基于混合蛙跳算法的聚类问题研究

• 作者: 冯帆 杨淑莹 王光彪 王博凯 贾紫娟
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混合蛙跳算法 聚类问题 种群进化
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 18-22
• 分类号: TP311
• 字数: 3510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2012.01.005

摘要

混合蛙跳算法(SFLA)是一种基于子群——种群进化模式的群智能优化算法,通过自身特有的分组算子实现不同解的合理分布,能够有效跳出局部最优；局部位置更新算子只对最差解进行更新,加快了算法的收敛速度.针对传统算法在解决聚类问题时存在聚类精度低和算法收敛速度较慢等缺点,本文提出了运用混合蛙跳算法来解决聚类问题,通过采用基于图像二维空间像素特征提取的方法构造青蛙个体解,设计青蛙进化的目标函数和青蛙位置更新策略,并通过数字,图形等验证了该算法解决聚类问题的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨淑莹	天津理工大学计算机与通信工程学院	43	422	10.0	18.0
2	贾紫娟	天津理工大学计算机与通信工程学院	4	44	3.0	4.0
3	王光彪	天津理工大学计算机与通信工程学院	5	44	3.0	5.0
4	王博凯	天津理工大学计算机与通信工程学院	4	45	3.0	4.0
5	冯帆	天津理工大学计算机与通信工程学院	4	45	3.0	4.0