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题名基于模糊逻辑COOT优化K调和均值的数据聚类算法
被引量：1
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作者
戴峦岳
梁宵月
王帅
王震坡
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机构
北京牡丹电子集团有限公司博士后科研工作站
北京理工大学电动车辆国家工程实验室
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出处
《广西科学》
北大核心
2024年第5期900-911,共12页
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基金
北京市博士后工作经费资助项目(202304013)资助。
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文摘
针对K调和均值(K-Harmonic Means, KHM)聚类算法易陷入局部最优的不足,本文结合KHM聚类算法的快速局部开发和白骨顶鸡优化算法(Coot optimization algorithm, COOT)的全局勘探能力,提出一种模糊逻辑COOT优化KHM的数据聚类算法(Fuzzy COOT K-Harmonic Means, FCOOTKHM)。将KHM聚类算法生成的初始聚类解输入白骨顶鸡初始种群结构再进行迭代寻优。同时,为了进一步提升COOT的搜索精度,设计模糊逻辑对COOT的收敛因子和领导者种群占比进行自适应调整,均衡算法的搜索与开发能力。使用聚类调和平均值评估种群个体的适应度,结合智能算法启发式搜索对聚类结果迭代寻优。利用加州大学欧文分校(University of California Irvine, UCI)数据库中的7个数据集对FCOOTKHM的聚类性能进行验证分析。结果表明,FCOOTKHM在准确率、精确度、召回率、F度量、Kappa系数和收敛效率等指标上均表现更好,该算法能够实现更精确的数据聚类。
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关键词
模糊逻辑
模糊系统
白骨顶鸡优化算法
K调和均值
聚类
收敛性
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Keywords
fuzzy logic
fuzzy system
Coot optimization algorithm(COOT)
K-Harmonic Means(KHM)
clustering
convergence
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于互利共生与变异的GOA及UAV路径规划应用
被引量：2
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作者
戴峦岳
梁宵月
王帅
王震坡
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机构
北京牡丹电子集团有限公司博士后科研工作站
北京理工大学电动车辆国家工程实验室
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出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2023年第9期1-8,共8页
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基金
国家自然科学基金(U21A20170,52072040)。
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文摘
针对标准蝗虫优化算法(GOA)搜索精度低、容易得到局部最优解和稳定性差的不足,提出一种基于互利共生与混合变异策略的改进GOA。首先,引入一种针对收敛因子的非线性重构方法,均匀算法全局搜索与局部开发,设计一种基于高斯-柯西分布的个体混合变异机制,有效避免局部最优解;再引入一种互利共生策略,增强个体多样性,提升算法全局寻优能力;然后,建立了UAV路径规划的代价模型,并将路径规划转化为多维函数优化问题,利用改进GOA求解路径规划问题,以综合考虑威胁代价和能耗代价的目标函数评估个体位置的适应度,迭代求解最优路径,并引入B样条曲线对最终散点串连路径作平滑处理。实验结果表明,改进算法具有更高的搜索精度,求解路径可以成功规避所有威胁区域,对车联网(IOV)中的路径规划问题具有较好的参考意义。
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关键词
航迹规划
无人机
蝗虫优化算法
航迹代价
互利共生
混合变异
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Keywords
path planning
UAV
Grasshopper Optimization Algorithm(GOA)
path cost
mutualism
hybrid mutation
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分类号
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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