| 基于云模型和K-means聚类的蝙蝠优化算法 |
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| 引用本文： | 刘宏志,韩福霞.基于云模型和K-means聚类的蝙蝠优化算法[J].广西民族大学学报,2014,20(4). |
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| 作者姓名： | 刘宏志 韩福霞 |
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| 作者单位： | 北京工商大学计算机与信息工程学院,北京,100048 |
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| 基金项目： | 北京市属高等学校科学技术与研究生教育创新工程建设项目 |
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| 摘 要： | 为了改善蝙蝠算法在函数优化中稳定性差,易陷入局部最优的问题,利用云模型随机性和稳定倾向性的特点,提出了一种蝙蝠优化算法,根据个体适应度值,利用K-means聚类算法把种群划分为三个区域,分别采用不同的频率生成策略,使算法既能稳定的控制搜索空间范围,又能避开局部最优解,同基本的蝙蝠算法比较,仿真结果表明,该算法在函数优化问题中具有较高的精度和较快的搜索速度.
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| 关 键 词： | 云模型 蝙蝠优化算法 K-means聚类 频率 |
Bat Optimization Algorithm based on Cloud model and K-means clustering |
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| LIU Hong-zhi,HAN Fu-xia.Bat Optimization Algorithm based on Cloud model and K-means clustering[J].Journal of Guangxi University For Nationalities(Natural Science Edition),2014,20(4). |
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| Authors: | LIU Hong-zhi HAN Fu-xia |
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