一种混合遗传禁忌搜索的模糊聚类算法

传统基于目标函数法的模糊聚类算法是一种迭代的"爬山"算法,容易陷入局部最优解.提出了基于遗传算法与禁忌搜索结合的模糊聚类算法,综合运用遗传算法的多出发点和禁忌搜索的记忆性来改善聚类的效果,并通过迭代的遗传禁忌搜索算法产生最优聚类中心,实验中分别通过人工数据和标准数据测试验证了该算法的有效性.     

改进遗传算法在模糊文本聚类中的应用研究

在分析了传统模糊聚类FCM算法和基于遗传聚类算法优点和不足的基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的改进遗传聚类算法,克服了FCM的局部最优问题以及标准遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,并将该算法用于文本聚类,实验表明该算法是有效的。     

一种新的混合蚁群聚类算法

针对蚁群聚类算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,通过在蚁群聚类算法的每次迭代过程中引入遗传算法,提出一种混合蚁群聚类算法.它利用遗传算法全局快速收敛的特性,提升了蚁群聚类算法的收敛速度,同时,遗传算法中的交叉、变异操作扩大了解空间的搜索,帮助蚁群算法跳出局部最优.仿真试验验证了算法的性能.     

基于进化策略的K-means聚类算法

针对K-means聚类算法易陷入局部极小以及K值选取的问题，提出一类基于进化策略的聚类算法，可以有效地搜索最优聚类中心和聚类个数K；还提出了确定K值范围的经验公式，以减小搜索空间，提高搜索效率，并给出了理论分析．相对遗传算法而言，本方法鳊码简单，种群较小．对Fishers iris数据集的仿真实验表明，该方法得到最优解的可能性比经典算法大得多．     

基于免疫单亲遗传和模糊C均值的聚类算法

聚类算法是数据挖掘算法中的重要方法之一。本文在分析了FCM算法和基于遗传聚类算法的不足基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的混合聚类算法,克服了FCM的局部最优问题以及普通遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,实验表明该算法是有效的。     

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。     

基于粗糙集理论的岩体结构面模糊C均值聚类分析

基于在利用模糊C均值聚类算法对岩体结构面产状进行优势分组时,需要人为确定分组数和初始聚类中心,在迭代过程中容易陷入局部最优解的问题,通过改进聚类中心的算法,提出一种基于粗糙集的模糊C均值聚类算法,以优化迭代过程,并通过对比多项聚类有效性检验参数,确定最优聚类分组情况。最后采用模糊C均值聚类算法和改进后的算法对浙江白鹤隧道左洞测得的结构面产状进行优势分组并对比。计算结果表明,本文所提出的方法聚类效果明显优于模糊C均值聚类算法。     

基于改进树种算法的模糊聚类图像分割

元启发式人工智能优化算法应用于模糊聚类图像分割一直是研究热点.树种算法(TSA)是一种比较有效的智能优化算法,但标准TSA中的固定判断参数ST影响算法的收敛速度.为此,提出了随迭代次数逐渐增大的变量,并且将步长因子构造相应的非线性递减函数,使得迭代初期侧重于树种的全局搜索而后期侧重于局部搜索,提高TSA算法收敛的精度和速度.将改进TSA算法用于模糊C均值聚类算法(FCM)聚类中心生成的过程得到基于改进树种算法的模糊聚类(ITSA_FCM),这一举措能有效地避免FCM陷入局部最优.改进的算法具备优异的聚类效果和较快的运行速度.     

一种基于改进型遗传算法的模糊聚类

针对模糊C均值算法(FCM算法)难以达到全局最优解的问题,引入了具有全局搜索能力的遗传算法以解决聚类问题,并在标准遗传算法基础上进行了改进。将该算法运用于IR IS数据的聚类,实现了较好的聚类,从而验证了算法的有效性。     

模糊C-均值聚类算法的改进研究

模糊C-均值聚类算法通过迭代的爬山技术来寻找问题的最优解,是一种局部搜索算法,容易受初始值的影响而陷入局部极小值.遗传算法是一种应用广泛的全局优化算法,是一种与求解问题无关的算法模式,能够有效解决模糊C-均值聚类算法对初始化敏感的问题,利用改进后的遗传算法能更好地解决聚类问题.     

改进遗传算法优化模糊均值聚类中心的图像分割

针对传统模糊均值聚类算法存在的问题, 提出一种改进遗传算法优化模糊均值聚类中心的图像分割算法. 首先在标准遗传算法的交叉操作中引入方向因子, 使参与交叉的个体向最佳个体靠近, 加快算法的收敛速度, 并通过增强群体间的信息共享机制提高算法的全局搜索能力, 避免了早熟收敛, 改善了全局解的精度; 然后采用改进遗传算法选择模糊均值聚类算法的初始聚类中心, 实现图像分割; 最后采用仿真实验测试算法性能. 实验结果表明, 相对于传统模糊均值聚类算法及其他图像分割算法, 本文算法在分割正确率、 分割速度及鲁棒性上均更优.     

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。     

用遗传-禁忌搜索混合算法求解组合投资问题

提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子.遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现,并且用混合算法求解了概率准则意义下的组合证券投资模型.实例证明,遗传/禁忌混合算法有较强的爬山能力,较遗传算法有更高的计算效率,为组合证券投资者提供了一种高效的决策方法.     

基于GATS算法的城市交通网优化问题研究

遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ 算法是求解大规模任意目标函数优化问题的强有力工具,二者各有优势,又都存在不足,本文根据香港城市交通网优化问题的特点及遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ 算法自身的优势与不足,提出一种将二者混合使用的求解网络优化问题的算法．这是第一次将遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ 算法应用于实际的网络设计问题．最后用香港２００６ 年规划数据进行实例研究．     

A dynamic fuzzy clustering method based on genetic algorithm

A dynamic fuzzy clustering method is presented based on the genetic algorithm. By calculating the fuzzy dissimilarity between samples the essential associations among samples are modeled factually. The fuzzy dissimilarity between two samples is mapped into their Euclidean distance, that is, the high dimensional samples are mapped into the two-dimensional plane. The mapping is optimized globally by the genetic algorithm, which adjusts the coordinates of each sample, and thus the Euclidean distance, to approximate to the fuzzy dissimilarity between samples gradually. A key advantage of the proposed method is that the clustering is independent of the space distribution of input samples, which improves the flexibility and visualization. This method possesses characteristics of a faster convergence rate and more exact clustering than some typical clustering algorithms. Simulated experiments show the feasibility and availability of the proposed method.     

一种基于遗传算法的模糊聚类

对模糊c均值聚类算法（FCM算法）进行了讨论，说明FCM算法一般得不到全局最优分类，因此结合FCM算法提出了用遗传算法进行寻优求解，从而将遗传算法用于模糊聚类分析，最后的实例表明，遗传算法在处理多样本、多属性、多类别问题时，是一种有效的方法。     

一种模糊高斯混合说话人识别模型

为了研究模糊聚类算法在高斯混合模型（GMM）参数获取方面的应用,采用模糊C均值算法（FCM）进行语音特征矢量的聚类,并结合Tabu搜索算法得到全局最优的聚类结果,进一步用EM算法得到GMM模型参数.使用TIMIT数据库中的语音进行测试,开集和闭集说话人辨认实验都表明,该方法获取的GMM参数比普通EM算法获得的GMM模型参数性能更优,能有效降低说话人辨认系统的误识率.     

基于遗传算法实现聚类的煤矿内因火灾识别

针对煤矿内因火灾早期识别的困难，采用模糊聚类的方法对煤炭内因火灾发生程度进行划分．并利用遗传算法在大多数情况下可以收敛到全局或近全局最优解的特点，在此基础上提出了一种基于遗传算法的模糊聚类方法以进一步提高聚类的效果，并通过实例验证了该方法的有效性．图2，表1，参11．