自适应文化差分进化算法在洪灾聚类评价中的应用

针对模糊聚类迭代(FCI)模型参数难以优化的问题,提出了一种自适应文化差分进化(ACDE)算法,该算法将差分进化(DE)算法纳入文化算法的框架,通过两个种群的独立演化及信息交流来提升算法的全局寻优能力,克服了DE算法存在的早熟收敛问题,进而利用ACDE算法来优化FCI模型的聚类中心矩阵,有效改善了FCI模型的聚类效果。对河南省洪灾聚类评价分析结果表明,该模型具有合理性及有效性。