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,...     

简化的自适应粒子群优化算法

胡旺等人在2007年提出了一种简化粒子群优化算法,基于他的思想,我们给出一个简化自适应粒子群优化算法,在该算法中权重采用标准粒子群算法的自适应权重公式,但是权重的最大值根据解的进化情况不断更新,解改进的成功率的越大权重最大值增大,反之,解改进的成功率的越小权重最大值减小.最后,通过几个典型例子对给出的算法进行检验并与其...     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化(PSO)算法是一种源于人工生命和演化计算理论的新兴优化技术.其基本思想为:每个粒子被随机的初始化以表示一个可能的解,并在解空间通过更新迭代搜索最优解.PSO的优势在于算法简单,对目标函数要求少,易于实现而又功能强大.目前,已受到演化计算领域的学者们的广泛关注,并提出了许多改进的算法.本文阐述基本粒子群的原理,给出了各种改进的算法,并展望了PSO的发展方向.     

求解非线性约束优化问题改进的粒子群算法

采用粒子群算法处理约束优化问题时,由于约束条件使得解空间成为非凸集合,粒子容易陷入局部最优,因此在搜索过程的不同阶段,提出变步长因子的粒子群算法,实验证明改进的算法是可行的,且在精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等其它一些算法.     

求解非线性约束优化问题改进的粒子群算法

采用粒子群算法处理约束优化问题时，由于约束条件使得解空间成为非凸集合，粒子容易陷入局部最优，因此在搜索过程的不同阶段，提出变步长因子的粒子群算法，实验证明改进的算法在精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等其他一些算法。     

一种改进的自适应粒子群优化算法的研究

针对标准粒子群算法（PSO）早熟收敛、进化后期收敛慢和精度较差等缺点,提出一种改进的自适应粒子群优化算法。该算法根据粒子的适应度值一致等价于粒子位置的特点,通过比较粒子适应度值与当前全局最优适应度值的差来自适应调整惯性权值,并按当前种群平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作,增加种群多样性,使粒子跳出局部极值。通过几种典型函数的仿真实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度上都比标准粒子群优化算法有明显的提高。     

带自适应压缩因子粒子群优化算法

针对函数全局优化问题,提出了一种自适应压缩因子粒子群优化算法。研究的结果是对粒子群优化算法定义了一个与迭代步有关的压缩因子,随着迭代步不断增大压缩因子逐渐减小,使得在算法初期,压缩因子较大,提高算法的全局搜索能力,在算法后期,压缩因子较小,提高算法的局部搜索能力,另外,把差分进化算法中的交叉与变异思想引入到该粒子群优化算法中,改善了粒子的多样性。最后把算法应用到两类测试问题中,并与其他粒子群优化算法进行比较分析,数值结果表明,算法是可行的、有效的。该成果对全局优化问题的求解具有一定的参考价值和指导意义。     

简化的自适应粒子群优化算法

对基本粒子群优化算法作了一些改进:通过去掉速度因子简化算法结构,引入指数下降形式的惯性权重,对全局极值进行自适应的变异操作,进而提出一种简化的带变异算子的自适应粒子群优化算法。通过与其他改进的粒子群算法的数值实验对比分析,表明提出的新算法能够有效地避免早熟收敛问题,并能较大幅度地提高收敛速度和收敛精度。     

基于自适应粒子群优化算法的神经网络的优化研究

针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,提出一种新的自适应粒子群优化算法用于神经网络的训练.该算法通过改进自适应搜索策略以提高网络泛化性能,并结合Ionosphere雷达信号分类数据集进行仿真测试.研究结果表明:基于自适应粒子群优化算法训练的神经网络在分类准确率和分类误差上明显优于传统的BP算法,且很好地提高了网络泛化能力和优化效果.     

多惯性权重的自适应粒子群优化算法

惯性权重是粒子群优化算法重要参数之一,它能够平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了利用已知惯性权重解决某些问题的优点,提出一种多惯性权重的自适应粒子群优化算法.首先定义了K步进化度的概念,然后基于进化度,从惯性权重集中随机选择惯性权重,使得适合解决某一问题的惯性权重在迭代过程中能够多次被使用,从而提高算法性能,把该...     

基于粒子群优化聚类算法的点模型简化

为了有效地简化稠密采样点模型,提出了一种基于粒子群优化聚类算法的点模型简化方法.引入了具有强大全局寻优能力的粒子群优化算法,对传统的k-均值聚类算法进行改进,基于改进的聚类算法对点模型进行简化,选取具有最优个体适应度函数的粒子作为原始采样点集的最终简化模型.算法聚类依据采样点的空间位置、法向和曲率的邻近性,实现了点模型表面区域几何特征保持的简化.同时在聚类区域的划分中考虑了曲率阈值和区域半径,使得算法在有效地保持特征边界和曲面细节的同时,能够生成高质量的简化曲面.实验结果表明,粒子群优化的k-均值聚类算法克服了传统聚类算法容易陷入局部极小的缺点,具有更好的全局收敛性和较快的收敛速度.该简化方法在有效简化点模型的同时,很好地保持了原始模型的几何形状,且在相同简化效率下能够生成更高质量的简化曲面.     

一种基于PSO的投影寻踪聚类算法

文章提出一种基于粒子群方法的投影寻踪聚类算法.该算法利用粒子群算法的全局寻优能力搜索投影方向,以及利用投影寻踪算法将高维数据投影到低维,从而能有效地揭示多因素复杂数据的线性和非线性结构的特点,得到较直观的聚类模式.通过两个实例,验证了算法的可行性和有效性.     

基于混沌-量子粒子群的分簇路由算法

针对粒子群分簇路由优化算法存在的收敛速度慢、 易陷入局部最优等问题, 提出一种混沌-量子粒子群 的双子粒子群分簇路由算法。 该算法以簇头的能量、 簇头与汇聚节点的距离以及与簇内成员节点的距离构造 最优簇头的代价函数, 主粒子群利用混沌粒子群寻优, 辅粒子群利用量子粒子群寻优, 加入量子波动理论, 使 算法具有较好的全局收敛性。 双子粒子群采用收敛速度快的凹函数递减策略优化权重。 仿真结果验证了该算 法可使无线传感网络节点能量消耗均衡化, 显著延长网络生命周期, 与 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议、 PSO-C(Cluster setup using Particle Swarm Optimization algorithm)协议相比生命周期分别延长了 80. 1%和 41. 4%。     

基于粒子群优化的模糊核聚类方法

针对模糊核聚类对初始值敏感、易陷入局部最优的缺点,提出了基于粒子群优化的模糊核聚类方法.该方法根据聚类准则设计适应度函数,利用粒子群优化算法对聚类中心进行优化,在迭代优化过程中设计了梯度下降法加快算法的收敛速度,并引入变异机制增强粒子群的多样性.仿真实验及在水轮机转轮叶片裂纹源定位中的应用验证了算法的可行性和有效性.     

基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法

为克服核模糊属性c-均值聚类算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种新的基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法.该算法根据核模糊属性c-均值聚类准则设计适应度函数,利用粒子群优化算法对聚类中心进行优化,在粒子迭代进化过程中采用动态调整学习因子,提高算法的优化性能.实验表明,本文算法优于单一使用核模糊属性c-均值聚类算法和基于粒子群优化的核模糊c-均值聚类算法,也优于目前常见的典型聚类算法.     

基于邻域影响的改进粒子群算法的聚类算法

K-均值算法是一种传统的聚类分析方法,具有思想与算法简单的特点,因此成为聚类分析的常用方法之一。但K-均值算法的分类结果过分依赖于初始聚类中心的选择,对于某些初始值,该算法有可能收敛于一般次优解,在分析K-均值算法和粒子群算法的基础上,提出了一种基于邻域影响的改进的粒子群算法的聚类算法,通过对粒子群算法的改进来优化与K-均值结合的聚类算法。该算法将局部搜索能力强的K-均值算法和全局搜索能力强的粒子群算法结合,提高了K-均值算法的局部搜索能力、加快收敛速度,有效阻止了早熟现象的发生,达到那些离群的孤立点。实验表明该聚类算法有更好的收敛效果,一方面聚类所用的时间更短,另一方面聚类的准确率更高。     

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。     

基于粒子群优化算法的交通数据流聚类分析

针对交通数据流聚类分析过程中生成顺序的不确定性,提出了采用基于网格和密度的D-Stream算法对交通数据流进行聚类分析,并将粒子群优化算法引入聚类过程,从而对数据流聚类分析方法进行了改进,使数据聚类能够根据本身的密度极大值有序生成,增强了用户对聚类过程的控制能力.通过昆明市实测交通数据流进行聚类分析,得到了能够反映交通状况不同特征的聚类结果和动态的控制策略,并对交通数据流的相关研究工作提供决策支持.     

基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类

利用粒子群优化（PSO）算法全局寻优、 快速收敛的特点, 结合模糊C 均值（FCM）算法提出一种新的模糊聚类算法. 新算法用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程, 使算法具有很强的全局搜索能力, 很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷; 同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度. 实验结果表明, 与FCM相比本文算法聚类更为准确, 效率更高.     

基于k-means的量子微粒群动态聚类

k-means算法原理简单、收敛速度快,但易陷入局部最优,且须将聚类的类簇数作为先验知识,为此,引入量子微粒群与k-means算法结合,提出了一种改进的动态聚类算法。改进算法具有量子微粒群的全局搜索能力,且对每个粒子采用k-means进行优化,从而加快算法的收敛速度。通过适应度函数值的调整,算法在聚类中能够搜寻到最优类簇数,这样类簇个数和中心就不受主观因素的影响。实验表明,算法有效。