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基于均匀布点的混沌人口迁移算法及应用

Chaotic population migration algorithm based on uniform design and its application
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摘要 人口迁移算法是近几年提出的一种新的全局优化搜索算法。引入均匀布点和混沌搜索算法,对基本的人口迁移算法进行了改进,提出了基于均匀布点的混沌人口迁移算法,并应用于聚类分析。通过二维随机数据实验和Iris数据集实验,对改进算法的有效性进行了验证。结果表明,改进的人口迁移算法能有效地避免陷入局部最优,具有更强的寻优能力,而且收敛速度更快。 Population migration algorithm(PMA)is a search algorithm proposed in recent years.This paper proposed an improved algorithm:chaotic population migration algorithm based on uniform design(UDC-PMA) in which combined uniform design and chaos search algorithm,and applied this algorithm to cluster analysis.Through two-dimensional random data experiments and Iris data sets experiments proved the effectiveness of UDC-PMA.The results show that UDC-PMA can effectively overcome the disadvantage of getting into local optimum,has better global optimization ability and faster convergence.
出处 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第11期4206-4208,共3页 Application Research of Computers
基金 国家自然科学基金资助项目(51047002)
关键词 全局优化 人口迁移算法 混沌搜索 均匀布点 聚类 global optimization population migration algorithm(PMA) chaos search uniform design cluster
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