浙江省教育厅科研计划(Y201326872)
- 作品数：4 被引量：35H指数：3
- 相关作者：符强童楠赵一鸣谢文斌钟才明更多>>
- 相关机构：宁波大学更多>>
- 发文基金：浙江省教育厅科研计划浙江省自然科学基金浙江省大学生科技创新活动计划(新苗人才计划)项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进型进化机制的萤火虫优化算法被引量：13
- 2014年
- 分析了萤火虫算法的进化计算机制,并利用实例对萤火虫算法中容易发生进化过早停滞的原因进行了研究。提出了一种基于新型进化计算模式的改进型萤火虫优化算法,该算法在进化初期利用种群最优萤火虫激发群中其他个体的寻优能力,在萤火虫相互之间建构了有效的信息交互网络后,各萤火虫将借助各自视觉范围内的更优近邻个体完成后期搜索和进化,当种群陷入局部最优区域时,利用高斯变异改善萤火虫个体的多样性。利用标准测试函数进行了实验分析,结果表明,改进后的萤火虫算法能有效改善过早进化停滞问题。
- 符强童楠钟才明赵一鸣
- 关键词：萤火虫算法群智能进化机制高斯变异
- 一种基于多种群学习机制的萤火虫优化算法被引量：17
- 2013年
- 针对萤火虫算法存在的收敛速度较慢及易早熟收敛等问题,提出一种基于多种群学习机制的新型萤火虫优化算法:将萤火虫群分为不同参数的多个子群,各子群内的萤火虫跟随所属子群的最优萤火虫分别进行寻优操作。在各子群的最优萤火虫之间构建相互学习机制,实现子群间的信息交流。利用五个标准测试函数对新算法的寻优性能进行了实验分析,实验结果验证了该算法的有效性。
- 符强童楠赵一鸣
- 关键词：萤火虫算法群智能多种群高斯变异
- 基于粒子群的近邻传播算法被引量：6
- 2014年
- 针对近邻传播(AP)算法中偏向参数与收敛系数对AP算法的聚类效果的局限性的问题,提出了一种基于粒子群的近邻传播算法(PSO-AP算法).通过将AP算法中的偏向参数与收敛系数作为粒子,然后使用粒子群算法来对其进行智能地调整,进而提高AP算法的聚类效果.实验结果表明,该算法能有效地解决偏向参数与收敛系数对AP算法的聚类效果局限性,提高了聚类效果与收敛精度.
- 谢文斌童楠王忠秋贾官洪陈维奇符强
- 关键词：近邻传播聚类粒子群优化算法
- 基于多类合并的PSO-means聚类算法被引量：2
- 2014年
- 针对传统K-means算法中对初始化聚类中心敏感,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种基于粒子群算法和多类合并方法的新型K-means聚类算法.该算法首先利用改进粒子群算法选取初始聚类中心,然后利用K-means算法进行优化聚类,最后根据多类合并条件进行聚类合并,以获取最佳聚类结果.实验结果证明,该算法能有效解决传统K-means算法存在的缺陷,具有更快的收敛速度及更好的全局搜索能力,聚类划分效果更优.
- 林有城符强谢文斌史马杰童楠
- 关键词：粒子群算法MEANS算法
