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动态小生境遗传算法的改进及其在聚类分析中的应用研究

范冬成  
【摘要】:遗传算法因其计算简单、优化效果好的优点,使其得到了广泛的关注和不断的研究。小生境遗传算法是遗传算法不断发展的一个产物,引入了小生境技术的遗传算法可以更好的保持种群的多样性,同时具有很高的全局搜索能力和收敛速度。但该算法仍然存在初始半径的设置、缺乏统一的理论框架等问题,需要进一步改进。 本文针对小生境技术中难以设置初始半径的问题提出了一种带有多样半径的动态小生境遗传算法。在我们的方法中,我们先随机产生一个值作为所有小生境的初始半径,然后每个小生境基于两个新的机制独立的进行进化。第一个机制采用最优个体间的相互位置关系,来决定某两个小生境是否属于同一小生境,进而合并成同一个小生境。第二个操作则对同一个小生境中的个体进行检查,判断是否有不属于该小生境的个体被包含进来,然后剔除不属于该小生境的个体。这两个操作不断执行于群体中的所有小生境,经过这些操作后,每个小生境将会有一个新的半径,因而拥有了多样化的非单一的小生境半径。这个思路可以使得小生境技术满足于具有不同局部最优领域的特征的问题。 改进后的小生境遗传算法首先采用若干标准函数对其性能进行了验证,结果表明改进后的算法较传统的小生境遗传算法在性能上有很大的改善。随后又本文将改进的算法应用到数据聚类分析中。实验结果表明,改进的算法可以对数据的聚类分析产生很好的效果,而且具有很好的稳定性能。


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