| 针对KMC局部最优问题的飞蛾捕焰优化方法 |
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| 引用本文： | 郭璐,许哲,黄鹤,张少帅,陈永安.针对KMC局部最优问题的飞蛾捕焰优化方法[J].火力与指挥控制,2021,46(8):34-39. |
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| 作者姓名： | 郭璐 许哲 黄鹤 张少帅 陈永安 |
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| 作者单位： | 西北工业大学无人机系统国家工程研究中心,西安 710072;西安爱生技术集团公司,西安 710065;中国电子科技集团公司第二十研究所,西安 710068;长安大学电子与控制工程学院,西安 710064 |
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| 摘 要： | 针对传统飞蛾捕焰(MFO)算法求解复杂函数时后期收敛速度慢与求解精度较低等问题,提出了一种基于快速收敛的飞蛾捕焰(RMFO)算法.采用最大最小距离积的方法来初始化飞蛾群,能够提高算法全局收敛速度并且优化解的质量,同时构造出MFO算法的适应度函数作为寻优函数.将RMFO算法和有K均值聚类算法(KMC)进行交叉迭代,构建基于RMFO优化的KMC算法,求解聚类中心时能够改善聚类性能,可以解决现有KMC算法选取初始聚类中心不确定陷入结果局部最优的问题.实验结果表明,通过用UCI国际通用测试数据库的Iris、Wine和Glass 3种数据集,对RMFO算法和优化KMC算法进行性能测试,提出的RMFO算法更加精准,收敛速度快,不易陷入局部最优解,同时,优化KMC算法的聚类性能更好.
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| 关 键 词： | 飞蛾捕焰算法 收敛 聚类 最大最小距离积法 群体智能 |
Optimization Method of Moth Flame Capture in View of KMC Local Optimal Problems |
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| GUO Lu,XU Zhe,HUANG He,ZHANG Shao-shuai,CHEN Yong-an.Optimization Method of Moth Flame Capture in View of KMC Local Optimal Problems[J].Fire Control & Command Control,2021,46(8):34-39. |
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| Authors: | GUO Lu XU Zhe HUANG He ZHANG Shao-shuai CHEN Yong-an |
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