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融合改进DBSCAN聚类和多种进化策略的改进蝗虫优化算法
1
作者
于平
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2024年第5期98-105,112,共9页
针对蝗虫优化算法复杂高维问题收敛精度不高、寻优能力不强、难以跳出局部最优的缺陷,提出一种融合改进DBSCAN聚类和多种进化策略的改进蝗虫优化算法(GOA)。首先,引入多核加权距离度量和动态并行运算策略,以提高改进DBSCAN高维数据聚类...
针对蝗虫优化算法复杂高维问题收敛精度不高、寻优能力不强、难以跳出局部最优的缺陷,提出一种融合改进DBSCAN聚类和多种进化策略的改进蝗虫优化算法(GOA)。首先,引入多核加权距离度量和动态并行运算策略,以提高改进DBSCAN高维数据聚类效率。其次,利用改进DBSCAN可以对任意形状数据集进行聚类的优势,对蝗虫种群进行聚类分析,并为蝗虫个体赋予核心点、边界点和孤立点等空间属性。最后,综合考虑种群空间特性和个体间进化程度差异性,设计多种蝗虫个体进化策略,以更好地提升算法全局寻优能力。典型复杂、高维测试函数以及经典TSP问题仿真结果表明:改进后的GOA在收敛精度上更具优势。
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关键词
蝗虫优化算法
DBSCAN
聚类
收敛精度
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题名
融合改进DBSCAN聚类和多种进化策略的改进蝗虫优化算法
1
作者
于平
机构
中国飞行试验研究院机务部
出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2024年第5期98-105,112,共9页
文摘
针对蝗虫优化算法复杂高维问题收敛精度不高、寻优能力不强、难以跳出局部最优的缺陷,提出一种融合改进DBSCAN聚类和多种进化策略的改进蝗虫优化算法(GOA)。首先,引入多核加权距离度量和动态并行运算策略,以提高改进DBSCAN高维数据聚类效率。其次,利用改进DBSCAN可以对任意形状数据集进行聚类的优势,对蝗虫种群进行聚类分析,并为蝗虫个体赋予核心点、边界点和孤立点等空间属性。最后,综合考虑种群空间特性和个体间进化程度差异性,设计多种蝗虫个体进化策略,以更好地提升算法全局寻优能力。典型复杂、高维测试函数以及经典TSP问题仿真结果表明:改进后的GOA在收敛精度上更具优势。
关键词
蝗虫优化算法
DBSCAN
聚类
收敛精度
Keywords
grasshopper optimization algorithm
DBSCAN
clustering
convergence accuracy
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
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1
融合改进DBSCAN聚类和多种进化策略的改进蝗虫优化算法
于平
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2024
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