基于混合蛙跳算法的聚类问题研究

作     者：王博凯 杨淑莹 王光彪 冯帆 贾紫娟 WANG Bo-kai;YANG Shu-ying;WANG Guang-biao;FENG Fan;JIA Zi-juan

作者机构：天津理工大学计算机与通信工程学院天津300384 

基　　金：天津市高校发展基金(20071308) 

出 版 物：《天津理工大学学报》 (Journal of Tianjin University of Technology)

年 卷 期：2012年第28卷第1期

页      码：18-22页

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.

主 题 词：混合蛙跳算法 聚类问题 种群进化 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-095X.2012.01.005

馆 藏 号：203972710...