基于K-均值聚类的免疫粒子群优化算法

满春涛; 张锐; 张涛

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基于K-均值聚类的免疫粒子群优化算法

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在解决复杂函数优化问题时,免疫粒子群优化算法在疫苗提取操作中,通常把最佳粒子作为有效特征信息,没有从根本上解决"趋同性"问题,影响算法的收敛速度和收敛精度。针对该问题,提出了一种基于K-均值聚类的免疫粒子群优化算法(KIPSO),将K-均值聚类算法用于免疫疫苗的提取,确定最高平均适应值的聚类中心及其最大邻域,得到符合具有最优个体特征的疫苗集,并以自适应方式确定疫苗集进行疫苗更新,提高算法的收敛性。仿真结果表明,与免疫粒子群优化算法相比,该算法提高了收敛速度和收敛精度。

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来源
《控制工程》 |2010年第6期|796-799|共4页
作者
满春涛; 张锐; 张涛;
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作者单位

哈尔滨理工大学自动化学院;

哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院;

哈尔滨理工大学电气与电子工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
K-均值; 疫苗提取; 免疫粒子群优化算法; 自适应;

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