基于量子粒子群算法的聚类分析方法

针对K-均值聚类方法受初始聚类中心影响,容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于量子粒子群算法的聚类方法,该方法引入了动态调整量子门旋转角和量子变异操作,采用改进的变异算子,使粒子群体保持品种的多样性和优良性,避免陷入局部最优,同时结合粒子群优化算法,增加粒子群的全局搜索能力。仿真实验表明该方法在全局寻优能力和收敛效率上都有所提高。     

基于改进粒子群优化的文本聚类算法研究

针对k-means算法的聚类结果高度依赖初始聚类中心选取的问题,提出一种基于改进粒子群优化的文本聚类算法。分析粒子群算法和k-means算法的特点,针对粒子群算法搜索精度不高、易陷入局部最优且早熟收敛的缺点,设计自调节惯性权重机制及云变异算子以改进粒子群算法。自调节惯性权重机制根据种群进化程度,动态地调节惯性权重,云变异算子基于云模型的随机性和稳定性,采用全局最优值实现粒子的变异。该算法结合了粒子群算法较强的全局搜索能力与k-means算法较强的局部搜索能力。每个粒子是一组聚类中心,类内离散度之和的倒数是适应度函数。实验结果表明,该算法是一种精确而又稳定的文本聚类算法。     

基于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,提出了一种基于改进的粒子群算法的聚类算法.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、加快了收敛速度,有效地阻止了早熟现象的发生.实验表明该聚类算法有更好的收敛效果.     

融合粒子群和混合蛙跳的模糊C-均值算法

针对模糊聚类算法中存在的对初始值敏感、易陷入局部最优等问题,提出了一种融合粒子群算法和混合蛙跳算法的模糊C-均值聚算法。通过设计了一种新颖的搜索粒度系数,充分利用粒子群算法收敛速度快、局部搜索能力强的优点与混合蛙跳算法全局寻优能力强、跳出局部最优能力好的特点,同时对SFLA中更新算法进行了改进。实验结果表明,该算法提高了模糊聚类算法的搜索能力和聚类效果,在全局寻优能力、跳出局部最优能力、收敛速度等方面具有优势。     

一种新的基于进化计算的聚类算法

聚类是数据挖掘领域的重要研究内容之一。针对遗传聚类算法较好的稳定性与粒子群优化算法较强的局部搜索能力,在交叉、变异算子后叠加粒子群优化算子的方法实现了二者的结合,提出了GAPSO聚类算法,既保持了遗传算法的稳定性与泛化性的优势,又发挥了PSO算法收敛效率高的特点。通过对10组二维空间上的聚类样本进行实验研究显示,GAPSO聚类算法在收敛效率上显著优于GA聚类算法,在稳定性上优于PSO聚类算法。     

一种基于改进PSO的K—means优化聚类算法

针对传统的K—means算法对初始聚类中心的选取敏感、容易收敛到局部最优的缺点,提出一种基于改进粒子群优化算法（PSO）的K—means优化聚类算法。该算法利用PSO算法强大的全局搜索能力对初始聚类中心的选取进行优化：通过动态调整惯性权重等参数增强PSO算法的性能;利用群体适应度方差决定算法中前部分PSO算法和后部分K—means算法的转换时机;设置变量实时监控各个粒子和粒子群的最优值变化情况,及时地对出现早熟收敛的粒子进行变异操作,从而为K—means算法搜索到全局最优的初始聚类中心,使聚类结果不受初始聚类中心影响,易于获得全局最优解。实验结果表明文中提出的改进算法与传统聚类算法相比具有更高的聚类正确率、更好的聚类质量及全局搜索能力。     

基于混合粒子群优化算法的聚类分析

针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法.新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃逸算子.仿真结果表明,该算法有效地避免了通常聚类方法易出现的早熟现象,同时也具有较快的收敛速度和较高的准确度.     

基于改进量子粒子群的K-means聚类算法及其应用

针对传统K-means聚类算法受初始类中心影响导致聚类准确度较低的问题,利用量子粒子群优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势,提出一种基于改进量子粒子群的K-means聚类算法.为防止量子粒子群优化算法陷入局部极值,采用具有高斯扰动的局部吸引子以提高种群跳出局部最优的能力;为提高算法的收敛速度,采用加权更新种群平均最...     

基于交叉因子和模拟退火的群搜索优化算法

针对目前标准群搜索优化(GSO)算法存在的一些缺点,提出一种基于交叉因子和模拟退火群搜索优化(CMG-SO)算法,通过与模拟退火算法的结合来改善算法的收敛性能,并借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加粒子多样性,通过引入交叉因子增强群体成员优良特性,减小了算法陷入局部极值的可能.经过4个常用测试函数测试及与粒子群优化(PSO)算法、群搜索优化(GSO)算法对比,表明了该算法有较好的全局搜索能力和收敛速度,提高了优化性能.     

一种改进的遗传聚类算法

给出了一种改进的基于遗传算法的聚类方法。传统的K-means算法局部搜索能力强,但是对初始化比较敏感,容易陷入局部最优值。基本的基于遗传算法的聚类算法是一种全局优化算法,但是其局部搜索能力较差,收敛速度慢。针对这两个方法所存在的问题,提出了一种改进的聚类算法。该方法结合了两个方法的优点,引入了K-means操作,再用遗传算法进行优化,并且在该方法中改进了遗传算法中的交叉算子,大大提高了基于遗传算法的聚类算法的局部搜索能力和收敛速度。     

一种带变异操作的粒子群聚类算法

针对基本粒子群算法的早熟收敛和收敛较慢的问题,提出了一种带变异操作的粒子群聚类算法。算法中对出现早熟收敛的种群采取变异操作,使其能够跳出局部最优解。对Iris植物样本数据的测试结果表明：该算法具有很好的全局收敛性和较快的收敛速度。     

基于改进的粒子群优化的模糊C-均值聚类算法

利用粒子群优化（PSO）算法全局寻优的特点,很大程度上避免了模糊C-均值聚类（FCM）算法对初值敏感、易陷入局部收敛的缺陷.利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为PSO算法初始聚类中心的参考,提出一种新的模糊C-均值聚类算法Improved PSO FCM.实验结果表明,论文算法提高了FCM的搜索能力,聚类更为准确,效率更高.     

新的混合模糊C-均值聚类算法

基于量子行为的粒子群算法(QPSO)是一种改进的粒子群优化算法.它使用的参数个数少,在解的收敛性和全局搜索能力上优于基本的粒子群算法(PSO).将QPSO算法与模糊C-均值(FCM)算法相结合提出一种新的混合模糊C-均值聚类算法(QPSO-FCM),新算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,在一定程度上克服了FCM算法易陷入局部极小的缺陷,降低了FCM算法的初值敏感度.实验结果表明,改进后的新算法与FCM算法和PSO与FCM结合算法相比,具有良好的收敛性,聚类效果也有较好的改善.     

粒子群模糊聚类算法在入侵检测中的研究

目前模糊C均值聚类算法广泛应用于入侵检测算法中,但是存在聚类数目难以确定,目标函数的局部极小点使得算法容易陷入局部最优的现象,影响入侵检测的准确率。鉴于此,文中提出一种基于粒子群算法的模糊聚类算法,引入PSO全局搜索能力和粒子翻转变异操作,避免传统C均值聚类算法对孤立点敏感,容易陷入局部最优,过早收敛的问题。最后通过实验结果表明,新算法检测率明显优于C均值聚类算法,能很好地应用于目前入侵检测系统之中。     

基于MPI的并行PSO混合K均值聚类算法

传统的串行聚类算法在对海量数据进行聚类时性能往往不尽如人意,为了适应海量数据聚类分析的性能要求,针对传统聚类算法的不足,提出一种基于消息传递接口(MPI)集群的并行PSO混合K均值聚类算法。首先将改进的粒子群与K均值结合,提高该算法的全局搜索能力,然后利用该算法提出一种新的并行聚类策略,并将该算法与K均值聚类算法、粒子群优化(PSO)聚类算法进行比较。实验结果表明,该算法不仅具有较好的全局收敛性,而且具有较高的加速比。     

基于粒子滤波重采样与变异操作的改进粒子群算法

针对标准粒子群优化(PSO)算法在求解过程中存在求解精度低、搜索后期收敛速度慢等问题,提出一种基于粒子滤波重采样步骤与变异操作相结合的改进PSO算法——RSPSO。该算法充分利用重采样中具有较大权值的粒子被保留和复制、较小权值的粒子被舍弃的特点,并利用已有的变异操作方法克服粒子匮乏的缺点,大大增强了PSO算法中后期搜索阶段的局部搜索能力。在不同基准函数下对RSPSO算法和标准PSO算法以及文献中其他改进算法进行对比。实验结果表明, RSPSO算法的收敛速度较快,同时其搜索精度和解的稳定性均有所提高,且能够全局地解决多峰问题。     

改进微粒群算法求解模糊交货期Flow-shop调度问题

针对模糊交货期Flow-shop调度问题的特点,论文提出用微粒群这种具有快速收敛、全局性能好的迭代优化算法进行求解,并使用惩罚函数、增加数据记忆库和自适应变异机制等方法对微粒群算法进行改进,减少了算法陷入局部极值的可能性。通过仿真实例,改进微粒群算法的全局寻优、收敛性和克服早熟的能力均优于遗传、启发式算法。