基于粒子群优化的模糊C-均值聚类改进算法

针对模糊C-均值聚类算法(FCM)存在易陷入局部优化的问题,将粒子群优化算法(PSO)和模糊C-均值聚类算法FCM相结合,提出了一种新的模糊聚类算法PSO-FCM.该算法使用PSO算法来代替FCM的迭代过程以实现模糊聚类,具有了很强的全局搜索能力,从而不用再为得到好的聚类效果而反复选择初值.仿真实验结果表明,提出的模糊聚类算法提高了FCM的搜索能力,具有更好的稳定性和健壮性,优化能力增强,提高了聚类的效率和效果.     

基于混沌的聚类粒子群优化算法

针对函数优化问题,提出了一种基于混沌的聚类粒子群优化算法。该算法利用混沌序列产生粒子的位置和速度,并与粒子群优化算法产生的粒子位置进行比较,选择好的粒子位置。同时通过谱系聚类方法进行聚类,并且给出新的速度更新公式。最后将算法应用到5个典型的函数优化问题中,并与其它改进的粒子群算法进行比较分析。数值结果表明,该算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度。     

基于均匀设计的聚类多目标粒子群优化算法

为更有效地求解多目标优化问题,提出一种基于均匀设计的聚类多目标粒子群算法UCMOPSO。采用基于均匀设计的交叉操作尽可能地获得目标空间中均匀分布的非劣解,帮助种群跳出局部最优解,并通过一种新的聚类操作选择外部存档中有代表性的非劣解,从而控制外部存档规模,降低计算复杂度。对基准函数的测试结果表明,UCMOPSO算法相比同类算法在收敛性和分布性方面具有优势。     

融合层次聚类和粒子群优化的鲁棒推荐算法

针对现有的推荐算法面对托攻击时鲁棒性差的情况,提出一种融合层次聚类和粒子群优化的鲁棒推荐算法.首先,根据用户评分矩阵,使用层次聚类将用户聚为两类,并根据平均类内距离进行类别判定,对攻击概貌进行标记;然后,基于矩阵分解技术,引入粒子群优化技术进行特征矩阵初始化,为模型训练提供初始最优解;最后,根据攻击概貌标识结果构造标记函数,降低对模型训练过程的影响,实现对目标用户的鲁棒推荐.在公共数据集上将本文提出的算法和其他算法进行了实验对比分析,结果显示提出的算法在鲁棒性方面有很大的提升,推荐精度也有提高.     

基于粒子群优化算法的数据流聚类算法

针对当前基于滑动窗口的聚类算法中对原始数据信息的损失问题和提高聚类质量和准确性,在现有基于滑动窗口模型数据流聚类算法的基础上,提出了一种基于群体协作的粒子群优化算法（PSO）的新数据流聚类算法。这种优化的新数据流聚类算法利用改进的时间聚类特征指数直方图作为数据流的概要结构以及应用PSO在聚类过程中对聚类质量的局部迭代优化。实验结果表明,此方法有效减少了内存的开销,解决了对原始数据信息损失的问题。与传统的数据流聚类算法相比,基于粒子群优化算法的数据流聚类算法在聚类质量和准确性上明显优于传统的数据流聚类算法。     

基于环境选择和配对选择的多目标粒子群算法

为了使多目标粒子群算法中种群粒子能够快速地收敛于怕累托最优边界,针对标准多目标粒子群算法中缺乏粒子评价标准以及种群个体历史最优值位置和全局最优值位置选择问题,提出了一种基于环境选择和配对选择策略的多目标粒子群算法.该算法在每次迭代时,采用SPEA2中的环境选择和配对选择策略及适应度值计算方法,以此来提高种群粒子之间的信息交换力度,减少标准多目标粒子群算法中大量的随机性,使种群粒子能够更快速地收敛于怕累托最优边界.经典测试函数的仿真实验结果表明,在标准多目标粒子群算法中运用SPEA2的环境选择、配对选择策略和适应度值计算方法,能够使种群粒子更快速地收敛于帕累托最优边界,验证了算法改进的可行性和有效性.     

基于粒子群算法求解多目标优化问题

粒子群优化算法自提出以来,由于其容易理解、易于实现,所以发展很快,在很多领域得到了应用．通过对粒子群算法全局极值和个体极值选取方式的改进,提出了一种用于求解多目标优化问题的算法,实现了对多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,实验结果证明了算法的有效性．     

基于免疫粒子群优化的聚类算法

K均值算法简单快速,但其结果容易受初始聚类中心影响,并且容易陷入局部极值。该文结合粒子群优化算法和免疫系统中的免疫调节机制与免疫记忆功能对K均值算法进行改进,提出一种基于免疫粒子群优化的聚类算法。实验结果证明,该算法解决了K均值算法存在的对初值敏感的缺点,聚类结果稳定,而且比基于粒子群优化的聚类算法具有更好的聚类效果。     

基于改进粒子群的K-means聚类算法

针对传统的k-means算法处理离散型数据的不足以及选取初始聚类中心的随机性等缺点,提出了一种基于改进的粒子群优化k-means算法,根据文中提供的优化算法寻找初始聚类中心后,在阀值范围内进行数据样本间的迭代更新,直至聚类中心稳定。经过实验结果验证分析表明,经过改进的粒子群优化k-means算法与传统的k-means算法相比,更具有良好的聚类收敛效果,聚类效果也相对稳定。     

一种改进的基于粒子群的聚类算法

针对K-means对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的基于粒子群的聚类算法.该算法结合基于密度和最大最小距离法来确定初始聚类中心,解决K-means对初始值敏感的问题;利用粒子群算法全局寻优能力强的优点,避免K-means陷入局部最优.通过对样本集各维属性的规范化处理,惯性权值采用凹函数递减,计算相异度矩阵,引入用群体适应度方差,进一步优化混合算法.实验结果表明,该算法具有更高的准确率和更强的收敛能力.     

一种改进的多目标粒子群优化算法

提出一种改进的多目标粒子群优化算法,该算法采用精英归档策略,由档案库中的非劣解提供粒子速度更新时的全局最优位置,根据Pareto支配关系来更新粒子的个体最优位置。使用非劣解目标的线密度度量非劣解前端的均匀性,通过删除小密度的非劣解提高非劣解前端的均匀性。针对多目标进化算法理论型指标的不足,设计了应用型评价指标。标准函数的仿真实验结果表明,所提算法能够获得大量的非劣解,快速地收敛于Pareto最优解前端,且分布比较均匀。     

基于多点速度向量的多目标粒子群算法改进

针对多目标粒子群算法在高维条件下易早熟、迭代步骤数较多的问题,通过引入多点速度向量,提出一种基于多点速度向量的多目标粒子群改进算法,由于改进的多目标粒子群可以看成多个对于目标函数和当前种群的多目标最优点独立的速度和位置分量的叠加,减少了在目标函数最优值搜索之间相互的影响,从而有效地提高多目标粒子群在高维条件下的收敛速度以及准确性,理论证明这这种改进的有效性。实验结果证明了理论推导的正确性。     

一种基于相角映射的改进多目标粒子群优化算法

提出一种相角粒子群优化算法求解多目标优化问题。该算法采用相角映射实现了粒子在相角空间上仅依赖于归一化多目标函数的快速搜索,在粒子飞行信息共享机制上引入共享池概念,提出基于关联支配排序和相似度排序的共享池更新策略,提高了Pareto解的多样性。采用Sigma领导策略和混沌变异操作,平衡了算法的快速搜索能力和全局寻优能力。标准多目标测试函数和电力系统广域阻尼控制多目标优化算例表明了所提出算法的可行性和有效性。     

多目标微粒群优化算法

通过设计一种Pareto解集过滤器,并在此基础上给出多目标优化条件下的微粒群算法群体停滞判断准则,基于该准则提出了一种多目标微粒群优化算法。算法利用Pareto解集过滤器提高了候选解的多样性,并使用图形法将所提算法与经典的多目标优化进化算法在一组标准测试函数上进行了比较,结果表明算法具有更好的搜索效率。     

基于Pareto邻域交叉算子的多目标粒子群优化算法

针对粒子群优化（PSO）算法局部搜索能力不足的问题,提出一种基于Pareto邻域交叉算子的多目标粒子群优化算法(MPSOP)。该算法利用粒子群优化算法和Pareto邻域交叉算子相结合的策略产生新种群,并利用尺度因子在线调节粒子群优化算法和Pareto邻域交叉算子的贡献量。数值实验选取6个常用测试函数并对NSGA-Ⅱ、SPEA2、MOPSO三个多目标算法进行比较,数值实验结果表明MPSOP算法的有效性。     

基于扰动免疫粒子群和K均值的混合聚类算法

针对传统K均值聚类算法对初始化敏感和容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于扰动免疫粒子群和K均值的混合聚类算法。该算法采用K均值将粒子群进行分类,选择平均适应度值最高的聚类域用于产生疫苗,在粒子更新过程中采用疫苗接种机制和免疫选择机制提高粒子的多样性。当个体极值和全局极值连续停滞代数超过所设置的阀值时,算法使用扰动算子改变粒子群的运动方向,提高算法跳出局部极值的能力。当扰动次数达到设置的最大值时,对各个粒子进行K均值操作,提高收敛精度。实验结果表明,该算法具有较高的正确率和较好的稳定性。     

用于约束多目标优化问题的混合粒子群算法

针对约束多目标优化问题,结合Pareto支配思想、锦标赛选择和排挤距离技术,采用双种群搜索策略,引进免疫机制,对传统的粒子更新策略进行改进,提出一种用于求解约束多目标优化问题的混合粒子群算法。通过4个标准约束多目标函数进行测试,测试结果表明,该方法有效可行,相比传统多目标优化算法更优。     

基于决策者偏好区域的多目标粒子群算法研究*

多目标优化问题中,决策者往往只对目标空间的某一区域感兴趣,因此需要在这一特定的区域能够得到比较稠密的Pareto解,但传统的方法却找出全部的Pareto前沿,决策效率不高。针对该问题,给出了基于决策者偏好区域的多目标粒子群优化算法。它只求出与决策者偏好区域相关的部分Pareto最优集,从而减少了进化代数,加快收敛速度,有利于决策者进行更有效的决策。算法把解与偏好区域的距离作为影响引导者选择和剪枝策略的一个因素,运用格栅方法实现解在Pareto边界分布的均匀性。仿真结果表明该算法是有效的。     

改进的r支配高维多目标粒子群优化算法

高维多目标优化问题是广泛存在于实际应用中的复杂优化问题,目前的研究方法大都限于进化算法.本文利用粒子群优化算法求解高维多目标优化问题,提出了一种基于r支配的多目标粒子群优化算法.采用r支配关系进行粒子的比较与选择,并结合粒子群优化算法收敛速度快的优势,使得算法在目标个数增加时仍保持较强的搜索能力;为了弥补由此造成的群体多样性的丢失,优化非r支配阈值的取值策略;此外,引入决策空间的拥挤距离测度,并给出新的外部存储器更新方法,从而进一步防止算法陷入局部最优.对多个基准测试函数的仿真结果表明所得解集在收敛性、多样性以及围绕参考点的分布性上均优于其他两种算法.