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