基于K-均值聚类的动态多种群粒子群算法及其应用

【摘要】：针对粒子群算法在求解复杂的多峰问题时极易陷入局部最优解的问题,提出一种基于K-均值聚类的动态多种群粒子群算法(KDMSPSO).在该算法中,利用K-均值聚类算法将种群分成若干个子群(聚类);为了增强子群间的信息交流,对子群进行动态重组;在每个子群中,粒子的速度由它所在子群的中心粒子和该粒子所有邻居的信息共同调整.在基准函数测试和实际应用中,其结果显示KDMSPSO算法相比其他PSO算法具有一定的优势.

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11	牛红惠;刘凌霞;;神经网络在信息安全风险评估中应用研究[J];计算机仿真;2011年06期
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17	海丽切木·阿布来提;;浅谈几种智能优化算法[J];电脑知识与技术;2011年19期
18	廉小磊;贺利乐;张颖;;基于粒子群算法的双目立体视觉系统标定[J];计算机工程与应用;2011年24期
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7	葛继科;余建桥;张帆;张蕊;;改进的K-均值聚类算法[A];’2004计算机应用技术交流会议论文集[C];2004年
8	董娜;孟建良;卜亚杰;王莉莉;;基于速度松弛策略的模拟退火粒子群算法[A];第一届中国高校通信类院系学术研讨会论文集[C];2007年
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5	袁洲;基于改进粒子群算法的项目反应理论3PLM参数估计方法研究[D];吉林大学;2011年
6	冯维;基于粒子群算法求解多目标函数优化[D];吉林大学;2010年
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8	管月智;粒子群算法的研究与应用[D];江南大学;2011年
9	王龙;支持动力舱布局设计的布局模式粒子群算法研究及应用[D];大连理工大学;2010年
10	张文静;协同粒子群算法及其在多车场路径优化问题中的应用[D];华东师范大学;2011年

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