多目标微粒群优化聚类算法及应用  

Multi-objective particle swarm optimization clustering algorithm and application

作　　者：陆虎[1] 徐景[2] 

机构地区：[1]江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏镇江212003 [2]江苏省电信有限公司镇江分公司,江苏镇江212000

出　　处：《江苏科技大学学报（自然科学版）》2009年第2期155-158,共4页Journal of Jiangsu University of Science and Technology:Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60572112);江苏省教育厅高校自然科学基金资助项目(08KJD52007)

摘　　要：提出了多目标函数评价法,通过定义两个新的目标函数实现了基于多目标微粒群优化聚类算法,可实现对多目标优化问题非劣最优解集Pareto的搜索.同时根据电磁力的计算公式定义了新的相似度测量方法,该相似度测量考虑了聚类簇的大小对数据划分的影响.给出了IRIS数据仿真结果,用入侵数据集KDDCUP99测试,实验结果验证了该算法的有效性.By using two new verdict criterions of objective function, multi-objective particle swarm optimization clustering algorithm was proposed in this paper. The algorithm could search Pareto optimal set. Simultaneously, a new similarity computing approach was given in terms of the computing formula of electromagnetic force. Also, the approach considered the effect of clustering size on data partition. The experiments about IRIS and KDD CUP99 show the algorithm is effective.

关 键 词：微粒群算法 多目标优化 PARETO最优解 聚类算法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]