自然科学版
陕西师范大学学报(自然科学版)
数学与计算机科学
一种改进的求解聚类问题的萤火虫群优化算法
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杜明煜, 雷秀娟*
(陕西师范大学 计算机科学学院, 陕西 西安 710119)
杜明煜,女,硕士研究生,主要研究领域为智能优化算法.E-mail:dmy1989@stu.snnu.edu.cn.
摘要:
提出一种改进的求解聚类问题的萤火虫群优化算法,该算法借鉴粒子群优化算法的思想,对聚类中心采用实数编码和解码方法;用线性递减的移动步长代替固定步长,萤火虫的更新位置由动态决策域和全局最优位置共同决定代替仅由动态决策域决定;并加入孤立点的移动策略,使得孤立点可以向最优值方向移动.将该算法与粒子群优化算法、基本的萤火虫群优化算法在UCI数据集上进行对比试验,结果表明改进的萤火虫群优化算法可以取得较好的聚类效果.
关键词:
萤火虫群优化算法; 聚类分析; 群智能
收稿日期:
2013-11-07
中图分类号:
TP301.6
文献标识码:
A
文章编号:
1672-4291(2014)03-0020-04
基金项目:
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61100164,61173190); 教育部留学回国人员科研启动基金项目(教外司留\[2012\]1707号);陕西省自然科学基础研究计划青年基金项目(2010JQ8034); 中央高校基本科研业务费专项资金项目(GK201302025, GK201402035).
Doi:
An improved glowworm swarm optimization algorithm for clustering problems
DU Mingyu, LEI Xiujuan*
(College of Computer Science, Shaanxi Normal University, Xi′an 710119, Shaanxi, China)
Abstract:
An improved glowworm swarm optimization algorithm (IGSOA)for clustering problem is propsed.In this algorithm,real-coded and decoded methods are used for the cluster center,linearly decreasing steps are adopted instead of fixed steps inspired by particle swarm optimization (PSO) algorithm,the position of the glowworm is updated based on both dynamic decision domains and global position in place of dynamic decision merely,and also the outliers′ movement strategy is added to the algorithm making its movement to the optima. The simulation result on UCI datasets demonstrates that the new method performs better than PSO and the basic GSO algorithms.
KeyWords:
glowworm swarm optimization algorithm; clustering analysis; swarm intelligence