【摘 要】
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为避免陷入局部最优解,提出了一种聚簇自适应粒子群优化算法(Heterogeneous Particle Swarm Optimization Based-Clustering,HPSOC)。HPSOC利用K-均值聚簇方法将种群动态划分
【机 构】
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南京交通职业技术学院电子信息工程学院,南京理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61473155)
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为避免陷入局部最优解,提出了一种聚簇自适应粒子群优化算法(Heterogeneous Particle Swarm Optimization Based-Clustering,HPSOC)。HPSOC利用K-均值聚簇方法将种群动态划分为包含不同粒子数量的异构聚簇;利用Ring结构进行不同聚簇间的信息交换。通过动态聚簇,粒子可以在不同聚簇间移动,使得信息交换速度更快。提出一种新的聚簇搜索阶段发现方法,使得每个粒子可以根据其聚簇搜索阶段动态自适应地调整粒子参数,进而使得每个聚簇可以获得与其阶段相匹配的自我搜索能力。通过6种基准函数的测试,与两种同类型的粒子群优化算法进行性能比较。结果表明,HPSOC算法不仅可以改进粒子的多样性和积极性,还可以增加粒子的搜索能力和收敛性,从而降低对于参数初始选择的依赖性。
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