本文關鍵詞：差分進化算法的改進及其在聚類中的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：差分進化算法(Differential Evolution Algorithm,簡稱DE算法)是一種新興的進化算法,采用基于差分的變異策略,具有獨特的記憶功能能夠動態(tài)跟蹤當前搜索情況.其原理簡單,便于實現(xiàn),具有較強的收斂能力和魯棒性,能夠有效地處理復雜優(yōu)化問題且不依賴問題的具體特征.目前,差分進化算法已在眾多領域中得到了廣泛的應用,其研究成果已涉及到多個相關學科.變異策略對差分進化算法的成功與否起到至關重要的作用.然而,方向信息在DE變異策略的設計當中并沒有被充分地挖掘,且對于如何平衡進化速度和種群多樣性這兩者之間的矛盾也沒有得到很好的解決方案.本論文研究了個體在進化選擇操作前后產(chǎn)生的差量信息在變異操作上的導向作用,提出了一種新的基于進化方向的變異策略"DE/current-to-pbest/1/Gvector".同時,為了測試我們這種新的方向信息能否提高算法的優(yōu)化能力,我們在自適應差分進化算法JADE的基礎上提出了一種新的算法DVDE.本文對CEC 2005常用的25個測試函數(shù)做了仿真實驗,實驗結果證明DVDE的算法平均性能優(yōu)于其他5個目前來說性能最好的DE算法(JADE,SaDE, CoDE,jDE, EPSDE),特別是對于單峰函數(shù),效果更為明顯.實驗結果也說明進化方向的加入對于提高算法的收斂速度以及保護種群的多樣性避免算法過早陷入局部最優(yōu)起到了較好的作用.K-means算法是一種典型的劃分式聚類算法,對于大型數(shù)據(jù)集的處理十分的有效.但是,K-means算法需要事先確定聚類個數(shù).本論文將改進的DVDE算法用于K-means聚類,提出了一個新的基于DVDE的自動聚類算法(AC-DVDE).首先,本文采用雙交叉策略,在傳統(tǒng)的兩點式交叉操作之后,針對DE用于自動聚類時的特定的編碼方式,添加了一種基于個體間聚類中心隨機交換交叉策略;其次,針對聚類中心選取方法的隨機性導致的聚類中心有可能偏離數(shù)據(jù)集或者聚類中心過于集中的缺陷做出了相關改進,通過先對聚類中心進行篩選在進行聚類,有效避免了因算法本身的隨機性導致的錯誤聚類劃分.通過對UCI的4個數(shù)據(jù)集的仿真實驗比較,該種雙交叉操作的聚類算法明顯好于同類算法.
【關鍵詞】：差分進化算法 變異策略 進化方向 K-means聚類算法
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 差分進化算法的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 K-means算法的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文的主要研究內容14-15
• 1.4 本文的寫作框架15-16
• 第二章 差分進化算法16-23
• 2.1 引言16
• 2.2 標準的差分進化算法16-18
• 2.3 差分進化算法的改進研究18-21
• 2.3.1 控制參數(shù)的研究19-20
• 2.3.2 變異策略研究20-21
• 2.4 本章小結21-23
• 第三章 基于進化方向的差分進化算法23-40
• 3.1 引言23
• 3.2 JADE算法23-24
• 3.3 變異策略的改進24-28
• 3.3.1 基于進化方向的變異策略26-28
• 3.3.2 相關說明28
• 3.4 實驗仿真及結果分析28-39
• 3.4.1 測試函數(shù)28
• 3.4.2 實驗參數(shù)設置28-30
• 3.4.3 算法性能好壞的評價標準30-32
• 3.4.4 仿真結果分析32-39
• 3.5 本章小結39-40
• 第四章 聚類40-47
• 4.1 聚類概念及聚類的一般過程40-41
• 4.2 相似性度量準則41-42
• 4.3 聚類準則函數(shù)42-44
• 4.4 聚類算法的分類44-45
• 4.5 K-means算法45-46
• 4.6 本章小結46-47
• 第五章 改進的差分進化算法在聚類中的應用47-54
• 5.1 引言47-48
• 5.2 ACDE算法48
• 5.2.1 個體的編碼表示方法48
• 5.2.2 聚類準則函數(shù)48
• 5.3 基于DVDE的自動聚類算法48-51
• 5.3.1 基于完整聚類中心的交叉操作49-50
• 5.3.2 聚類中心的篩選50-51
• 5.4 實驗仿真及結果分析51-53
• 5.4.1 數(shù)據(jù)來源及參數(shù)設置51-52
• 5.4.2 結果評價52-53
• 5.5 本章小結53-54
• 結論54-56
• 參考文獻56-61
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表論文61-63
• 致謝63

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