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聚类可以看成是寻找K个最佳聚类中心的过程。文中把一组聚类中心视为一个粒子（P）,把各个数据到各自聚类中心的欧式距离之和看成优化函数（f（P））,使用带混沌搜索的粒子群聚类算法（C-PSO）算法寻找最优函数值,从而找到最佳聚类中心。该算法改进了粒子速度的初始化,把混沌搜索嵌入到粒子群的搜索过程中,提高了粒子群的搜索能力。实验结果表明,该算法的聚类效果明显好于K-means和PSO聚类。 相似文献
2.
提出了一种粒子群算法与遗传算法结合的组合粒子群算法,并将其用于求解复杂的、非线性的水火电混合电力系统电源规划问题。该结合算法引入的遗传算法成功地提高了基本粒子群算法的全局搜索能力,同时也比基本遗传算法的收敛速度更快。算例结果表明:对于短期规划,该算法能可靠、快速地收敛到全局最优解,对于大型电力系统的中长期电源规划问题也可得到较好解。 相似文献
3.
带混沌搜索的粒子群聚类算法 总被引：2，自引：0，他引：2
聚类可以看成是寻找K个最佳聚类中心的过程.文中把一组聚类中心视为一个粒子(P),把各个数据到各自聚类中心的欧式距离之和看成优化函数(f(P)),使用带混沌搜索的粒子群聚类算法(C-PSO)算法寻找最优函数值,从而找到最佳聚类中心.该算法改进了粒子速度的初始化,把混沌搜索嵌入到粒子群的搜索过程中,提高了粒子群的搜索能力.实验结果表明,该算法的聚类效果明显好于K-means和PSO聚类. 相似文献
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