首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于K- 均值聚类的动态多种群粒子群算法及其应用
引用本文:刘衍民,隋常玲,赵庆祯.基于K- 均值聚类的动态多种群粒子群算法及其应用[J].控制与决策,2011,26(7):1019-1025.
作者姓名:刘衍民  隋常玲  赵庆祯
作者单位:1. 遵义师范学院数学系,贵州遵义563002 山东师范大学管理与经济学院,济南250014
2. 遵义师范学院数学系,贵州遵义,563002
3. 山东师范大学管理与经济学院,济南,250014
基金项目:贵州教育厅社科项目(0705204); 遵义师范学院基础教育课题(基07017,基07015); 遵义市科技局项目([2008]21)
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.

关 键 词:粒子群算法  K-均值  动态多种群
收稿时间:2010/4/16 0:00:00
修稿时间:2010/5/22 0:00:00

Dynamic multi-swarm particle swarm optimizer based on K- means clustering and its application
LIU Yan-min,SUI Chang-ling,ZHAO Qing-zhen.Dynamic multi-swarm particle swarm optimizer based on K- means clustering and its application[J].Control and Decision,2011,26(7):1019-1025.
Authors:LIU Yan-min  SUI Chang-ling  ZHAO Qing-zhen
Affiliation:LIU Yan-min~(1,2),SUI Chang-ling~1,ZHAO Qing-zhen~2 (1.Department of Mathematics,Zunyi Normal College,Zunyi 563002,China,2.School of Management and Economics,Shandong Normal University,Ji'nan 250014,China.
Abstract:Particle swarm optimizer(PSO)may easily get trapped in a local optimum,when it comes to solving complex multimodal problems.Therefore,this paper presents dynamic multi-swarm particle swarm optimizer based on K-means clustering(KDMSPSO).In KDMSPSO,the population is divided into several sub-swarms by using K-means clustering.In order to increase the message exchange of sub-swarms,the sub-swarm is dynamically constructed,and the velocity of each particle is adjusted by clustering center that it belongs to and ...
Keywords:particle swarm optimizer  K-means  dynamic multi-swarm  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《控制与决策》浏览原始摘要信息
点击此处可从《控制与决策》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号