徐迅
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于环形邻域的混沌粒子群聚类算法被引量：5
- 2016年
- 针对标准粒子群优化(PSO)算法早熟收敛及易陷入局部极值的缺点,提出一种基于环形邻域的混沌粒子群优化算法RCPSO,并将其应用于求解数据聚类问题,而且通过在4个数据集上进行仿真实验验证了算法的有效性。实验表明,当邻域大小为整个种群规模的1/3时,基于静态邻域和基于随机邻域的算法在4个数据集上的整体聚类效果均达到最好。RCPSO算法利用适当规模的环形邻域提高了粒子群的全局寻优能力,并利用混沌因子增强了粒子收敛过程中种群的多样性,从而避免算法的早熟收敛。另外,与K-means、PSO、K-PSO及CPSO算法的实验结果进行比较表明,RCPSO算法在错误率方面表现得更好,因此该算法为聚类问题提供了一种切实有效的解决方法。
- 徐向平鲁海燕徐迅
- 关键词：数据聚类粒子群优化混沌映射
- 基于环形邻域拓扑的自适应速度PSO算法被引量：4
- 2015年
- 为克服全局粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,基于全局自适应速度粒子群优化(SAVPSO)算法,给出一种基于环形邻域拓扑的局部SAVPSO算法来求解约束优化问题,同时采用动态目标方法(DOM)来有效处理约束条件,并以13个经典的测试函数为例对算法的性能进行仿真实验研究。测试结果表明,与全局SAVPSO算法相比,该算法具有较强的全局寻优能力,可以较好地避免陷入局部最优;另外,粒子的邻域大小及实现形式对算法的性能均有一定的影响。
- 徐迅鲁海燕徐向平
- 关键词：粒子群优化
