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基于正交试验设计的克隆选择函数优化 总被引:1,自引:0,他引:1
将正交试验设计引入到克隆选择操作中,设计出基于正交试验的克隆选择操作(clonal selection operation based on orthogonal experiment design,简称CSO-OED),并将其加入到典型的克隆选择算法中,设计出并联式的CSO+CSO-OED(I)算法和串联式的CSO+CSO-OED(II)算法.将新设计的算法用于9个经典的测试函数和6个复杂的测试函数进行对比测试,实验结果表明,CSO-OED能够有效地保持种群的多样性,避免算法不成熟收敛.CSO+CSO-OED(I)和CSO+CSO-OED(II)将全局搜索和局部搜索分开进行优化,对比实验表明,这种搜索策略不但能够保证算法的收敛性,还能有效地提高搜索解的精度,增强算法的鲁棒性. 相似文献
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复杂分布数据的二阶段聚类算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种用于复杂分布数据的二阶段聚类算法(two-phase clustering,简称TPC),TPC包含两个阶段:首先将数据划分为若干个球形分布的子类,每一个子类用其聚类中心代表该类内的所有样本;然后利用可以处理复杂分布数据的流形进化聚类(manifold evolutionary clustering,简称MEC)对第1阶段得到的聚类中心进行类别划分;最后综合两次聚类结果整理得到最终聚类结果.该算法基于改进的K-均值算法和MEC算法.在进化聚类算法的基础上引入流形距离,使得算法能够胜任复杂分布的数据聚类问题.同时,算法降低了引入流形距离所带来的计算量.在分布各异的7个人工数据集和7个UCI数据集测试了二阶段聚类算法,并将其效果与遗传聚类算法、K均值算法和流形进化聚类算法做了比较.实验结果表明,无论对于简单或复杂、凸或非凸的数据,TPC都表现出良好的聚类性能,并且计算时间与MEC相比明显减少. 相似文献
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基于流形距离的人工免疫无监督分类与识别算法 总被引:3,自引:0,他引:3
将一种新的流形距离作为相似性度量测度, 提出了一种用于无监督分类与识别的人工免疫系统方法. 通过基于流形距离的相似性度量, 有效利用样本集固有的全局一致性信息, 充分挖掘无类属样本的空间分布信息, 对样本进行类别划分. 新方法将免疫响应过程建模为一个四元组 AIR=(G,I,R,A) , 其中 G 为引发免疫响应的外界刺激, 即抗原; I 为所有可能抗体的集合; R 为抗体间相互作用的规则集合; A 为支配抗体反应、指导抗体进化的动态算法. 针对无监督分类问题, 将抗体编码为代表各类别的典型样本序号的排列, 利用动态算法 A 搜索能代表各类别的典型样本的最佳组合. 将新方法与标准的 K-均值算法、基于流形距离的进化聚类算法以及 Maulik 等人提出的基于遗传算法的聚类算法进行了性能比较. 对 6 个人工数据集及手写体数字识别问题的仿真实验结果显示, 新方法对样本空间分布复杂的无监督分类问题和实际的模式识别问题具有较高的准确率和较好的鲁棒性. 相似文献
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求解偏好多目标优化的克隆选择算法 总被引:8,自引:0,他引:8
目标维数较高的多目标优化问题的难题在于非支配解急剧增加,经典算法由于缺乏足够的选择压力导致性能急剧下降.提出了基于偏好等级的免疫记忆克隆选择优化算法,用于解决目标维数较高的多目标优化问题.利用决策者提供的偏好信息来为抗体分配偏好等级,根据该值比例克隆抗体,增大抗体的选择压力,加快收敛速率.根据偏好信息来缩减Pareto前沿,并用有限的偏好解估计该前沿.同时,建立了免疫记忆种群来保留较好的非支配抗体,采用ε支配机制来保持记忆抗体种群的多样性.实验结果表明,对于2目标的偏好多目标问题以及高达8目标的DTLZ2和DTLZ3问题,该算法取得了一定的实验效果. 相似文献
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将人工免疫系统的机理与Pareto强度算法相结合,提出一种用于解决多目标0/1背包问题的免疫系统Pareto强度算法(ISSPA).ISSPA结合克隆选择操作和注射疫苗操作,并通过免疫特异性度量保持种群的良好多样性和算法的全局搜索能力.与其他多目标进化算法的对比实验证明,ISSPA搜索得到的Pareto解的支配能力和在空间分布的均匀性上较其他几种多目标进化算法有明显的优势. 相似文献
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免疫克隆算法求解动态多目标优化问题 总被引:2,自引:1,他引:2
求解动态多目标优化(dynamic multi-objective optimization,简称DMO)问题的主要困难在于目标函数、约束条件或者相关的问题参数是随时间不断变化的.基于免疫克隆选择学说,提出一种用于解决DMO问题的新算法--动态多目标免疫克隆优化(immune clonal algorithm for DMO,简称ICADMO).该算法改进了现有的克隆策略,采用整体克隆的方式;在选择策略上,根据Pareto-占优的概念,将抗体群中的个体分为支配个体和非支配个体,对非支配个体进行选择.采用3个特色算子,使其很好地保持了所得解的多样性、均匀性和收敛性.通过数值实验,与DBM(direction-based method)算法进行比较,结果表明,新算法在收敛性、多样性以及解分布的广度方面都体现了很好的性能. 相似文献
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半监督谱聚类特征向量选择算法 总被引:7,自引:0,他引:7
对于一个K类问题,Ng-Jordan-Weiss(NJW)谱聚类算法通常采用数据规范化亲和度矩阵的前K个最大特征值对应的特征向量作为数据的一种表示。然而,对于某些模式识别问题,这K个特征向量不一定能够体现原始数据的结构。文中提出一种半监督谱聚类特征向量选择算法。该算法利用一定量的监督信息寻找能够体现数据结构的特征向量组合,进而获得优于传统谱聚类算法的聚类性能。UCI标准数据集和MNIST手写体数据集上的仿真实验验证该算法的有效性和鲁棒性。 相似文献
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随着三维数据采集设备的成熟与普及,由激光雷达、结构光传感器和立体相机等设备采集的点云数据引起了广泛关注,并以此研究出针对点云的配准、分类、分割和跟踪等算法,推动了点云相关研究领域的科研进展。点云配准是点云数据处理的一个重要研究方向,旨在找到一个刚性变换运动参数,使得运动参数作用于源点云后能够与参考点云对齐。传统的点云配准方法大多存在着对初始位姿、异常值敏感等问题,而计算智能方法在处理点云配准问题,例如去除孤立点或求解矩阵时可以有效解决这些问题,并且能够适用于点云重叠程度低的情况,表现出较强的鲁棒性和泛化性。这种方法不依赖于问题本身特性,也不需要建立精确的模型,只需要求出替代真值解的近似解,大幅简化了计算量。在计算智能中,深度学习因其强大的学习能力越来越多地应用于点云配准问题,同时由于进化计算的强大全局搜索能力以及模糊逻辑对不确定性的良好适应能力,许多研究也将这两种方法应用于配准问题。本文对点云配准领域中的计算智能方法进行全面讨论,分别从基于深度学习、进化计算和模糊逻辑的点云配准方法这 3 个方面展开论述,同时对传统的点云配准方法进行简要介绍,并对各种方法的优缺点进行了详细讨论,旨在以更全面、清晰的方式总结点云配准问题上的相关研究。 相似文献
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受经济管理学中“和谐管理”理论的思想启发,提出一种全新的免疫进化信息网络模型,即和谐进化信息网络(HEIN).在该模型中,将优化问题的求解看作是信息网络能量最大化的过程,通过“和则”与“谐则”二个规则集的有机结合来有效控制和管理进化过程,实现了比单纯模拟生物免疫响应或自然进化更加完备和高效的和谐进化.实验结果表明,所提出算法可更好地保持种群多样性,收敛速度快,求解精度高. 相似文献
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