[发明专利]群体智能算法中的自适应调整聚类中心标号方法

摘要

本发明公开了一种基于两组聚类中心相似度矩阵的自适应调整聚类中心标号的方法，用于解决群体智能进化算法在采用基于划分的形式进行聚类时，构造的种群中个体间各聚类中心随机排列导致的聚类中心标号不一致，即属于不同簇集的聚类中心却排列在同一维度的问题而导致算法种群个体更新效率低下和搜索盲目性的问题。所提出方法采用一种双向选择的竞争淘汰策略，将个体间相似度最大，距离最接近的聚类中心尽量排列在同一维度，保证聚类中心标号一致性的最大化。

主权项

1.一种群体智能算法中的自适应调整聚类中心标号方法，其特征在于，基于个体间聚类中心相似度矩阵的双向选择策略来整聚类中心的标号，从而使相似度最大的聚类中心尽量排列在同一维度，该方法包括以下步骤：S1：设定一个以其聚类中心标号为基准的个体x_j，另一个待调整聚类中心标号的个体为x_i，计算个体x_j与个体x_i中各聚类中心的相似度矩阵M；S2：根据相似度最大的原则，统计相似度矩阵M中各行最大值的索引列表和各列最大值的索引列表，分别表示个体x_i期望与个体x_j的聚类中心期望形成的对应关系的列表L_ij、个体x_j期望与个体x_i的聚类中心形成对应关系的列表L_ji；S3：判断L_ij是否存在重复值，即判断个体x_i是否存在两个及以上的聚类中心都对应与个体x_j中同一个聚类中心；若不存在，则进入步骤S7，若存在，进入步骤S4；S4：L_ij存在重复值，将第一个重复值设为t，查看L_ji中第t个值s，表示x_j中第t个聚类中心x_j(t)选择与x_i中的第s个聚类中心x_i(s)组成对应关系，对应关系组合为(x_i(s)，x_j(t))；S5：将x_j中的第t个聚类中心x_j(t)与x中除第s个聚类中心x_i(s)以外其它未选择的聚类中心的相似度置为最小值，同样将x_i(s)与x_j中除x_j(t)以外的聚类中心的相似度也置为最小值；S6：返回步骤S3；S7：按照L_ij调整x_i中各聚类中心标号。