一种改进的基于粒子群的离线聚类算法

为了解决K-means算法中对于初值的敏感,提出了一种基于粒子群的改进的K-means聚类算法(IPSOFCM).在K-means算法中引入粒子群算法,可有效提高算法的全局搜索能力,有助于粒子更容易跳出局部束缚.实验结果证明,IPSOFCM算法聚类准确度高,稳定性好.     

一种改进的k-means聚类算法

针对k-means算法事先必须获知聚类数目以及难以确定初始中心的缺点,提出了一种改进的k-means聚类算法.首先引入轮廓系数的概念,通过计算不同K值下簇集中各对象的轮廓系数确定事先未知分类信息的数据集中所包含的最优聚类数Kopt;然后通过凝聚层次聚类的方法获得数据集的分布,确定初始聚类中心;最后利用传统的k-means方法完成聚类.理论分析表明,所提出的算法具有适度的计算复杂度.IRIS测试数据集的实验结果表明了该算法能够合理区分不同类型的簇集,且可以有效地识别离群点,聚合后的结果簇集具有较低的熵值.     

一种改进的权均值粒子群优化算法

针对粒子群优化算法的早熟收敛和进化后期收敛速度慢等问题,提出了权均值粒子群优化算法。通过在"认知"部分和"社会"部分加入随机权值更新粒子的飞行速度,使粒子能够很快地收敛到全局最优点。典型函数的仿真结果表明,该算法不仅具有较好的全局收敛性能和较快的收敛速度,而且有效地避免了早熟收敛问题。     

一种k-means聚类的改进算法与实现

传统的k-means算法作为一种动态聚类法,是聚类方法中常用的一种划分方法,其应用领域非常广泛。但该方法存在初始k值不确定、时间复杂度大等缺点。针对这些缺点,改进了聚类初值的随机性问题,简化了算法,降低了时间复杂度,提高了k-means算法的性能,并给出了具体的代码实现。     

一种改进的粒子群算法研究

为了克服粒子群算法易发生早熟收敛、后期迭代速度较慢、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的粒子群算法。该算法采用非线性动态自适应的更新权重,进一步提高收敛速度;通过引入差分进化算法中的交叉算子,以提高算法的全局探索能力,利用差分进化算法的变异策略产生候选解,克服种群多样性的下降,以跳出局部最优。利用该算法对2个测试函数进行寻优,仿真结果表明,文章提出的算法是一种收敛速度快、收敛精度高的全局寻优算法。     

一种改进的粒子群优化算法

为了克服传统粒子群算法（Pso）的早熟和局部最优问题,通过分析基于惯性权重的粒子群优化在粒子寻优过程中的可行性,提出了一种变惯性权重的改进PSo算法,并对经典的测试函数进行TN试。实验结果证明,与传统PSO算法以及基于惯性权重的PSO相比,改进算法的寻优效果较好,全局搜索能力有显著提高,并能有效地避免早熟收敛问题。     

基于混沌振荡粒子群优化的FCM文本聚类方法

针对模糊C均值聚类算法易于陷入局部极值的问题,设计了一种基于混沌振荡粒子群优化的模糊C均值聚类方法。该方法在标准PSO算法中设计了一个振荡环节并引入混沌理论以增加算法的多样性和收敛性,接着把优化后的PSO算法和模糊C均值聚类算法相结合。文本聚类的仿真实验表明,相对于PSO-FCM算法和FCM算法,CCPSO-FCM算法具有良好的全局搜索能力和收敛速度,聚类效果良好。     

一种改进的基于差分隐私的k-means聚类算法

聚类分析是数据挖掘和机器学习的一个重要分支,应用范围广,但在聚类分析过程中大量敏感信息的泄露对用户构成威胁。因此,在聚类分析过程中实现隐私保护至关重要。传统基于差分隐私（DP）的k-means聚类算法由于存在盲目选择初始中心点、对异常点敏感度较高等问题,导致在保护数据隐私时,出现聚类可用性较低的情况。针对该问题提出一种改进的基于差分隐私保护的（IDP）k-means聚类算法以提高聚类可用性,并进行理论分析和对比实验。理论分析表明,该算法满足ε-差分隐私;仿真实验结果表明,在同一隐私预算下,k-means算法改进后在聚类可用性上优于其它差分隐私k-means聚类算法,在同一数据集与同一隐私参数下,改进k-means算法在数据可用性方面比传统算法提高了将近5个百分点。     

一种快速自适应粒子群算法

为了解决标准粒子群优化算法(SPSO)不能适应复杂非线性优化过程的问题,提出了一种动态改变惯性权重的快速自适应粒子群优化算法(QAPSO),直接利用群粒子的位置分布情况控制粒子飞行的惯性权重,借助于个体最优位置和全局最优位置的平均作用避免粒子陷入局部最优。通过多个基准函数仿真结果表明,在不引入额外设计及增加实现复杂度的前提下,相对于SPOS等经典算法,QAPSO在收敛速度、最优解精度等方面获得了大幅提升,尤其对于多峰函数效果更明显。     

基于粒子群算法的排课系统设计

排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题.在针对遗传算法在求解该问题时搜索效率较低的情况下,提出了一个基于粒子群的排课算法.在算法设计过程中,考虑排课过程中所出现的各种时间、空间资源的冲突情况,设计了一种基于粒子群优化算法来实现时间和空间两种资源的优化.利用C#程序设计语言实现了基于粒子群算法的排课系统,实验和测试结果也验证了其有效性和系统的可用性.     

一种求解背包问题的改进离散粒子群优化算法

文章提出了一种改进的离散型粒子群优化算法,该算法重新定义粒子群优化算法的速度和位置公式,使其适用于离散问题.将该算法应用到典型的组合优化问题(0-1背包问题)的求解中,仿真实验表明了该算法的有效性.     

模拟退火改进粒子群优化算法求解优化问题

针对粒子群优化算法后期易陷于局部最小的缺点,引入模拟退火思想,建立模拟退火—粒子群优化算法。通过求解函数优化问题对比实验,表明改进后的粒子群优化算法增强全局寻优能力,搜索成功率大为提高。     

基于粒子群算法的太阳能电动汽车复合能源系统优化

太阳能电动汽车的复合能源系统优化匹配问题可以看成一个多目标优化问题,两个相互冲突的目标是极大化系统的峰值功率满足率和极小化系统的成本,前者关系到系统的可靠性后者涉及到样车能否量产,所以两个优化目标都很重要.本文提出了改进的粒子群算法优化配置太阳能电动汽车复合能源系统,这种改进的粒子群算法引进了遗传算法里的变异算子,并且打破常规算法里的加速因子为常数的惯例而使加速因子随时间改变.优化结果显示：改进的粒子群算法也能够很好地解决复合能源系统的多目标优化问题.     

一种改进的自适应变异的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法存在的早熟收敛问题,提出了一种改进的自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度方差和当前最优解的大小,确定当前粒子的最佳变异因子。使用变异因子来改变粒子的运动方向,使粒子进入临近区域继续搜索,以确定新的个体极值和全局极值,避免出现局部最优解。仿真结果表明:自适应变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力,其全局搜索能力有了一定提高,收敛速度较快,并且能够有效避免早熟收敛问题;虽然耗费时间有所增加,但在可接受范围内,用少许的时间代价换取全局最优解是值得的。     

基于粒子群算法求解整数规划的改进方法

标准粒子群算法主要用于优化连续性,而对粒子群算法求解非线性整数规划,算法的粒子位置必须解决取整问题。基此,文章提出一种粒子位置最终取整的方法,以改进粒子群算法解决整数规划的具体过程。基准函数的仿真结果表明,改进后的取整方法的搜索成功率优于直接取整和随机取整,综合搜索效率更佳。     

基于改进粒子群优化的K-means聚类的焊接缺陷图像识别

针对传统检测方法对焊接缺陷图像识别的缺点,提出基于改进粒子群算法优化的K-means聚类的焊接缺陷图像识别方法。运用HOG算法提取焊接缺陷图像的特征,利用IPSO算法对K-means聚类模型的聚类点数K进行参数寻优,从而实现对焊接缺陷的检测识别,实验验证表明,该方法能够有效提高焊接缺陷图像的识别效果,总体识别准确度达到94%。     

基于改进粒子群算法的基站选址优化模型

科学技术的快速发展促进了通信网络规模的不断扩大。伴随通信宽带使用量的逐渐增长,基站的覆盖能力正在缩小,使得覆盖同样的区域,所需要的基站数量变得更多。建立基于改进粒子群算法的基站选址优化模型,利用此模型,可以得出新建基站的最优站址,规划新基站的建立,这些新建基站能解决信号覆盖较弱区域的覆盖问题。基于改进粒子群算法的基站选址优化模型,可以为各大运营商在规划建立新基站时提供指导性帮助。     

一种面向群组机器人搜索任务的改进粒子群算法

针对群组机器人搜索时难以得到全部全局信息的问题,提出邻域粒子对粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法进行改进。对于机器人组群中的粒子,设定了机器人的速度限制,根据任务的解决程度,可以弹性改变机器人粒子的前进速度。为实现在实际环境中使用PSO算法,将粒子的拓扑空间替换为搜索空间,使得群组机器人可以应用改进后的PSO算法完成既定的搜索任务。设计了一套含有8个指标的算法评价体系,通过100次的3种不同类型搜索任务求解,对比不同的算法和指标,实验结果证明了提出的PSO算法在群组机器人搜索任务中的适用性和有效性。     

基于MATLAB的粒子群优化算法程序设计

阐述了粒子群算法的基本原理,探讨了在MATLAB环境中实现粒子群算法的编程方法,构建粒子群算法工具箱函数,通过仿真示例验证了该方法的有效性,表明它能够对函数进行全局优化.     

基于改进粒子群算法的图像匹配技术研究

在分析基本粒子群优化算法的基础上,对学习因子进行非线性异步策略调整,改变其固定常数模式,平衡算法在迭代过程中的局部和全局搜索能力;同时引入活力因子,对失活粒子执行变异操作,提高种群多样性。改进算法可以提升对多维空间的全局寻优能力,避免粒子产生早熟收敛现象。将改进粒子群算法引入图像匹配优化问题中,提出了一种基于改进粒子群算法的图像匹配算法,实验结果表明,该算法具有更快的匹配速度以及更高的匹配精度,具有强鲁棒性。