基于PAM和均匀设计的并行粒子群优化算法

• 作者: 封俊红 张捷 朱晓姝
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 并行 围绕中心点的划分(PAM) 均匀设计 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 理论与研发
• 页码范围: 19-25,48
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 字数: 6032字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1510-0254

摘要

聚类技术是数据挖掘中的一个重要方法，PAM（Partitioning Around Medoids）是基于分区的聚类算法的一种，它试图将n个数据对象分成k个部分。在并行粒子群PSO（Particle Swarm Optimization）算法中，需要划分整个种群为几个相互不重叠的子种群。因此，引入PAM来划分整个种群。通过聚类，相同子种群的粒子相对集中，从而能够较容易地相互学习。这使得有限的时间能够花费在最有效的搜索上，以便提高算法的搜索效率。为了均匀地探测整个解空间，引入均匀设计来产生初始种群，使种群成员均匀地分散在可行解空间中。进化过程中，均匀设计也被引入来替换种群中的较差个体。提出基于PAM和均匀设计的并行粒子群算法，它结合并充分利用了二者的优点。对几个测试问题的实验结果证明，提出的算法比传统的并行粒子群算法具有更高的性能和更好的收敛准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱晓姝	玉林师范学院计算机科学与工程学院广西高校复杂系统优化与大数据处理重点实验室	56	257	7.0	15.0
2	张捷	玉林师范学院计算机科学与工程学院广西高校复杂系统优化与大数据处理重点实验室	17	26	3.0	4.0
3	封俊红	玉林师范学院计算机科学与工程学院广西高校复杂系统优化与大数据处理重点实验室	9	16	2.0	3.0