首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于模糊聚类的粒子群优化算法
引用本文:陈琳,何嘉.基于模糊聚类的粒子群优化算法[J].西南民族学院学报(自然科学版),2007,33(4):739-742.
作者姓名:陈琳  何嘉
作者单位:成都信息工程学院计算机系 成都610225
基金项目:成都信息工程学院科研基金资助(CRF200624).
摘    要:粒子群优化算法(PSO)的基础上,提出了基于模糊C-均值聚类(FCM)算法的粒子群优化算法.该算法在每次迭代过程中首先通过FCM算法把粒子群体分成若干个子群体,然后粒子群中的粒子根据其个体极值和子群中的最优粒子更新自己的速度和位置值.通过典型复杂函数测试表明,基于模糊C-均值(FCM)的粒子群优化算法的优化性能和效率远远超过基本粒子群优化算法.

关 键 词:粒子群优化算法  模糊C-均值算法
文章编号:1003-2843(2007)04-0739-04
收稿时间:2007-03-26
修稿时间:2007年3月26日

A particle swarm optimization based on fuzzy C-means clustering
CHEN Lin,HE Jia.A particle swarm optimization based on fuzzy C-means clustering[J].Journal of Southwest Nationalities College(Natural Science Edition),2007,33(4):739-742.
Authors:CHEN Lin  HE Jia
Abstract:On the basis of the particle swarm optimizer (PSO), a particle swarm optimization based on fuzzy C-means clustering (FCM) is proposed. In the proposed algorithm, the current particle group is firstly divided into multi sub-population by FCM. Then, the current particle group is updated by the personal best particle and the global best particle in the sub-populations. Test results of complex functions demonstrate the proposed algorithm is superior to basic particle swarm optimization in quality and efficiency.
Keywords:particle swarm optimization algorithm  fuzzy C-means clustering
本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号