基于k-均值的自适应PSO优化算法

来源 :海南大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：juyexia

【摘要】

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提出了一种新的基于k-均值聚类的自适应PSO优化算法（KCMPSO）．首先通过k-均值聚类方法把粒子群分成若干个子群体，从而在迭代过程中每个粒子根据其个体极值和所在子群体中的最好个

【作者】

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刘淳安

【机构】

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宝鸡文理学院计算与信息科学研究所

【出处】

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海南大学学报：自然科学版

【发表日期】

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2008年2期

【关键词】

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PSO优化算法 K-均值聚类自适应变异 PSO algorithm k-mean clustering self-adaptive mutation

【基金项目】

：

陕西省自然科学基础研究计划项目（2006A12）,陕西省教育厅科学研究计划项目（07JK180）,宝鸡文理学院重点科研项目（ZK0619）

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提出了一种新的基于k-均值聚类的自适应PSO优化算法（KCMPSO）．首先通过k-均值聚类方法把粒子群分成若干个子群体，从而在迭代过程中每个粒子根据其个体极值和所在子群体中的最好个体更新自己的位置和速度，其次引入自适应变异算子，有效地增强了粒子群之间信息交换和PSO算法跳出局部最优解的能力．几个典型函数的测试结果表明，该算法是非常有效的．

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