中文摘要：

聚类分析是一个极具挑战性的研究课题，遗传算法已成为研究该课题的重要方法。然而，现有基于遗传算法的聚类分析存在参数设置难、速度慢、局部收敛以及难以快速可靠聚类等诸多不足。本项目致力于研究一系列方法、原理和技术，旨在系统性、整体性改善遗传聚类算法。具体研究将从限制现有算法性能的四个关键问题展开。首先，结合演化自适应和自适应参数设置技术来研究有效的参数设置方法，以解决参数设置难问题。其次，提出基于多局部搜索的遗传聚类分析，来提升算法速度。再次，设计基于健壮群体多样性指标的自适应小生境技术，用于结合遗传算法对聚类问题的复杂、多模态解空间进行有效搜索，防止局部收敛。最后，研究确定一个合适的权和聚类函数，用以快速得到可靠聚类结果。本项目将实现快速、有效、可靠且具参数自调整能力的自动聚类分析。研究成果可广泛应用于科学研究和工程设计，具有重要的理论意义和应用价值。