一种基于改进蜂群的K-means聚类算法

为了克服K-means聚类算法的不足,提出了一种改进的人工蜂群算法。通过在蜜源搜索策略中加入动态调整因子,使得算法在不同的进化时期能够自动地调整搜索范围,增强了算法的全局搜索能力和局部开采能力。引入了包含更多最优解信息的中心解思想,提高了蜂群的搜索效率,加快了算法的收敛速度。利用改进后的蜂群算法来优化K-means算法,以改善聚类效果的性能。试验结果表明,优化后的K-means算法具有较强的稳定性,且聚类效果有了明显改善。     

基于人工免疫粒子群优化算法的动态聚类分析

模糊C-均值聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小值。将粒子群优化算法与模糊G-均值聚类算法相结合,提出一种新颖的动态聚类算法。该算法利用人工免疫思想改进粒子群优化过程,在很大程度上避免了粒子群算法和聚类算法早熟现象的发生,全局搜索能力和局部搜索能力优于同类算法。利用聚类理论中的经验规则kmax≤√n确定聚类数k的搜索范围,在最优粒子基础上进化新一级种群,该方案可有效提高算法的收敛速度。两组数据的仿真实验表明,新算法优于传统模糊C-均值聚类算法,具有收敛速度快和解的精度高的特点。     

一种基于差分进化和灰狼算法的混合优化算法

针对差分进化易陷入局部最优和灰狼算法易早熟停滞的缺点,提出了一种基于差分进化(DE)算法和灰狼(GWO)算法的混合优化算法(DEGWO)。该算法利用差分进化的变异、选择算子维持种群的多样性,然后引入灰狼算法与差分进化的交叉、选择算子进行全局搜索。在整个寻优过程中,反复迭代渐进收敛。选取此3个测试函数进行仿真验证,结果表明,混合优化算法相比于DE算法和GWO算法,其求解精度、收敛速度、搜索能力都有了显著提高。     

差分进化花朵授粉算法的WSN节点部署策略

针对无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）的节点部署问题，提出了一种基于差分进化算法（differential evolution algorithm,DEA）优化的花朵授粉算法（flower pollination algorithm,FPA）：DE-FPA。设计了动态转换概率，自适应平衡全局授粉和局部授粉间的相互转换，提高算法全局搜索能力。优化了全局授粉过程中的步长缩放因子，进一步提高算法收敛速度。为避免算法陷入局部极值，在每次全局授粉或者局部授粉迭代后引入差分进化策略，增加种群多样性，提高了算法搜索能力。实验结果表明，DE FPA收敛速度快、寻优精度高，能够在网络连通的约束条件下，达到较高的网络覆盖率。     

一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法

模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:该算法与FCM聚类算法相比收敛速度更快,迭代步数更少。     

大数据挖掘中的MapReduce并行聚类优化算法研究

为了有效解决云计算环境下海量数据的并行聚类问题,以典型的基于距离的Kmeans聚类算法为例,提出了一种MapReduce并行聚类优化算法.首先将差分进化算法与K-means算法相结合,从而利用差分进化算法的强大全局搜索能力克服典型K-means算法对初始中心较为敏感的缺点,利于增强全局最优解的稳定性.然后把优化后的算法在Hadoop的Map Reduce框架下做了并行化的设计.实验结果表明,与其他多种分布式设计相比,提出的并行聚类优化算法能够在保证聚类效果的前提下,大大减少了运算的时间,提高了大规模数据的聚类效率.     

基于混合优化鱼群算法的近空间飞行器控制分配

为解决近空间飞行器的控制分配问题, 研究了一种融合了差分进化与遗传进化的鱼群优化算法控制分配策略。该方法能充分考虑执行器的动态约束, 根据操纵面物理约束随机产生鱼群的初始个体, 再利用鱼群算法进行全局搜索。鱼群算法搜索范围从全局搜索快速收缩进入局部搜索, 在收敛速度减慢或停滞时, 利用差分进化算法运行速度快及局部优化的优势, 以提高收敛速度和精度。同时在差分进化未能获取更优解时, 由遗传算法进行全局寻优, 避免分配结果收敛于局部最优解, 从而提高整个分配算法效率。同时将该方法应用于某近空间飞行器。仿真结果表明, 该控制分配方法能有效地将控制指令分配到各操纵面上, 实现良好的跟踪效果。     

基于退火加速的差分进化算法改进及应用

差分进化算法(DE)是一种简单有效的启发式全局搜索技术,为解决DE算法运行过程中存在的算法收敛早熟、收敛速度慢和求解精度不高等问题,提出了一种基于退火加速的差分进化算法.该方法在传统DE算法基础上,以退火概率来增强算法的局部开发能力,并利用Hooke-Jeeves算法加快收敛速度,在充分发挥Hooke-Jeeves算法局部探测能力的同时保持了DE算法的全局性能.仿真结果表明,该算法比基本DE算法收敛速度快、精度高,是一种有效的全局优化算法.     

一种求解约束优化问题的改进差分进化算法

针对原始差分进化算法在求解约束全局优化问题时存在陷入局部最优的缺陷,提出一种改进的差分进化算法.该算法在保留原始差分进化算法全局搜索能力的基础上,采用基于规则的方法进行约束处理和种群个体的比较及选择,并利用种群相似度和最优变异操作改善种群进行全局范围搜索的多样性,提高算法跳出局部最优的能力.数值实验表明,该算法稳定性较好,目标函数评价次数较少,收敛速度较快,全局寻优能力较强,不仅能有效求解连续变量约束优化问题,也适用于离散变量或混合变量优化问题.     

基于Baldwin效应的memetic差分进化算法

针对Baldwin效应在memetic差分进化算法中使用不成熟的研究现状,提出一种基于Baldwin效应的memetic差分进化算法。算法采用简化的模式搜索为局部搜索算子,差分进化算法为全局搜索算子,Baldwin效应为结合机制。创新了Baldwin效应的实现方法:改进普通memetic差分进化算法中仅根据个体适应度值引导进化的方法,加大局部搜索成功个体的被学习概率,使其能够参与引导进化。在CEC2014中30个测试函数上与其它知名差分进化算法对比,实验结果表明改进的算法具有更强的跳出局部最优解能力和更快的收敛速度。     

基于蝙蝠算法的K均值聚类算法

为解决传统 K-means 算法中因初始聚类中心选择不当而导致聚类结果陷入局部极值的问题, 采用蝙蝠算法搜寻 K-means 算法的初始聚类中心, 并将模拟退火的思想和基于排挤的小生境技术引入到蝙蝠算法中, 以克服原始蝙蝠算法存在后期收敛速度慢、 搜索力不强等问题。 同时, 通过测试函数验证了其有效性。 最后利用改进后的蝙蝠算法优化 K-means 算法的初始聚类中心, 并将该改进的算法与传统的 K-means 算法的聚类结果进行了对比。 实验结果表明, 改进后的算法的聚类性能比传统的 K-means 算法有很大提高。     

基于改进遗传算法的模糊聚类研究及应用

模糊C-均值聚类算法是一种局部搜索算法,采用迭代的爬山技术,对初值敏感易陷入局部最小值。遗传算法是一种全局优化算法,能够克服模糊C-均值聚类算法陷入局部最小值的问题,但遗传算法收敛速度慢,易早熟。应用小生境思想对遗传算法进行了改进,以保护种群中基因的多样性,设计了基于最短距离的算术交叉算子、边界变异算子及双精英种子参与进化的策略。仿真实验结果表明,改进后的算法能够提高模糊聚类的收敛速度和聚类质量。     

改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法

为了提高生物地理学优化（BBO）算法的优化特性,提出一种改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法（ILSBBO）。改进的算法将差分进化算法的局部搜索策略与BBO算法的迁移策略进行结合,并引入了差分进化算法中的选择操作。在13个基准测试函数上,对改进的算法、基本BBO算法,以及基于BBO的混合差分进化算法（DE/BBO）进行比较,结果表明改进的算法优于所比较的其他两种算法;此外,改进后的算法在收敛速度上也优于基本BBO算法。     

基于K均值的带变异粒子群聚类算法

针对K均值算法的搜索结果依赖于初始聚类中心以及粒子群算法早熟收敛的缺点,提出了一种基于K均值的带变异粒子群聚类算法.该算法通过粒子群算法来弥补K均值算法的不足,根据粒子的收敛情况判断K均值操作的时机,提高了搜索性能,并采用变异操作来跳出局部极值.分别用K均值算法、PSO-K均值算法和该算法对3种实际数据进行了聚类测试,...     

基于单纯形局部搜索的自适应差分进化算法

针对标准的差分进化（DE）算法在高维复杂的函数优化中易早熟收敛,进而导致搜索精度低甚至优化失败的问题,提出一种基于单纯形局部搜索的自适应的差分进化算法（SSADE）．将DE算法的快速全局搜索能力与单纯形的强局部寻优能力有机结合起来,进一步提高了解的精度．参数自适应变化有效地维持了种群的多样性,自适应的变异策略扩大了个体的搜索范围,增强了算法寻优效果,仿真实验验证了新混合算法的有效性．     

基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means方法及其在眼底病历图像中的应用

为提高K-means算法全局搜索能力,提升聚类效果,提出一种基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means方法。该方法首先利用经典的混合蛙跳算法取代K-means算法中原有迭代公式,获得更优秀的聚类结果;然后对获得的聚类结果,使用基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means算法不寻找聚类中心,而是直接对簇的划分进行修改。UCI数据集实验结果表明,使用改进的聚类算法获得的聚类结果,较其他算法结果更为优秀。最后将改进后的聚类算法应用到医学眼底病历图像中,可以得到较好的血管切割效果。     

某类沿曲面的强奇异积分算子在调幅函数空间上的有界性

假设β1α1 0,β2α2 0。文章对如下定义的强奇异积分算子Q乙2f(x-t, y-s, z-γ(t)h(s))t1e+α1,γ(t), h(s)满足某些适当的条件。利用振荡积分估计,得到当β1 3α1 0且β2     

基于Abaqus的防滑差速器壳体静力学分析

为获得某款防滑差速器壳体在实际工况中的具体力学特性,基于有限元分析法对某四驱汽车防滑差速器壳体进行设计分析。首先,在Abaqus软件中建立防滑差速器壳体的有限元分析模型。接着,利用Romax软件进行防滑差速器壳体在两种极限工况下的轴承受力分析,同时设立更为精确的边界条件和载荷,从而进行应力、应变和疲劳分析。分析结果表明该防滑差速器壳体在极限工况下位移量较大,需要进行优化设计。结合静力学分析结果,以壳体加强筋的长度和厚度为优化变量,对防滑差速器壳体进行优化设计,通过优化前后对比分析,发现优化后壳体在各种工况下的应力和应变均显著降低,符合设计要求。采用软件仿真进行轴承受力分析有效地避免了繁琐的理论计算,同时使得分析方法更加简单,分析结果更贴合实际。另外,有限元分析方法也大幅缩短了防滑差速器壳体的研发周期与设计成本。     

用文化算法改进的RBF神经网络在语音识别中的应用

针对传统的RBF网络求取隐层基函数中心的K-均值聚类算法的缺点,利用文化算法的全局搜索性能,将文化算法用于语音识别系统的RBF网络的训练过程中,基于实验数据,指出该方法的识别结果较k-均值聚类算法有了明显的改善。     

结合聚类模型和自适应模型的遗传算法

在进化后期,自适应遗传算法有助于保存种群中的优秀模式;但在进化初期,对适应度值大的个体的保护,易降低种群的多样性、减弱算法的搜索性能。基于聚类的遗传算法可以提高遗传算法的收敛速度和搜索性能,但交叉概率和变异概率取定值,易使优秀模式在进化后期遭到破坏,难以收敛到全局最优。在遗传算法中同时引入聚类模型和自适应模型,有利于继承两类改进型遗传算法的优点,克服各自的不足。使用经典的测试函数对引入聚类模型和自适应模型的遗传算法进行测试,仿真结果表明:同时引入聚类模型和自适应模型的遗传算法比引入聚类模型或自适应模型的遗传算法具有更好的收敛速度和寻优能力。