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题名基于精英反向学习的萤火虫k-means改进算法
被引量：10
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作者
汤文亮
张平
汤树芳
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机构
华东交通大学信息工程学院
华东交通大学软件学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第11期3164-3169,共6页
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基金
2017年省科技厅重点研发计划基金项目(20171BBH80005)
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文摘
为解决传统k-means聚类算法在聚类精度及中心点选取方面的问题,提出一种基于精英反向学习的萤火虫k-means改进算法。针对k-means算法的弱点,利用萤火虫优化算法具有较强全局搜索能力这一特性,使用精英反向学习策略对萤火虫进行改进,扩大萤火虫的搜索范围并提高收敛速度,对萤火虫的吸引度和步长因子进行改进,提升聚类效率。将改进算法运用到UCI标准数据集进行聚类仿真实验,该算法在寻优精度和收敛速度上有更好的结果,验证了其有效性。
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关键词
萤火虫算法
K-MEANS算法
精英反向学习
反向学习策略
精英反向解
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Keywords
firefly algorithm
k-means algorithm
elite opposition-based learning
opposition-based learning strategy
elite opposite solution
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于精英反向学习策略的麻雀搜索算法
被引量：7
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作者
冯增喜
李诗妍
赵锦彤
陈海越
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机构
西安建筑科技大学建筑设备科学与工程学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2023年第1期378-381,393,共5页
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基金
国家重点研发计划项目专题(2017YFC0704104-03)
军内科研项目(JJ20191C050237)。
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文摘
针对麻雀搜索算法(Sparrow Optimization Algorithm,SSA)存在收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,提出了一种基于精英反向学习(EOBL,elite opposition-based learning)的麻雀搜索算法。该算法引入精英反向学习策略,通过精英个体反向学习生成反向解,同时获取精英麻雀的动态边界,对比更新前后麻雀,如果更优则替代之前的麻雀,从当前解和精英反向解中挑选优异个体作为下一代种群,有效的提高了算法全局搜索能力和搜索精度。通过标准测试函数进行对比仿真,结果表明加入精英反向学习麻雀搜索算法具有很好的全局搜索能力和收敛速度。
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关键词
麻雀搜索算法
反向学习策略
精英反向学习
精英反向解
全局搜索
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Keywords
Sparrow search algorithm
Reverse learning strategy
Elite reverse learning
Elite reverse solution
Global search
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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