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基于混沌社会演化算法的聚类新方法
  • ISSN号:房地产;-投资风险;测度;模糊马尔可夫链
  • 期刊名称:统计与决策
  • 时间:0
  • 页码:10-11
  • 语言:中文
  • 分类:O415.5[理学—理论物理;理学—物理]
  • 作者机构:[1]山东工商学院工商管理学院
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(70472014)
  • 相关项目:基于心理契约的企业默会知识转化与共享机理及实证研究
作者: 郝占刚|
中文摘要:

社会演化算法(Social Evolutionary Programming,SEP)是基于范式转换的全局搜索算法,目前主要应用于解决组合优化问题,用于聚类还很少有人研究.本文提出一种新的混沌社会演化算法(Chaotic Social Evolutionary Programming,CSEP),在该算法中提出了认知主体在聚类中对范式学习的方式,在认知主体对范式的背叛中提出一种混沌变异算子,并将其和K均值结合.混沌社会演化算法不但能够克服遗传算法和K均值算法相结合所带来的效率问题,而且能大大提高聚类的精度.

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