算法影响以及一般聚类融合算法空间复杂度高的问题,提出一种基于改进遗传算法的聚类融合算法(CEIGA);同时针对传统聚类融合算法已经不能满足大规模数据处理对于时间的要求的问题,提出一种云计算下使用Hadoop平台的基于改进遗传算法的并行聚类融合算法(PCEIGA)。首先,基聚类生成机制产生的基聚类划分在完成簇标签转化后进行基因编码作为遗传算法的初始种群。其次,通过改进遗传算法的选择算子,保证基聚类的多样性;再根据改进的选择算子对染色体进行交叉和变异操作并使用精英策略得到下一代种群,保证基聚类的准确性。如此循环,使聚类融合最终结果达到全局最优,提高算法准确度。通过设计两个Map Reduce过程并加入Combine过程减少节点通信,提高算法运行效率。最后,在UCI数据集上比较了CEIGA、PCEIGA和四个先进的聚类融合算法。实验结果表明,与先进的聚类融合算法相比,CEIGA性能最好;而PCEIGA能在不影响聚类结果准确度的前提下明显降低算法运行时间,提高算法效率。 展开更多

关键词 云计算 遗传算法 聚类融合 选择算子 并行

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基于聚类小生境遗传算法的DNA编码优化 被引量：2

18

作者 郑学东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期135-140,共6页

DNA编码优化问题是DNA计算中的核心问题。分析DNA编码优化的约束条件,在单链DNA序列集合上引入h距离,将聚类小生境技术应用于小种群遗传算法的构造,对DNA编码优化问题进行求解。基于h距离定义DNA序列间的相似函数,将碱基字母编码为4进... DNA编码优化问题是DNA计算中的核心问题。分析DNA编码优化的约束条件,在单链DNA序列集合上引入h距离,将聚类小生境技术应用于小种群遗传算法的构造,对DNA编码优化问题进行求解。基于h距离定义DNA序列间的相似函数,将碱基字母编码为4进制整数、DNA编码序列作为个体编码为4进制整数向量、种群编码为4进制整数矩阵,基于模4算术运算,构造相应的遗传算子,并给出DNA编码序列的具体计算结果。实验结果表明,与现有DNA编码序列优化结果相比,该算法可得到更好的DNA编码序列且计算效率较高。 展开更多

关键词 DNA计算 DNA编码 遗传算法 聚类分析 小生境 模运算

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基于改进遗传算法的直发包装SKU归并优化方法 被引量：1

19

作者 徐畅 王军 潘嘹 《包装工程》 CAS 北大核心 2023年第19期248-257,共10页

目的 采用直发包装SKU归并优化方法,通过减少最小存货单位(Stock Keeping Unit,SKU)的种类,来达到节省物料成本的目的。方法 综合运用k-means聚类分析和组合优化理论,建立直发包装SKU归并模型,并设计基于非均匀变异算子的遗传算法求解... 目的 采用直发包装SKU归并优化方法,通过减少最小存货单位(Stock Keeping Unit,SKU)的种类,来达到节省物料成本的目的。方法 综合运用k-means聚类分析和组合优化理论,建立直发包装SKU归并模型,并设计基于非均匀变异算子的遗传算法求解方法。以随机生成SKU尺寸信息及其对应的直发包装订购数量的测试数据集为例,通过对比归并前后的SKU种类数和物料成本来验证优化方法的有效性和可行性。结果 优化后,直发包装SKU归并方案中SKU种类的平均降低率为33.13%,归并可使物料成本平均下降2.84%。结论 研究成果可丰富直发包装领域的相关研究,对优化供应链结构,促进包装系列化、智能化发展具有指导意义。 展开更多

关键词 最小存货单位 直发包装 聚类分析 非均匀变异算子 遗传算法

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基于改进磷虾群算法的多目标文本聚类方法 被引量：3

20

作者 菊花 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第6期1694-1703,共10页

提出融合K均值与改进磷虾群算法的多目标文本聚类算法。利用K均值的局部快速寻优和改进磷虾群的全局搜索能力,以K均值聚类解作为改进磷虾群的初始种群,引入遗传交叉和变异改善个体多样性,提升全局搜索能力;通过磷虾种群的诱导运动、觅... 提出融合K均值与改进磷虾群算法的多目标文本聚类算法。利用K均值的局部快速寻优和改进磷虾群的全局搜索能力,以K均值聚类解作为改进磷虾群的初始种群,引入遗传交叉和变异改善个体多样性,提升全局搜索能力;通过磷虾种群的诱导运动、觅食运动和随机扩散进行位置更新,引入余弦相似度和欧氏距离的多目标适应度函数评估磷虾位置优劣,搜索全局最优解。通过基准数据集实验确定磷虾群算法的关键参数,进行系统聚类测试,实验结果表明,该算法在聚类指标上表现更佳,聚类准确性更高,收敛速度更快。 展开更多

关键词 文本聚类 K均值算法 磷虾群算法 遗传算子 多目标聚类

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