作　　者： ; ; ;

机构地区： 华南理工大学电子与信息学院

出　　处： 《计算机应用研究》 2011年第11期4206-4208,共3页

摘　　要： 人口迁移算法是近几年提出的一种新的全局优化搜索算法。引入均匀布点和混沌搜索算法,对基本的人口迁移算法进行了改进,提出了基于均匀布点的混沌人口迁移算法,并应用于聚类分析。通过二维随机数据实验和Iris数据集实验,对改进算法的有效性进行了验证。结果表明,改进的人口迁移算法能有效地避免陷入局部最优,具有更强的寻优能力,而且收敛速度更快。 Population migration algorithm（PMA）is a search algorithm proposed in recent years.This paper proposed an improved algorithm：chaotic population migration algorithm based on uniform design（UDC-PMA） in which combined uniform design and chaos search algorithm,and applied this algorithm to cluster analysis.Through two-dimensional random data experiments and Iris data sets experiments proved the effectiveness of UDC-PMA.The results show that UDC-PMA can effectively overcome the disadvantage of getting into local optimum,has better global optimization ability and faster convergence.

关 键 词： 全局优化 人口迁移算法 混沌搜索 均匀布点 聚类

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]