函數(shù)聚類及其進(jìn)化計(jì)算知識(shí)獲取研究.pdf

1、對(duì)遺傳算法的研究有很多方面,一批學(xué)者在對(duì)遺傳算法的基本構(gòu)成-選擇、交叉和變異等三個(gè)基本遺傳算子和群體大小、終止代數(shù)及其相應(yīng)算子概率等運(yùn)行參數(shù)的研究后發(fā)現(xiàn),算子及其參數(shù)環(huán)境對(duì)遺傳算法在函數(shù)優(yōu)化中的性能和結(jié)果是至關(guān)重要的,它們之間良好的運(yùn)行策略能有效提高算法的性能,因而在應(yīng)用遺傳算法過程中選擇合理的算子及參數(shù)的研究具有較大的現(xiàn)實(shí)價(jià)值。目前,對(duì)于選擇合理的算子及參數(shù)研究存在參數(shù)建議太泛及建議參數(shù)各不相同等問題,分析其原因在于所選目標(biāo)對(duì)象(函數(shù)

2、)各不相同,而非通過函數(shù)類別進(jìn)行研究。本文針對(duì)二元優(yōu)化函數(shù),利用共生矩陣所提取的適應(yīng)度地貌特征對(duì)其進(jìn)行聚類運(yùn)算,進(jìn)而根據(jù)聚類所得函數(shù)類別信息進(jìn)行優(yōu)化指導(dǎo)知識(shí)提取,最終用于指導(dǎo)優(yōu)化計(jì)算,主要的研究?jī)?nèi)容包括：1)構(gòu)建在聚類算法下函數(shù)的特征描述方式。本文在函數(shù)適應(yīng)度地貌的基礎(chǔ)上,引入圖形圖像中的紋理分析相關(guān)概念,提出了一種能有效描述二元函數(shù)的特征描述方法,并以此構(gòu)建了以函數(shù)為目標(biāo)的聚類算法。實(shí)驗(yàn)表明,該聚類算法能有效地對(duì)函數(shù)進(jìn)行聚類,其運(yùn)算結(jié)

3、果不僅滿足聚類層面有效性,也滿足進(jìn)化算法層面的有效性。2)搭建能靈活擴(kuò)展的算法實(shí)驗(yàn)平臺(tái)及以此構(gòu)建算例事實(shí)庫。本文利用大量的優(yōu)化函數(shù)在復(fù)雜的算法實(shí)驗(yàn)平臺(tái)下進(jìn)行各種優(yōu)化計(jì)算,并將其結(jié)果進(jìn)行合理、有效地評(píng)價(jià)后保存,進(jìn)而構(gòu)建龐大的算例事實(shí)庫。該事實(shí)庫不僅用于函數(shù)聚類結(jié)果驗(yàn)證,也為后續(xù)基于函數(shù)類別信息的知識(shí)發(fā)掘提供必要數(shù)據(jù)。3)在上述兩點(diǎn)內(nèi)容的基礎(chǔ)上,通過對(duì)結(jié)果數(shù)據(jù)的分析,最終獲得了一系列函數(shù)種類和針對(duì)于函數(shù)種類的算法指導(dǎo)知識(shí)。實(shí)驗(yàn)表明,這些知識(shí)