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摘要:
从增加种群多样性和信息交流能力出发,结合K-means聚类算法和Ring型拓扑结构的特点,提出了一种动态拓扑结构的改进算法(KPSO).在粒子信息交流中,提出两种位置和速度更新方式,并通过Beneh.mark函数优化问题测试,比较了KPSO算法与经典PSO的各种性能.对KPSO的重要参数聚类数K、种群规模N的选择进行了组合实验测试.结果表明,改进后的KPSO求解复杂优化问题性能良好,在搜索精度和速度上优势明显,对于不同的种群规模选择不同的聚类数对算法有重要影响.
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文献信息
篇名 具有动态拓扑结构的聚类粒子群算法研究
来源期刊 武汉理工大学学报(信息与管理工程版) 学科 工学
关键词 粒子群算法 动态拓扑结构 K-means聚类 函数优化
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 22-26
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 4385字 语种 中文
DOI 10.3963/j.issn.1007-144X.2011.01.006
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 李斌 福建工程学院经济管理系 13 86 5.0 8.0
2 李文锋 武汉理工大学物流工程学院 113 1956 21.0 39.0
3 张煜 武汉理工大学物流工程学院 61 534 13.0 20.0
4 梁晓磊 武汉理工大学物流工程学院 7 91 6.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群算法
动态拓扑结构
K-means聚类
函数优化
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
武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
双月刊
2095-3852
42-1825/TP
大16开
湖北省武汉市珞狮路205号
38-91
1979
chi
出版文献量(篇)
5275
总下载数(次)
13
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