基于粒子群优化和遗传算法的协同聚类算法

• 作者: 曹长虎 李亚非
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类算法 协同算法 粒子群优化 遗传算法 双种群
• 年，卷（期）: 2011,（16）
• 所属期刊栏目: 人工智能识别技术
• 页码范围: 167-169
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4060字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.16.057

摘要

为充分发挥粒子群优化算法和遗传算法各自的优势,提出一种新的基于粒子群和遗传算法的协同进化算法,并将其应用于聚类分析.通过构建2个相互竞争的种群,采用相对适应度度量方法,在一个纯自举的过程中产生最优竞争个体.在现实世界数据集上的仿真实验表明,该算法在收敛精度方面优于基于遗传算法的聚类方法和基本粒子群优化聚类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李亚非	南京工业大学电子与信息工程学院	7	120	5.0	7.0
2	曹长虎	南京工业大学电子与信息工程学院	3	105	3.0	3.0