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RSS订阅原创 粒子群实现K-means聚类+常规K-means（Matlab源码实现）
传统K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。如何使用进化算法（如：PSO）实现K-means，其难点在于适应度函数的构建。本文提供一种思路：转化为优化问题，即变成：找到K个聚类中心使 所有点到所属类别的距离之和最小！！！
2021-09-03 01:47:34
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原创 进化算法（EA）求解多峰值函数优化（Matlab源码）
本文提供两种进化算法（DE和GA）求解多峰值问题。进化算法的优越性在于能实现全局搜索，并能较好的处理复杂问题（无需求解梯度），无需人为给定初值，在多峰值优化问题中占据优势！
2021-08-14 03:24:47
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原创 差分进化（DE）算法实现带约束优化（Matlab源码）
关于单目标无约束优化问题，常见的做法为对违反约束的个体惩罚，即对适应度加上惩罚项，此方法一定程度上可以解决简单约束问题。但面对复杂的约束问题，惩罚项系数的选择变得十分困难；现提供一种思路，基于多目标优化思想，Pareto无支配排序准则，同等重要的看待目标函数（cost）和约束（cons）,以下结合一种实例对给出Matlab源码实现。
2021-08-14 01:34:59
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空空如也
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