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一種改進(jìn)的混合蛙跳算法

大小:0.66 MB 人氣:0 2017-12-05 需要積分:2

  傳統(tǒng)K均值聚類(KMC)算法過分依賴初始值的設(shè)置,容易陷入局部最優(yōu);混合蛙跳算法(SFLA)存在收斂速度和搜索速度較慢、局部和全局信息交流不全面等缺點(diǎn)。針對(duì)以上缺點(diǎn),首先提出一種改進(jìn)的混合蛙跳算法(MSFLA)。該算法根據(jù)粒子群優(yōu)化和差分進(jìn)化思想,在青蛙個(gè)體變異時(shí),引入上一次移動(dòng)距離的權(quán)重慣性系數(shù)和縮放因子,從種群中的最優(yōu)位置和歷史最優(yōu)位置之間的隨機(jī)點(diǎn)出發(fā),以子群內(nèi)的青蛙的平均值和最差位置差值為步長(zhǎng)進(jìn)行青蛙個(gè)體的更新操作。再將MSFLA與KMC算法結(jié)合提出MSFLAKMC算法,有效地克服了KMC算法過分依賴初始值設(shè)置問題,同時(shí)降低了KMC算法陷入局部最優(yōu)的可能性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,MSFLA具有較強(qiáng)的尋優(yōu)能力,MSFLAKMC算法則具有更好的聚類性能。
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