一种基于网格和密度的微粒群混合聚类算法
一种基于密度和网格的高效聚类算法
ｐｒｏａｃｈｅｓ．
Ｄｅｎｓｉｔｙ—ｂａｓｅｄ［５］ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｒｅｇａｒｄ ｃｌｕｓｔｅｒｓ ａｓ ｄｅｎｓｅ ｒｅｇｉｏｎｓ ｏｆ ｏｂｊｅｃｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｄａｔａ ｓｐａｃｅ ｔｈａｔ ａｒｅ ｓｅｐａｒａｔｅｄ ｂｙ ｒｅｇｉｏｎｓ ｏｆ ｌｏｗ ｄｅｎｓｉｔｙ．Ａ ｄｅｎｓｉｔｙ－
Ｔｈｅ ｇｏａｌ ｏｆ ｄａｔａ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｉｓ ｔｏ ｇｒｏｕｐ
ｔｈｅ ｏｂｊｅｃｔｓ ｏｆ ａ ｄａｔａｂａｓｅ ｔｏ ａ ｓｅｔ ｏｆ ｍｅａｎｉｎｇｆｕｌ ｓｕｂｃｌａｓ－ ｓｅＳ．Ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｌａｒｇｅ ｓｐａｔｉａｌ ｄａｔａｂａｓｅｓ ｒａｉｓｅｓ
ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ＤＧＣＡ ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｓ ｉｔｓ ｔｉｍｅ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ．Ｉｎ
ｓｅｃｔｉｏｎ ５，ｗｅ ｐｅｒｆｏｒｍ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ．Ｓｅｃｔｉｏｎ ６ ｃｏｎｃｌｕｄｅｓ ｗｉｔｈ ａ ｓｕｍｍａｒｙ ａｎｄ ｓｏｍｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｆｕ— ｔｕｒｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ．
ｓｅｎｓｉｂｌｅ ｔｏ ｔｈｅｓｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｖａｌｕｅｓ，ａｎｄ ｉｔｓ ｔｉｍｅ ｃｏｒｎ－ ｐｌｅｘｉｔｙ ｉｓ ｈｉｓｈ ｆｏｒ ｍａｓｓｉｖｅ ｄａｔａ ｓｅｔｓ，ｅｖｅｎ ｉｆ ｔｈｅ ｕｓｅ ｏｆ
Ｒ＋ｔｒｅｅ『６］ｉｓ ｍａｄｅ．Ａｎｏｔｈｅｒ ｄｒａｗｂａｃｋ ｏｆ ＤＢＳＣＡＮ
２ Ｒｅｌａｔｅｄ ｗｏｒｋ
Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｒｅ ａｂｌｅ ｔｏ ｃａｔｅｇｏｒｉｚｅ ｉｎｔｏ ｐａｒ－
ｔｉｔｉｏｎｉｎｇ，ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ，ｄｅｎｓｉｔｙ—ｂａｓｅｄ，ｇｒｉｄ—ｂａｓｅｄ，ａｎｄ
一种基于粒子群算法的聚类算法
第35卷第1期2009年3月延边大学学报(自然科学版)Journal of Yanbian University (Natural Science )Vol.35No.1Mar.2009收稿日期:2008-10-18作者简介:姜浩(1981—),男,硕士研究生,研究方向为粒子群算法.文章编号:100424353(2009)0120064204一种基于粒子群算法的聚类算法姜浩, 崔荣一(延边大学工学院计算机科学与技术系智能信息处理研究室,吉林延吉133002)摘要:提出一种基于粒子群算法的聚类算法,该算法利用粒子群算法随机搜索解空间的能力找到最优解.首先,将样本所属类号的组合作为粒子,构成种群,同时引入极小化误差平方和来指导种群进化的方向.其次,通过对全局极值的调整,搜索到全局最优值.最后,通过仿真实验的对比,验证了该算法在有效性和稳定性上要好于K 2means 算法.关键词:粒子群;聚类;极小化误差平方和中图分类号:TP301.6 文献标识码:AA Method of ClusteringB ased onthe P article Sw arm OptimizationJ IAN G Hao , CU I Rong 2yi(I ntelli gent I nf ormation Processing L ab.,De partment of Com puter Science and Technolog y ,College of Engineering ,Yanbian Universit y ,Yanj i 133002,China )Abstract :A clustering method based on the particle swarm optimization is provided ,using the ability of PSO algorithm which can search all of the solution space to find the optimum solution.Firstly ,the combination of the cluster number of the samples was taken as particles to consist a swarm.Meanwhile ,the evolution trend was used to modulate with the theory of the L MS error criterion.Secondly ,according to the modulating for global best ,the algorithm researched the global optimum.Finally ,the simulation results show that the new algorithm of proposed algorithm is more efficient and stable than K 2means algorithm.K ey w ords :particle swarm optimization ;clustering ;L MS error criterion0 引言聚类分析研究具有很长的历史,其重要性及与其他研究方向的交叉特性得到人们的肯定[1].聚类是数据挖掘、模式识别等研究方向的重要研究内容之一,在识别数据的内在结构方面具有极其重要的作用.聚类技术广泛应用于语音识别、字符识别、图像分割、机器视觉、数据压缩和文献信息检索等领域.聚类的另一主要应用是数据挖据(多关系数据挖掘)、时空数据库应用(GIS 等)、序列和一类数据分析等.此外,聚类还应用于统计科学.值得一提的是,聚类分析对生物学、心理学、考古学、地质学、地理学以及市场营销等研究也都有重要应用.粒子群优化(Particle Swarm Optimization ,PSO )算法是由Eberhart 和Kennedy [2]于1995年提出的一类基于群智能的随机优化算法.该算法模拟鸟群飞行觅食的行为,通过个体之间的集体协作和竞争来实现全局搜索,是一种基于群智能的演化计算技术.同遗传算法相比,虽然同是基于迭代的进化算法,但没有交叉和变异算子,群体在解空间中根据自身经历的最好位置,以及群体最优解来进行搜索.由于PSO 算法有着参数少, 第1期姜浩,等:一种基于粒子群算法的聚类算法易于实现,算法简单,具有良好的全局搜索能力等优点,被广泛应用于各个领域,如结构设计、函数优化、网络训练、模糊系统控制、电磁场以及任务调度等工程优化问题中.目前为止,已有很多结合粒子群算法的聚类分析方法[325],其关键结合点是如何构造种群以及如何评价.比较有代表性的思想是结合K2means 算法,将初始的聚类中心作为种群,然后根据中心进行聚类,再利用聚类的结果来评价种群的质量,最后依据粒子群算法的原理更新聚类中心.这种算法改进了K2means算法对初始中心敏感的问题.在文献[4]中提出了动态的聚类方法,以解决分类数目不确定的聚类问题.本文提出的算法与上述结合K2means算法的粒子群聚类不同,采用的方法是随机地分配每个样本的类号,将这些类号的组合作为一个粒子,再利用粒子群算法进行优化.所提出的算法实现简单,实验结果正确,稳定性良好.1 基本PSO算法基本PSO[6]中,粒子群由n个粒子组成,每个粒子的位置代表优化问题在d维搜索空间中潜在的解.在一个d维的目标搜索空间中,由这n个粒子组成一个群落,其中第i个粒子的位置为d维的向量X i=(X i1,X i2,…,X i d);第i个粒子的历史最优位置为P i=(P i1,P i2,…,P i d);整个群体迄今为止搜索到的最好的位置记为P g=(P g1,P g2,…,P g d);第i个粒子的“飞翔”速度也是一个d维的向量V i=(V i1,V i2,…,V i d),它决定粒子在搜索空间单位迭代次数的位移.粒子按式(1)和(2)来调整自己的位置:V ij(t+1)=w V ij(t)+r1c1(P ij- X ij(t))+r2c2(P g-X ij(t)),(1)X ij(t+1)=X ij(t)+V ij(t+1), 1≤i≤n,1≤j≤d.(2)其中c1和c2是非负数,称为加速度因子,通常取c1=c2=2;r1和r2为[0,1]内的随机数;w为惯性因子,一般在0.1到0.9之间取值.此外,粒子速度V i由最大速度V max所限制,即V i在[-V max, V max]内取值.PSO的基本算法步骤描述如下:Step1 初始化粒子群,即随机设定各粒子的初始位置和初始速度;Step2 计算每个粒子的适应值;Step3 对每个粒子,比较它的适应值和它经历过的最好位置的适应值;若更好,更新粒子当前最好位置P i d;Step4 对每个粒子的P i d进行比较,最好的位置如果优于P g d,则更新P g d的值为P i d;Step5 根据式(1)和式(2)更新粒子速度和位置;Step6 如果达到结束条件(一般为足够好的位置或最大迭代次数),则结束,否则转Step2.算法中的w,c1和c2是影响算法性能的重要参数.w值较大时,算法的全局搜索能力强;反之,局部搜索能力强.c1的值决定了粒子更新时受自身影响的程度,c2的值决定了整个种群对个体粒子的影响程度.2 聚类聚类是一个无监督的分类,它没有任何先验知识可用.聚类遵从的一般原则是:一个类簇内的实体是相似的,不同类簇的实体是不相似的;一个类簇是测试空间中点的会聚;同一类簇的任意两个点间的距离小于不同类簇的任意两个点间的距离;类簇可描述为一个包含密度相对高的点集的多维空间中的连通区域,它们借助包含密度相对较低的点集的区域与其他区域(类簇)相分离.聚类的形式描述如下:令U={P1,P2,…, P n}表示一个模式集合,P i表示第i个模式,i= {1,2,…,n};C tΑU,t=1,2,…,k,C t={P t1, P t2,…,P t w};proximity(P ms,P i r).其中,第1个下标表示模式所属的类,第2个下标表示某类中某一模式,函数proximity用来刻画模式的相似性距离.若诸类C t为聚类的结果,则诸C t需满足如下条件:∪k t=1C t=U,(3)对于ΠC m,C rΑU,C m≠C r,有C m∩C r= (仅限于刚性聚类);min(p roximity(P m u,P rv))> max(pro ximity(P m x,P m y)),(4)式(4)中参数满足如下条件:ΠP mu∈C m,ΠP rv∈C r,ΠC m,C rΑU并且C m≠C r;ΠP m x,P m y∈C m,ΠC mΑU.典型的聚类过程主要包括数据(或称之为样本或模式)准备,特征选择和特征提取,接近度计算,聚类(或分组),对聚类结果进行有效性评估等步骤.56延边大学学报(自然科学版)第35卷 3 基于粒子群的聚类算法Boer DP T 等人[7]在论述有关交叉熵对聚类的影响时,提出了一种有趣的方法.他们将样本的聚类看做是一种样本的组合形式,这种组合的结果要尽可能地使一组内的样本特征一致,不同组之间的差异尽可能的大.当样本数达到一定数量时,组合的数量十分庞大,要想枚举出每一种可能,几乎是做不到的.本文基于这种组合的思想,提出粒子群聚类算法(Particle Swarm Optimization Clustering ,PSOC ),首先将样本随机地分到某一类,即分配类号,再利用粒子群算法的全局搜索能力,对样本所属类别进行更新,得到最优解.最优解代表了最好的分类.在本文算法中,粒子群中的每个粒子为一种可能的划分,粒子的维数为样本的个数,每一维的值代表样本所划分的类.粒子构造为X i =(k 1,k 2…,k m ),0<k i ≤m ,其中m 为样本个数,k i 为第i 个样本所属的类.因此,一个群代表数据集的多个候选划分.粒子的适应值采用误差平方和函数:J c =6ki =16n ij =1X ij -mi2,(5)其中X ij 是属于第i 类的第j 个样本;n i 是第i 类所包含的样本个数;m i 是第i 类的中心,m i =1n i6x ∈X ix.(6)由于粒子群算法在运行过程中依靠全局极值和个体极值指导整个种群进化,所以很容易陷入局部最优.考虑到这种情况,本文采取以下方法避免局部最优的发生:每次迭代,对全局极值进行一次调整;借鉴极小化误差平方和算法[8]的思想,移动样本.按照如下公式计算样本移动的影响:P j =n jn j +1X -m j2,j ≠i ;n in i -1X -m j2,j =i.(7)公式(7)计算的是样本从第i 类移动到第j 类所带来的影响,首先用公式(7)中的第二个公式计算出类内P j 值最大的样本,然后对其进行更新,更新时按照公式(7)中的第一个公式,计算样本移动到其它类的情况时带来的影响大小,将此样本重新划分到P j 最小值所对应的类.本文的粒子群聚类算法描述如下:Step 1 初始化粒子群,即随机设定粒子的初始位置和初始速度,给样本划分类别;Step 2 计算每个粒子的适应值;Step 3 对每个粒子,比较它的适应值和它经历过的最好位置的适应值;若更好,更新当前最好位置P i d ;Step 4 对每个粒子的P i d 进行比较,最好的位置如果优于P g d ,则更新P g d 为P i d ;Step 5 对当前P gb 所代表的最优分类进行调整,以公式(7)计算的结果作为依据,从每个类内部选取一个样本进行调整;Step 6 根据式(1)和式(2)进化粒子速度和位置;Step 7 如果达到结束条件(一般为足够好的位置或最大迭代次数),则结束,否则转Step 2.4 实验结果与分析本文采用90个二维点作为待分类的数据集进行实验.实验数据分为3类,是线性可划分的.由于只为了证明算法的有效性与稳定性,本文采用了固定的类数.算法中的参数设置为:群体规模n =20,解空间d =90维,迭代次数为30次.惯性权重w 采用线性递减策略,范围是0.9～0.4;加速因子设置为c 1=c 2=2.结束条件为最大迭代次数.图1为90个二维样本点数据集,可以看出,它们拥有各自的团体.图2为PSOC 运行过程中的最优适应值的下降曲线.为了更好地说明算法的优点,与传统的K 2means 算法的运算结果进行了比较.本文的PSOC 算法同K 2means 算法一样得到了图3显示的良好的聚类结果.图1 数据集表1所记录的是两种算法的单次所用时间.从时间上来看,K 2means 略优于PSOC.为了说明本文算法在有效性和稳定性上的优势,重复运行66 第1期姜浩,等:一种基于粒子群算法的聚类算法100次算法,记录每次得到的聚类结果是否正确,即样本被划分到正确的分类(当95%以上的样本被正确划分即为正确结果).表2所显示的结果表明,PSOC 算法在稳定性上要明显优于K 2mean 算法,可以保证每次都能够得到正确的聚类结果.图2 最优值下降曲线表1 效率算法K 2means PSOC 运行时间/s0.91.48表2 有效性算法K 2means PSOC 正确率/%73100图3 划分结果5 结束语本文提出了一种基于粒子群算法的聚类算法,该算法利用PSO 算法的全局搜索能力对数据进行聚类.在聚类过程中以极小化误差平方和算法的思想,找到对改进分类影响最大的样本,将它重新分类,以此指导全局最优值进行更新,使种群整体向全局最优进化.多次独立实验表明,与传统的K 2means 算法相比,本文算法具有很好的稳定性.本文算法虽然有很好的稳定性,但是对于有噪声点的样本集合,是否也具有稳定的性能,仍需要进一步研究.同时,也要进一步研究粒子群算法的改进策略.本算法实现时,考虑的是分类数目确定的情况,对于分类数不确定的情况,算法是否能够很好地得到聚类结果也是下一步研究的重点.参考文献:[1] 孙吉贵,刘杰,赵连宇.聚类算法研究[J ].软件学报,2008,19(1):48261.[2] Eberhart R C ,Kennedy J.A New Optimizer UsingParticle Swarm Theory [C ]//Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science.Piscataway ,USA :IEEE Serv 2ice Center ,1995:39243.[3] 杨勋,王汪晴.求解聚类问题的混合PSO 算法设计[J ].计算机工程与应用,2007,24(10):43245.[4] 张长胜,孙吉贵,杨凤芹,等.一种基于PSO 的动态聚类算法[J ].计算机研究与发展,2007,44(sup 2pl.):89293.[5] 陈曦,李春月,李峰,等.基于PSO 的模糊C 2均值聚类算法的图像分割[J ].计算机工程与应用,2008,44(18):1812185.[6] 杨维,李歧强.粒子群优化算法综述[J ].中国工程科学,2004,6(5):87294.[7] Boer DPT ,Kroese DP ,Mannor S ,et al.A Tutori 2al on the Cross 2Entropy Method[J ].Annals of Op 2erations Research ,2005,134(1):19267.[8] 杨光正,吴岷,张晓莉.模式识别[M ].北京:中国科学技术大学出版社,2007.76。
基于网格的混合微粒群算法解决任务调度问题
Ｔｈ ｉ ｅ ｓｍｕｌｔｏ ｒ ｓ ｔ ｏ ａ ｅ ｔ ｅ Ｄｉｃ ｅｅ Ｐａ ｔｃ ｅ Ｓｗａ ａｉ ｎ ｅ ｕｌｓｃ ｍｐ ｒ ｄ ｗｉｈ ｔ ｓ ｒ ｔ ｒｉｌ ｈ ｍ ｒ Ｏｐｔ ｉａ ｉ ｎ ａｇ ｒｔ ｍ ｎｄ ｉ ｚ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ａ Ｇｅ ｅ ｉ ｇ ｒｔ ｍ ｎ ｔｃ Ａｌ ｏ ｈ ｉｍ ｓ ｏ ｔ ｔ ｈ ｓａ ｇ ｒｔ ｍ ｓｂｅｔ ｒｐｅ ｆ ｒ ｎｃ ｈ ｗ ｉ ｌ ｏ ｈ ｈａ ｔｅ ｒｏ ｍａ ｅ． ｈａ ｔ ｉ
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重 庆 大学 计算机 学 院 ， 庆 ４ ０３ 重 ００ ０
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凝聚嵌套聚类算法
凝聚嵌套聚类算法凝聚嵌套聚类算法（DBSCAN，DensityBased Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法。
它根据数据点之间的密度差异来划分簇，可以有效地发现任意形状的簇，并能处理噪声数据。
凝聚嵌套聚类算法的主要特点和作用如下：（一）凝聚嵌套聚类算法的特点：1、基于密度：凝聚嵌套聚类算法根据数据点之间的密度差异进行聚类，适用于密度不同的数据集。
2、噪声容忍：凝聚嵌套聚类算法能够识别并忽略噪声数据，从而提高聚类结果的准确性。
3、任意形状的簇：凝聚嵌套聚类算法可以发现不同形状的簇，如圆形、椭圆形、螺旋形等。
4、无需预先设定聚类数：凝聚嵌套聚类算法在执行过程中自动确定聚类个数，根据数据特征灵活划分簇。
（二）凝聚嵌套聚类算法的作用：1、数据挖掘：凝聚嵌套聚类算法可用于数据挖掘，发现数据集中的潜在规律和关联关系。
2、图像处理：在图像处理领域，凝聚嵌套聚类算法可用于分割图像、目标检测和识别等任务。
3、生物学：在生物学领域，凝聚嵌套聚类算法可用于基因表达数据分析，发现相似基因模块。
4、社交网络分析：在社交网络分析中，凝聚嵌套聚类算法可以用于社区发现、用户兴趣挖掘等。
（三）凝聚嵌套聚类算法的适用场景：1、数据集具有较明显的密度差异：凝聚嵌套聚类算法适用于数据集中存在明显密度差异的情况，如不同类别的商品销售数据、不同地区的气象数据等。
2、数据集含有噪声：凝聚嵌套聚类算法在噪声数据较多的情况下仍具有较好的聚类性能，适用于如故障检测、异常检测等场景。
3、需要自动确定聚类数：凝聚嵌套聚类算法能够自动根据数据特征确定聚类个数，适用于需要灵活划分簇的场景。
4、数据集具有较复杂的结构：凝聚嵌套聚类算法能够发现任意形状的簇，适用于具有较复杂结构的数据集。
总之，凝聚嵌套聚类算法（DBSCAN）是一种具有较强通用性和实用性的聚类算法，广泛应用于各种领域。
粒子群模糊聚类matlab
粒子群模糊聚类matlab粒子群模糊聚类（Particle swarm optimization-based fuzzy clustering，PSO-FC）是一种基于粒子群算法的模糊聚类方法，其主要思想是通过优化聚类的目标函数来寻找最优的聚类结果。
PSO-FC可以在多维空间中自动划分数据集，将相似的数据点聚在一起，不同的数据点分配到不同的聚类中心，从而得到清晰的聚类结果。
PSO-FC算法的实现过程包括以下几个步骤：1. 确定聚类的数目：在进行模糊聚类之前，首先需要确定数据集中需要聚类的数量。
一般可以根据问题的实际情况来确定聚类数目。
2. 初始化粒子：随机生成一组粒子（即数据点），每个粒子可以看作一个聚类中心，其位置用一个向量表示。
3. 计算适应度函数：用模糊聚类算法对数据集进行聚类，计算每个粒子的适应度值。
4. 更新粒子位置：根据粒子群算法的公式更新每个粒子的位置，形成新的聚类中心（粒子）。
5. 循环迭代：反复执行第3和第4步，直到达到终止条件（如最大迭代次数或达到最小误差）。
通过粒子群算法来进行模糊聚类，可以有效地避免传统聚类算法中的局部最优问题，并且具有快速收敛和较好的聚类效果。
此外，PSO-FC算法还可用于解决大规模数据集、高维数据集等问题。
在Matlab中实现PSO-FC算法，可以使用自带的Fuzzy Clustering工具箱。
首先，建立数据集并确定聚类数目。
然后，使用命令fcm(data,k)来运行模糊聚类算法，其中data为一个n×m的矩阵，表示n个数据点的m个属性值，k为聚类数目。
最后，使用psofc函数来实现粒子群模糊聚类算法，并得到最优的聚类结果。
总之，粒子群模糊聚类是一种创新性的聚类方法，可以应用于多种领域，如模式识别、图像分析、数据挖掘等。
在实现过程中，需要充分理解算法原理，并进行参数调优和结果分析，以得到最好的聚类结果。
一种新型的混合粒子群算法
Ａ ｎ ｗ ｈ ｂ ｉ ａｔ ｌ ｗ ｒ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｅ ｙ ｒｄｐ ｒｉ ｅｓ ａ ｍ ｐｉ ａｉ ｃ ｍｉ ｏ
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２１ 牟 １ ００ 第０ 期
中图分类号 ：Ｐ０ ． Ｔ ３１６
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０９— ５ ２ ２ １ ）０— ０ ４— ４ １０ ２５ （０ ０ １ ０９ ０
一
种 新 型 的混 合粒 子 群算 法
牛永 洁
（ 延安 大学计算 中心 ，延安 ７ ６０ ） １００
０ 引 言
粒 子 群 优 化 算 法 （ ａ ｉｅｓ ａ ｐｉ ｚｔｎ ｐｒｃ ｗ ｒ ｏｔ ａｏ ， ｔ ｌ ｍ ｍｉ ｉ
ｏ ｔ ｏ） ９ ５年 由美 国的 Ｋ ｎ ｅｙ和 Ｅ ｅｈ ｒ提 出¨ 。 １９ ｅ ｎｄ ｂ ｒａｔ 粒子群 优化算法 因为 具 有 深刻 的智 能背 景 ， 遗 传 与
摘
要 ：针对 粒子群 算法存 在 的收 敛 速 度慢 ，容 易早 熟 的缺 点 ，为 了获 得 更好 的算 法性 能 ，采
用 两种基 本 的改进 策略 ，在 ＭＡ Ｌ Ｂ ２ ０ Ｔ Ａ ０ ９中对 几个典 型测 试 函数 的优 化 问题 进行 了实验 ，即采
粒子群算法(优化算法)毕业设计毕设论文(包括源代码实验数据,截图,很全面的)
毕业论文题目粒子群算法及其参数设置专业信息与计算科学班级计算061学号3060811007学生xx指导教师徐小平2010年I粒子群优化算法及其参数设置专业：信息与计算科学学生： xx指导教师：徐小平摘要粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法，粒子群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。
它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。
论文介绍了粒子群优化算法的基本原理，分析了其特点。
论文中围绕粒子群优化算法的原理、特点、参数设置与应用等方面进行全面综述，重点利用单因子方差分析方法，分析了粒群优化算法中的惯性权值，加速因子的设置对算法基本性能的影响，给出算法中的经验参数设置。
最后对其未来的研究提出了一些建议及研究方向的展望。
关键词：粒子群优化算法；参数；方差分析；最优解IIParticle swarm optimization algorithm and itsparameter setSpeciality: Information and Computing ScienceStudent: Ren KanAdvisor: Xu XiaopingAbstractParticle swarm optimization is an emerging global based on swarm intelligence heuristic search algorithm, particle swarm optimization algorithm competition and collaboration between particles to achieve in complex search space to find the global optimum. It has easy to understand, easy to achieve, the characteristics of strong global search ability, and has never wide field of science and engineering concern, has become the fastest growing one of the intelligent optimization algorithms. This paper introduces the particle swarm optimization basic principles, and analyzes its features. Paper around the particle swarm optimization principles, characteristics, parameters settings and applications to conduct a thorough review, focusing on a single factor analysis of variance, analysis of the particle swarm optimization algorithm in the inertia weight, acceleration factor setting the basic properties of the algorithm the impact of the experience of the algorithm given parameter setting. Finally, its future researched and prospects are proposed.Key word：Particle swarm optimization; Parameter; Variance analysis; Optimal solutionIII目录摘要 (II)Abstract ............................................................................................................................. I II 1.引言. (1)1.1 研究背景和课题意义 (1)1.2 参数的影响 (1)1.3 应用领域 (2)1.4 电子资源 (2)1.5 主要工作 (2)2.基本粒子群算法 (3)2.1 粒子群算法思想的起源 (3)2.2 算法原理 (4)2.3 基本粒子群算法流程 (5)2.4 特点 (6)2.5 带惯性权重的粒子群算法 (7)2.7 粒子群算法的研究现状 (8)3.粒子群优化算法的改进策略 (9)3.1 粒子群初始化 (9)3.2 邻域拓扑 (9)3.3 混合策略 (12)4.参数设置 (14)4.1 对参数的仿真研究 (14)4.2 测试仿真函数 (15)4.3 应用单因子方差分析参数对结果影响 (33)4.4 对参数的理论分析 (34)5结论与展望 (39)致谢 (43)附录 (44)IV11.引言1.1 研究背景和课题意义“人工生命”是来研究具有某些生命基本特征的人工系统。
基于密度聚类的多目标粒子群优化算法
基于密度聚类的多目标粒子群优化算法1 导言多目标粒子群优化算法是一种常用的优化算法，在解决多目标优化问题时具有很好的效果。
但是，在面对高维数据时，该算法会受到簇效应和维数灾难的影响。
因此，我们提出了一种基于密度聚类的多目标粒子群优化算法，旨在提高其在高维数据中的效率和准确性。
2 基于密度聚类的多目标粒子群优化算法传统的多目标粒子群优化算法通常使用基于距离的聚类方法进行搜索。
然而，这种聚类方法会出现簇效应的问题，导致算法无法搜索到整个搜索空间，从而影响其搜索性能。
为了解决这个问题，我们采用了基于密度的聚类方法。
该方法主要通过计算密度来判断数据点的相似性，从而确定簇的数量和位置。
在该算法中，我们采用了DBSCAN算法作为密度聚类的基础。
具体而言，我们首先初始化一组粒子，并使用DBSCAN算法对粒子进行聚类。
然后，我们使用多目标优化算法将粒子与其所在簇的中心点之间的距离作为优化目标。
最后，根据每个粒子的适应度值来更新粒子的位置和速度。
与传统的多目标粒子群优化算法相比，我们的方法不仅考虑了数据的相似性，还可以避免簇效应的问题。
同时，基于密度聚类的方法可以更好地处理高维数据，从而提高了算法的准确性和效率。
3 实验结果为了验证我们提出的算法的有效性，我们使用了两个不同的数据集进行实验。
结果显示，基于密度聚类的多目标粒子群优化算法可以更好地搜索整个搜索空间，并且在高维数据中具有更好的效果。
与传统的多目标粒子群优化算法相比，我们的算法可以在较短的时间内找到更优的解，从而提高了算法的搜索效率。
4 结论本文提出了一种基于密度聚类的多目标粒子群优化算法，旨在解决传统算法在高维数据中出现的簇效应和维数灾难问题。
实验结果表明，该算法可以更好地搜索整个搜索空间，并在较短的时间内找到更优的解。
未来，我们将进一步探索该算法在其他领域的应用，并将其与其他优化算法进行比较。
空间数据聚类中的网格粒度求解方法
空间数据聚类中的网格粒度求解方法陈曦;马一峰【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)019【摘要】提出一种空间数据聚类中的网格粒度求解方法.在网格动态划分过程中,根据密网格和稀疏网格的产生情况,确定最佳网格粒度与密度阈值.在给定一组密度阈值的条件下,利用该方法可以确定一个最佳的密度阈值及相应的网格粒度.给出该求解方法的聚类算法描述及算法时间复杂度分析.实验结果表明证明了该算法的有效性.%This paper proposes a solving method of grid granularity in spatial data clustering. It ascertains the optimum grid granularity and density threshold on the basis of the situation in which dense and sparse grid is generated during the procedure of grid dynamical partitioning. Using an optimum density threshold and corresponding grid granularity can be ascertained with a set of given density thresholds. It gives the algorithm based on the proposed method and the time complexity analysis. Experimental results show the validity of the algorithm.【总页数】3页(P65-67)【作者】陈曦;马一峰【作者单位】长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114;长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于商空间粒度理论的三维网格分割方法 [J], 石晓敬;韩燮2.一种求解空间数据聚类的粒子动力学演化算法 [J], 黄学雨;季冰川;潘伟丰;刘琮;徐红伟3.基于混合网格划分的子空间高维数据聚类算法 [J], 许倡森4.障碍空间中基于网格的不确定数据聚类算法 [J], 崔美玉; 万静; 何云斌; 李松5.三维结构网格SN输运求解的指数短特征线空间离散方法 [J], 刘聪;胡小利;张斌;陈义学因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
网格聚类算法
网格聚类算法赵慧;刘希玉;崔海青【摘要】聚类分析有广泛的应用,是数据挖掘中非常重要的方法.聚类分析算法有多种分类,每种方法在不同领域发挥了不同的作用.以研究网格聚类算法为目的,介绍了聚类分析算法的要求以及常见的聚类算法;针对基于网格方法的聚类算法进行专门研究,比较分析了传统的和改进的基于网格方法的聚类算法.介绍的各种网格聚类算法都有自身的优点和不足.通过对这些网格聚类算法的学习便于深入研究网格聚类算法,以便将其与实际问题相结合,设计更好的算法.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2010(020)009【总页数】4页(P83-85,89)【关键词】聚类分析;聚类算法;网格;基于网格的聚类算法【作者】赵慧;刘希玉;崔海青【作者单位】山东师范大学,管理与经济学院,山东,济南,250014;山东师范大学,管理与经济学院,山东,济南,250014;山东师范大学,管理与经济学院,山东,济南,250014【正文语种】中文【中图分类】TP3110 引言聚类分析有广泛的应用,在数据挖掘中非常重要。
聚类是指将物理对象或抽象对象的集合分组成为由类似对象组成的多个类的过程[1]。
在聚类的分组结果中,同一簇内的数据对象之间应具有较高的相似度,而不同簇内的对象之间相似度低。
其中,两个对象之间的相似度通常由它们之间的距离来度量。
聚类分析广泛应用于模式识别、图像处理、信息检索、生物学、医学、考古学、地质学、地理学、市场学等多个学科[2]。
1 聚类分析算法1.1 聚类分析算法的要求聚类分析是一个富有挑战性的研究领域,它的潜在应用提出了各种特殊的要求[1]:①可伸缩性。
②处理不同类型属性的能力。
③发现任意形状的聚类。
④用于决定输入参数的领域知识最小化。
⑤对于输入记录的顺序不敏感。
⑥处理噪声数据的能力。
⑦高维度数据处理能力。
⑧基于约束的聚类。
在实际应用中常需要在各种约束条件下进行聚类。
⑨可解释性和可用性。
上述的要求使人们围绕着提高聚类算法对大型数据库的可伸缩性、能够识别复杂形状的簇、处理高维数据等目标进行聚类算法的研究改进[3]。
一种基于启发式的密度和网格的增量聚类算法
一种基于启发式的密度和网格的增量聚类算法
郝晓青
【期刊名称】《《机电信息》》
【年(卷),期】2009(000)036
【摘要】提出了一种基于启发式的密度和网格的增量聚类算法。
通过密度和网格相结合的方法,采用启发式原理进行聚类处理,利用增量式算法只对受影响的点进行计算,可以很快得到修正后的聚类,大大提高效率。
实验表明该算法能很好地处理高维数据,较传统算法效率有显著提高而且加速度较高。
【总页数】2页(P47-48)
【作者】郝晓青
【作者单位】四川成都电子科大计算机学院IBM中心四川成都610054
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.一种基于密度的增量 k-means 聚类算法研究 [J], 司福明
2.一种基于密度的增量式网格聚类算法 [J], 苏守宝;郁书好
3.基于网格的多密度增量聚类算法 [J], 李光兴;尹冀川;唐俊
4.一种基于网格的增量聚类算法 [J], 印桂生;于翔;宁慧
5.基于密度的增量式网格聚类算法 [J], 陈宁;陈安;周龙骧
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基于改进粒子群的密度聚类算法混合矩阵估计
基于改进粒子群的密度聚类算法混合矩阵估计
刘成浩;张晓林;孙溶辰;李铭
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2024(46)7
【摘要】针对混合矩阵估计算法中传统的噪声环境下基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法需要人为设定邻域半径以及核心点数这一问题,提出双约束粒子群优化(double constrained particle swarm optimization,DCPSO)算法,对DBSCAN算法的邻域半径参数进行寻优,将得到的最优参数作为DBSCAN算法的参数输入,然后计算聚类中心,完成混合矩阵估计。
针对基于距离排序的源信号数目估计算法存在依靠经验参数的选取且不具备噪声点剔除能力的问题,提出了最大距离排序算法。
实验结果表明,所提算法较相应的对比算法皆有提升,源信号数目估计准确率较原算法提高近40%,混合矩阵估计的误差较对比算法提升3 dB以上,且所提算法在收敛速度上优于原算法。
【总页数】9页(P2211-2219)
【作者】刘成浩;张晓林;孙溶辰;李铭
【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7
【相关文献】
1.基于密度的空间聚类与霍夫变换相结合的欠定盲源分离混合矩阵估计
2.一种改进的FCM聚类算法的混合矩阵估计
3.基于粒子群改进的自适应核密度估计算法的江苏省地面气温分析
4.基于密度结构分析的改进FCM混合矩阵估计
5.基于方向密度检测与霍夫变换的混合矩阵估计
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基于网格的混合微粒群算法解决任务调度问题
基于网格的混合微粒群算法解决任务调度问题叶春晓;罗娟【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)012【摘要】Grid task allocation is a typical NP complete problem. According to the essence of grid and based on Particle Swarm Optimization algorithm, this paper proposes a new algorithm called Grid-based Hybrid Particle Swarm Optimization(GHPSO). This algorithm transforms and redefines the problem's resolution space to make it more suitable to the problem-solving environment of PSO algorithm, achieves the optimal allocation of grid resources. The simulation results compared with the Discrete Particle Swarm Optimization algorithm and Genetic Algorithm show that this algorithm has better performance.%网格任务分配是一个NP 难问题,结合微粒群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,和网格自身的特性,提出了基于网格的混合微粒群算法.算法对问题的解空间进行变换、重定义,使之更加符合PSO算法的求解环境,实现了网格资源的优化分配.与离散微粒群(DPSO)算法和遗传算法进行了仿真比较,结果表明,新的PSO算法具有较好的性能.【总页数】4页(P34-37)【作者】叶春晓;罗娟【作者单位】重庆大学计算机学院,重庆400030;重庆大学计算机学院,重庆400030【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于微粒群算法的网格工作流优化调度问题的研究 [J], 刘红文;刘建勋2.基于微粒群算法的服务网格任务优化调度问题的研究 [J], 刘红文;曾敏3.蚁群算法解决网格环境下任务调度问题的研究 [J], 赵飞;吴航;龚跃4.基于改进微粒群算法的网格任务调度方法 [J], 王敏; 王楷5.基于混合微粒群算法的网格服务工作流调度 [J], 于明远;朱艺华;梁荣华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于粒子群的聚类算法
一种基于粒子群的聚类算法姚丽娟;罗可;孟颖【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)013【摘要】After analyzing the disadvantages of initialization sensitive and local maximum of the ^-medians algorithm, this paper proposes anovel .^-medians clustering based on Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm and density initialization. The Initialization of the algorithm is that, it chooses k candidate ranges which are far apart as the selection range for the k cluster centers, that is, the initial values of the particles are included in the k ranges. Through PSO clustering center, to solve the problem of the ^-medians algorithm caused by the cluster center iteration is more complex due to the time complexity is higher. Experimental results show that this algorithm has higher accuracy, smaller time complexity, and more stable overall performance.%针对K-中心点算法对初始化敏感和容易陷入局部极值的缺点,提出一种基于粒子群算法和密度初始化改进的K-中心点聚类算法.该算法初始化时选择距离较远的k个候选范围作为k个聚类中心的选择范围,即粒子的初始值都在该k个范围内.通过粒子群算法优化聚类中心,以解决K-中心点算法因为聚类中心迭代计算较为复杂而导致的时间复杂度较高的问题.实验结果表明,该算法具有较高的正确率,较小的时间复杂度,综合性能更加稳定.【总页数】5页(P150-153,175)【作者】姚丽娟;罗可;孟颖【作者单位】长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410014;长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410014;长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410014【正文语种】中文【中图分类】TP301【相关文献】1.一种改进的基于粒子群的离线聚类算法 [J], 张英武2.一种新的聚类算法--粒子群聚类算法 [J], 刘靖明;韩丽川;侯立文3.一种改进的基于粒子群的聚类算法 [J], 杨志;罗可4.一种基于模板缩减的新型粒子群遗传聚类算法 [J], 贾旋;周治平5.一种基于谱聚类分析的粒子群聚类算法 [J], 袁可红;黄士国;王德运;郭海湘因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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定义 ２ 两个 网格 单元 是紧相 连 的 ， 当且仅 当 两个 网格
单元共有一个面 。
上， 借鉴密度 函数思想 ， 出了一种新 的网格单元 密度 的计 算 提 方法 。此方法避免 了一般基 于网格 的方法 中对 数据点采取 简 单计 数的映射方式造成 的数 据点 之间联 系被割裂的情况。将 这种新 的网格单元密度 的计算方 法与微 粒群 算法相结 合 ， 实 现 了一种基于 网格 和密度 的微粒群 混合 聚类算 法。最 后 ， 本
１ 引言
聚类是将物理或抽象对象的集合分组成为 由类似 的对 象
组成 的多个类 的过程 。聚类分析不仅是从大量数据 中获取知
目 ， 前 很多研究者从提高算法 的效率 ， 简化密度的计算等 角度 提出了将 以上两种 算法相 结合 的 聚类算 法 ， 基本 ｑ］其 思想 就是利用划分网格的方式 ， 数据 空间离散化 ， 将 并计算 网 格单元的密度值 。在此基 础上结合 基 于密度 的聚类方 法 ， 实
现对 数据 集的聚类 。 目前 ， 在大部分检索 到的将 基于 网格 的方 法与基 于密度 的方法相结合的文献 中， 都应 用 了两 个重要 定义或 其等 同概
念。
识的重要 手段 ， 同时也是 数据挖 掘过程 中常常 采用 的技 术之
一
［ｌ Ｉ
。
微粒群算 法是一种新 型的群体 演化算 法 ， 最早源 于对 鸟
群觅食行为的模拟 。微粒 群算法 具有调 整参数 少 ， ］ 收敛速 度快等特点 。微粒群算 法不仅具有 全局 寻优 能力 ， 通过调 整
参数还可 以具有较强的局部搜索能力 。 本文在分析现 有 的基 于网格 和密 度 的聚类 算 法 的基础
定义 １ 网格单元 的密度即为落 在网格单元 中的数据 对
维普资讯
计算机科学 ２ ０ Ｖｏ． ３ ｏ １ ０ ６ １３ Ｎ ． １
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种 基 于 网格 和 密 度 的微 粒 群 混 合 聚 类 算 法 ）
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１６０ （ 大连理 工大 学 系统 工程 研 究所 大连 １ ６ ２ ） （ １ ０ ３ 大连 理 工 大学城 市 学院 大连 １６０ ）
性。
关键词
聚类 ， 网格 ， 密度 ， 微粒群优化
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பைடு நூலகம்
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文通过实验验证 了算法 的有 效性 。
通过分析发现 ， 网格单 元 内的数据 点 的数 目作 为网格 将
单元密度值 的计算 方法割 裂了数 据点之 间 的联 系。 同时 ， 此
种计算方法与 网格单元 紧相连 的定义相结合很容易造成数据 类 的分裂 ， 也是造成基 于网格 的方法产 生误 差的主要 原 因 这
摘 要 本文在分析现有的基 于网格 和密度 的聚类方法的基础上 ， 密度 函数 的思想 ， 出了一种新 的网格单 元密 借鉴 提
度的计算方法 。和其他基于 网格的方法相 比， 此方法对于 网格单元 密度的计算具 有更高的精度 。在 此基 础上， 将该计 算方法与微粒群算 法相 结合 ， 实现 了一种基 于网格和 密度 的微粒群 混合 聚类算法。最后 ， 实验验证 了算法的有 效 通过
之一 。有 的研究者提 出了相应 的解 决方法＿ ， ｇ 即扩展相邻 （ ］ 相 连） 的定义 以及改变 网格单元 数据点 的计 数方法 。本 文从另 外一个角度 出发 ， 出了一种新 的计算 网格 单元密度 的方 法 。 提
ＳＨＡＮ ｈ－ ｉ ＤＥ Ｓ ｉＭ ｎ ＮＧ ｉ ｈ Ｈ Ｅ Ｙｉｇ Ｈ ａ 。 Ｇｕ— ｉ Ｓ ｎ － ｏ
（ｎ ｔｔ ｅｏ ｓｅ ｓＥｎ ｉｅ ｒｎ ｆＤａｉｎ Ｕｎｖ ｒｉｙｏ ｃ ｎｏｏ ｙ，Ｄａｉｎ １ ６ ２ ） Ｉ ｓｉｕｔ ｆＳｙ ｔｍ ｇｎ ｅｉｇ ｏ ｌ ｉｅ ｓｔ ｆＴｅ ｈ ｌｇ ａ ｌ １ ０ ３ ａ （ ｔ ｎｓｉｕ ｅ Ｃｉｙ Ｉ ｔｔ ｔ ，Ｄａｉｎ Ｕｎｖ ｒｉｙｏ ｃ ｎ ｌｇ ｌ ｉｅ ｓｔ ｆＴｅ ｈ ｏｏ ｙ，Ｄａｉｎ １ ６ ０ ） ａ ｌ １ ６ ０ 。 ａ