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Clustering of Moving Vectors for Evolutionary Computation

机译：移动向量的聚类，用于进化计算

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We propose a method for clustering moving vectors oriented around two different local optima and some methods for improving the clustering performance. Evolutionary computation is an optimization method for finding the global optimum iteratively using multiple individuals; we propose a method for estimating the global optimum mathematically using the moving vectors between parent individuals and their offspring. Our proposed clustering method is the first to tackle the extension of the estimation method to multimodal optimization. We describe the algorithm of the clustering method, the improvements made to the method, and the estimation performance for two local optima.
机译：我们提出了一种用于聚类围绕两个不同局部OPTOMA的移动向量的方法以及一些用于提高聚类性能的方法。进化计算是一种优化方法，用于使用多个单独迭代地找到全局最佳的方法;我们提出了一种用于估计数学上的全局最佳的方法，使用父片之间的移动向量及其后代。我们所提出的聚类方法是第一个解决估计方法到多式化优化的延伸。我们描述了群集方法的算法，对方法进行了改进，以及两个本地Optima的估计性能。

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