改进遗传算法及其在聚类分析上的应用
本文提出的改进遗传算法通过在选择操作前对种群进行相似性检查来保持群体多样性, 解决进化种群早熟问题, 提出了与相似率和迭代次数相关的变异概率公式来保持种群多样性和算法收敛性, 通过在UCI的WINE和IRIS两组数据集上与c-means算法的聚类实验结果比较, 证明了改进遗传算法的有效性.
作 者： 陈锐 邹书蓉 张洪伟 冯忠田 CHEN Rui ZOU Shu-rong ZHANG Hong-wei FENG Zhong-tian 作者单位： 成都信息工程学院计算机学院,四川成都,610025 刊 名： 西南民族大学学报（自然科学版） ISTIC 英文刊名： JOURNAL OF SOUTHWEST UNIVERSITY FOR NATIONALITIES(NATRUAL SCIENCE EDITION) 年，卷(期)： 2009 35(6) 分类号： O224 关键词： 字:早熟 群体多样性 相似度 多次交叉 变异概率自适应