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摘要:
针对差分进化算法早熟与搜索效率不理想的问题,提出一种改进的差分进化算法.算法在变异阶段采用多策略与多参数并行的方法一次产生多个变异个体,有效地保持了种群中个体的多样性,抑制了早熟现象的发生.根据竞争机制选择适应度最好的变异个体进行选择操作,提高了搜索效率.与差分进化及其改进算法的对比实验表明了算法的有效性,并把提出的算法应用到模糊聚类分析中,较好的解决了原始聚类模型求解容易陷入局部极值的问题.
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文献信息
篇名 改进差分进化算法及其在模糊聚类分析中的应用
来源期刊 长春理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 全局优化 差分进化 进化策略 聚类分析
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 129-132
页数 分类号 TP183
字数 3734字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9870.2011.04.036
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨勇 长春理工大学计算机科学技术学院 49 335 7.0 17.0
2 曲福恒 长春理工大学计算机科学技术学院 23 48 5.0 5.0
3 胡雅婷 吉林农业大学信息技术学院 18 68 5.0 7.0
4 谷欣超 长春理工大学计算机科学技术学院 17 101 6.0 9.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
全局优化
差分进化
进化策略
聚类分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
长春理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-9870
22-1364/TH
16开
长春市卫星路7089号
1978
chi
出版文献量(篇)
3546
总下载数(次)
14
总被引数(次)
15546
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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