基于曲率图小波分解的平面曲线光顺方法*

将模拟退火遗传算法用于聚类分析，通过对聚类中心进行编码，定义适应度函数，选择、交叉、变异操作以及模拟退火算法的运用，给出了一种新的基于模拟退火遗传算法的聚类算法，实验结果显示该方法优于基本的遗传算法。     

一种基于模拟退火的遗传聚类算法

针对传统聚类算法中存在的较易陷入局部最优解等问题,在传统的K均值算法中引入了遗传算法和模拟退火算法,将两种算法相结合,通过交叉、变异、模拟退火等操作,实现了聚类分析。通过模拟数据集的实验和UCI数据集的实验验证了算法的稳定性和获取全局最优解特性。     

融合模拟退火的遗传算法在文档聚类中的应用

为了准确高效地对网上获取的文档进行聚类,在布尔逻辑模型的基础上提出了一种改进的最优相似度搜索方法。该方法将模拟退火的思想融入到遗传算法当中,通过“撒种”操作将模拟退火算法的局部搜索能力以及遗传算法的全局搜索能力结合起来。实验表明,使用该混合算法对文档进行聚类,不仅搜索效率得到了提高,而且准确度优于使用传统的遗传算法。     

一种基于模拟退火和遗传算法的模糊聚类方法

首先,对模糊C-均值聚类算法做了简要分析和评论,根据其特点,提出了一种基于模拟退火和遗传算法的聚类分析方法,算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案。实验表明,该算法可克服系统对数据集及初始聚类中心的敏感性,避免陷入局部极小,在模式识别、数据挖掘等领域有着广泛的应用前景。     

基于遗传模拟退火算法的模糊聚类方法

首先对模糊C-均值聚类算法做了简要分析和评论,根据其特点,提出了一种基于遗传模拟退火算法的聚类分析方法,从而提高了遗传算法的全局搜索能力。算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案,实验表明,该算法可克服系统对数据集及初始聚类中心的敏感性,避免陷入局部极小,具有良好的准确性与可靠性,在模式识别、数据挖掘等领域有着广泛的应用前景。     

基于GASA-FCM混合聚类与霍夫变换的欠定混合矩阵估计

针对模糊C-均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于遗传模拟退火优化FCM(GASA-FCM)混合聚类和霍夫变换的欠定混合矩阵估计算法。该算法首先结合了模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)全局搜索、高精度的优点和遗传算法(genetic algorithm,GA)强大的空间搜索能力,将经遗传模拟退火算法得到的聚类中心点赋给FCM,避免了初值选择的随机性。再利用霍夫变换对聚类得到的每一类数据的中心进行修正,提高混合矩阵的估计精度。实验结果表明,提出的算法明显改善了算法的稳定性和混合矩阵估计精度,具有一定的有效性和可行性。     

基于模拟退火算法和遗传算法的图像降噪研究

文中首先介绍了遗传算法、模拟退火算法以及图像降噪的原理,然后重点论述了基于模拟退火算法和遗传算法的图像降噪方法与试验步骤,最后通过实验仿真论述了这种方法优于简单遗传算法。     

几种改进遗传算法的性能比较

本文将标准遗传算法与分层策略和模拟退火思想相融合，设计出分层遗传算法、模拟退火遗传算法和模拟退火分层遗传算法三种改进的遗传算法。计算结果验证了算法的有效性和正确性。进一步算法性能分析证明了论文中所设计的改进的算法不仅能增强算法的全局收敛性，还能加快遗传进化速度。     

基于模拟退火遗传算法的关联规则挖掘

将模拟退火遗传算法加以改进,应用于关联规则挖掘,提出一种新的基于改进的模拟退火遗传算法的关联规则挖掘算法,并在该算法中,采用自适应方式动态选取交叉和变异概率,有效地抑制了早熟收敛现象,实验结果显示该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。     

基于模拟退火遗传混合算法的物流中心选址问题研究

为了增快货物流动速度、方便客户并减少不必要的配送成本,结合模拟退火算法和遣传算法,研究了物流配送中心选址问题,模拟退火遗传算法在收敛速度及跳出局部极值的能力诸方面明显优于标准的遗传算法和模拟退火算法。