差分进化算法的改进及其在聚类中的应用
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【摘要】:差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,简称DE算法)是一种新兴的进化算法,采用基于差分的变异策略,具有独特的记忆功能能够动态跟踪当前搜索情况.其原理简单,便于实现,具有较强的收敛能力和鲁棒性,能够有效地处理复杂优化问题且不依赖问题的具体特征.目前,差分进化算法已在众多领域中得到了广泛的应用,其研究成果已涉及到多个相关学科.变异策略对差分进化算法的成功与否起到至关重要的作用.然而,方向信息在DE变异策略的设计当中并没有被充分地挖掘,且对于如何平衡进化速度和种群多样性这两者之间的矛盾也没有得到很好的解决方案.本论文研究了个体在进化选择操作前后产生的差量信息在变异操作上的导向作用,提出了一种新的基于进化方向的变异策略"DE/current-to-pbest/1/Gvector".同时,为了测试我们这种新的方向信息能否提高算法的优化能力,我们在自适应差分进化算法JADE的基础上提出了一种新的算法DVDE.本文对CEC 2005常用的25个测试函数做了仿真实验,实验结果证明DVDE的算法平均性能优于其他5个目前来说性能最好的DE算法(JADE,SaDE, CoDE,jDE, EPSDE),特别是对于单峰函数,效果更为明显.实验结果也说明进化方向的加入对于提高算法的收敛速度以及保护种群的多样性避免算法过早陷入局部最优起到了较好的作用.K-means算法是一种典型的划分式聚类算法,对于大型数据集的处理十分的有效.但是,K-means算法需要事先确定聚类个数.本论文将改进的DVDE算法用于K-means聚类,提出了一个新的基于DVDE的自动聚类算法(AC-DVDE).首先,本文采用双交叉策略,在传统的两点式交叉操作之后,针对DE用于自动聚类时的特定的编码方式,添加了一种基于个体间聚类中心随机交换交叉策略;其次,针对聚类中心选取方法的随机性导致的聚类中心有可能偏离数据集或者聚类中心过于集中的缺陷做出了相关改进,通过先对聚类中心进行筛选在进行聚类,有效避免了因算法本身的随机性导致的错误聚类划分.通过对UCI的4个数据集的仿真实验比较,该种双交叉操作的聚类算法明显好于同类算法.
【关键词】:差分进化算法 变异策略 进化方向 K-means聚类算法
【学位授予单位】:广东工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP18;TP311.13
【目录】:
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-11
- 第一章 绪论11-16
- 1.1 研究背景及意义11-12
- 1.2 研究现状12-14
- 1.2.1 差分进化算法的研究现状12-13
- 1.2.2 K-means算法的研究现状13-14
- 1.3 本文的主要研究内容14-15
- 1.4 本文的写作框架15-16
- 第二章 差分进化算法16-23
- 2.1 引言16
- 2.2 标准的差分进化算法16-18
- 2.3 差分进化算法的改进研究18-21
- 2.3.1 控制参数的研究19-20
- 2.3.2 变异策略研究20-21
- 2.4 本章小结21-23
- 第三章 基于进化方向的差分进化算法23-40
- 3.1 引言23
- 3.2 JADE算法23-24
- 3.3 变异策略的改进24-28
- 3.3.1 基于进化方向的变异策略26-28
- 3.3.2 相关说明28
- 3.4 实验仿真及结果分析28-39
- 3.4.1 测试函数28
- 3.4.2 实验参数设置28-30
- 3.4.3 算法性能好坏的评价标准30-32
- 3.4.4 仿真结果分析32-39
- 3.5 本章小结39-40
- 第四章 聚类40-47
- 4.1 聚类概念及聚类的一般过程40-41
- 4.2 相似性度量准则41-42
- 4.3 聚类准则函数42-44
- 4.4 聚类算法的分类44-45
- 4.5 K-means算法45-46
- 4.6 本章小结46-47
- 第五章 改进的差分进化算法在聚类中的应用47-54
- 5.1 引言47-48
- 5.2 ACDE算法48
- 5.2.1 个体的编码表示方法48
- 5.2.2 聚类准则函数48
- 5.3 基于DVDE的自动聚类算法48-51
- 5.3.1 基于完整聚类中心的交叉操作49-50
- 5.3.2 聚类中心的筛选50-51
- 5.4 实验仿真及结果分析51-53
- 5.4.1 数据来源及参数设置51-52
- 5.4.2 结果评价52-53
- 5.5 本章小结53-54
- 结论54-56
- 参考文献56-61
- 攻读硕士学位期间发表论文61-63
- 致谢63
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本文编号:264317
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