自适应量子粒子群优化算法与交叉算子结合的聚类分析

"带交叉算子的自适应量子粒子群优化算法 .pdf" 本文主要探讨了一种改进的粒子群优化算法——带交叉算子的自适应量子粒子群优化算法（Adaptive Quantum-behaved Particle Swarm Optimization with Crossover Operators, AQPSOCO），该算法在数据挖掘中的聚类分析中得到了应用。聚类分析是数据挖掘的关键技术，旨在根据对象间的相似性将数据集划分成多个类别。随着大数据时代的到来，对聚类方法的需求不仅在于处理速度，更在于准确性。 传统的聚类方法在面对大规模数据时可能存在效率和精度的问题。量子粒子群优化算法（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO）作为一种基于群体智能的优化方法，能有效搜索复杂优化问题的解空间。然而，QPSO算法在执行过程中容易陷入局部最优，导致收敛性能下降。为了解决这一问题，作者在QPSO的基础上引入了交叉算子，这种交叉操作可以增加粒子群的多样性，帮助粒子跳出局部最优，从而提高全局探索能力。 此外，为了进一步优化算法性能，文章提出了自适应的收缩扩张因子（contraction-expansion coefficient）动态调整策略。这个策略能够根据算法的不同阶段（如收敛阶段和探索阶段）实时调整参数，使得算法在保持搜索广度的同时，也能快速收敛到最优解。通过这样的设计，AQPSOCO算法在聚类数据时能够更快地达到理想效果。 实验结果证明了AQPSOCO算法的有效性，它在处理速度和聚类准确性上都有显著提升。该算法的应用对于数据挖掘领域的聚类分析提供了新的思路，尤其是在处理大数据集时，能够提供更优的聚类性能。 关键词：粒子群优化算法；量子粒子群算法；交叉算子；群体智能；聚类分析 总结来说，这篇论文研究了一种结合交叉算子和自适应收缩扩张因子的量子粒子群优化算法，用于改善聚类分析的效果。该算法通过增强粒子群的多样性和优化参数更新策略，提高了在大数据环境下的聚类效率和准确性，为数据挖掘领域提供了有价值的理论和技术支持。