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Adaptive Spectral Clustering Ensemble Selection via Resampling and Population-Based Incremental Learning Algorithm 认领 引用 被引量：5
1
作者 XU Yuanchun JIA Jianhua 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS 2011年第3期228-236,共9页
In this paper, we explore a novel ensemble method for spectral clustering. In contrast to the traditional clustering ensemble methods that combine all the obtained clustering results, we propose the adaptive spectral ... In this paper, we explore a novel ensemble method for spectral clustering. In contrast to the traditional clustering ensemble methods that combine all the obtained clustering results, we propose the adaptive spectral clustering ensemble method to achieve a better clustering solution. This method can adaptively assess the number of the component members, which is not owned by many other algorithms. The component clusterings of the ensemble system are generated by spectral clustering （SC） which bears some good characteristics to engender the diverse committees. The selection process works by evaluating the generated component spectral clustering through resampling technique and population-based incremental learning algorithm （PBIL）. Experimental results on UCI datasets demonstrate that the proposed algorithm can achieve better results compared with traditional clustering ensemble methods, especially when the number of component clusterings is large. 展开更多
关键词 spectral clustering clustering ensemble selective ensemble resampling population-based incremental learning algorithm （PBIL） data clustering
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自适应PBIL算法求解一类动态优化问题 认领 引用 被引量：2
2
作者 武燕 王宇平 刘小雄 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS 北大核心 2008年第6期1378-1382,共5页
在不确定环境中,环境的变化总是以一定的概率发生,本文把何时变化看作随机变量,其满足一定的统计规律,由此归纳出一类动态优化问题。对于此类动态优化问题的求解,提出了自适应PBIL(Population-based incremental learning algorithm)算... 在不确定环境中,环境的变化总是以一定的概率发生,本文把何时变化看作随机变量,其满足一定的统计规律,由此归纳出一类动态优化问题。对于此类动态优化问题的求解,提出了自适应PBIL(Population-based incremental learning algorithm)算法。算法中利用随机变量的概率自适应地调整当前代群体的概率模型,增加种群多样性,快速适应环境的变化。应用两个动态优化问题进行了仿真实验。实验结果表明,与传统PBIL算法相比,自适应PBIL算法能够快速跟踪最优解的变化。 展开更多
关键词 人工智能 动态优化问题 PBIL算法 种群多样性
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PBIL进化算法求解排污口布局优化问题的研究 认领 引用 被引量：6
3
作者 万珊珊 郝莹 《计算机工程与应用》 北大核心 2009年第15期237-240,共4页
排污口的布局对水生态系统的良性发展和城市环境美化起着至关重要的作用。利用基于概率分析策略的PBIL算法,综合考虑影响排污口布局的区域地理条件、水环境容量、水域纳污能力、水生态资源等约束条件,并利用层次分析法确定影响因子的权... 排污口的布局对水生态系统的良性发展和城市环境美化起着至关重要的作用。利用基于概率分析策略的PBIL算法,综合考虑影响排污口布局的区域地理条件、水环境容量、水域纳污能力、水生态资源等约束条件,并利用层次分析法确定影响因子的权重值。利用罚函数法构造了排污口优化设置问题的模型,设计了整数编码方式,并应用于工程实例。结果表明了该算法能较为准确合理地求解此类问题,为经济的可持续发展提供了较好的技术支持。 展开更多
关键词 PBIL算法 排污 优化设置 可持续发展
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混合蚁群算法及其在裂解深度建模中的应用 认领 引用 被引量：1
4
作者 张小广 李绍军 刘漫丹 《化工自动化及仪表》 CAS 2008年第6期9-13,共5页
设计了一种新的混合蚁群算法,该算法以一种新的二进制蚁群算法为基础,混合PBIL算法及遗传算法的交叉操作和变异操作,从而大大提高了种群的多样性及算法的收敛速度,改善了全局最优解的搜索能力。通过函数优化测试表明该算法具有良好的收... 设计了一种新的混合蚁群算法,该算法以一种新的二进制蚁群算法为基础,混合PBIL算法及遗传算法的交叉操作和变异操作,从而大大提高了种群的多样性及算法的收敛速度,改善了全局最优解的搜索能力。通过函数优化测试表明该算法具有良好的收敛速度和稳定性,同时将该算法应用到裂解炉裂解深度的神经网络软测量建模中,取得了很好的应用效果。 展开更多
关键词 蚁群算法 PBIL 神经网络 遗传算法
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混合群体增量学习算法求解闭环布局问题 认领 引用 被引量：1
5
作者 邓文瀚 张铭 +1 位作者 王李进 钟一文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期95-102,共8页
闭环布局问题(CLLP)是一种NP-困难的混合优化问题,它在大小可调的矩形环上寻找设施最佳放置次序,目标是最小化设施之间物料流的运输成本。现有方法均采用元启发式算法来寻找最优的设施放置次序,并且通过枚举方法来获得最优的矩形环大小... 闭环布局问题(CLLP)是一种NP-困难的混合优化问题,它在大小可调的矩形环上寻找设施最佳放置次序,目标是最小化设施之间物料流的运输成本。现有方法均采用元启发式算法来寻找最优的设施放置次序,并且通过枚举方法来获得最优的矩形环大小,而枚举方法的计算效率不高。为了解决这个问题,提出了求解CLLP的混合群体增量学习(HPBIL)算法,分别使用离散群体增量学习(DPBIL)算子和连续PBIL(CPBIL)算子同时对设施放置次序和矩形环大小进行优化,提高了搜索效率;同时还设计了一个局部搜索算法来优化每代中的部分优质解,以提高算法的求精能力。在13个CLLP测试实例上进行实验,结果表明HPBIL算法在9个测试实例上找到了新的最优布局,它对CLLP的寻优能力明显优于对比算法。 展开更多
关键词 群体增量学习算法 闭环布局问题 混合优化 局部搜索算法 元启发式方法
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一种新的混合蚁群算法 认领 引用 被引量：3
6
作者 刘波 李惠光 +1 位作者 吴惕华 张小广 《数学的实践与认识》 北大核心 2009年第6期154-161,共8页
设计一种新的混合蚁群算法,该算法以一种新的加权二进制蚁群算法为基础,将分布估计算法PB IL的概率分布模型用来指导蚂蚁路径的选择,同时对不同位置的蚂蚁采用加权系数来控制信息素散发量,根据信息素得到的转移概率、PB IL的模型概率及... 设计一种新的混合蚁群算法,该算法以一种新的加权二进制蚁群算法为基础,将分布估计算法PB IL的概率分布模型用来指导蚂蚁路径的选择,同时对不同位置的蚂蚁采用加权系数来控制信息素散发量,根据信息素得到的转移概率、PB IL的模型概率及二者融合的概率来产生新的个体,保证了个体的多样性,从而提高了算法的快速性和全局最优解的搜索能力.通过测试函数优化表明该算法具有良好的收敛速度和稳定性,改善了蚁群算法容易陷入局部最优而早熟的缺陷. 展开更多
关键词 蚁群算法 分布估计算法 PBIL 概率模型
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