基于主成分分析的DBSCAN分類差分進(jìn)化算法改進(jìn)

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摘  要： 差分進(jìn)化算法（DE）是一類基于種群搜索最優(yōu)解的全局優(yōu)化算法，具有收斂速度快、算法簡(jiǎn)單易懂、參數(shù)數(shù)量少和穩(wěn)定性高等特點(diǎn)。但DE算法的性能在很大程度上取決于參數(shù)值的設(shè)置、個(gè)體突變的方向和距離?？紤]到不同的種群密度對(duì)參數(shù)的需求不同，采用主成分分析技術(shù)將30或50維的數(shù)據(jù)降到2維；再采用DBSCAN算法，依據(jù)鄰域半徑和最小鄰域數(shù)將2維數(shù)據(jù)分類為簇，通過簇的數(shù)量判斷種群整體密度和個(gè)體之間的差異度，并在不同取值范圍內(nèi)生成合適的變異因子和交叉因子，以此來滿足不同種群的進(jìn)化需求。（剩余13276字）