14、基于遗传算法优化的K-means聚类算法与多关节机器鱼路径跟踪主动抗扰控制研究

基于遗传算法优化的K-means聚类算法与多关节机器鱼路径跟踪主动抗扰控制研究

在数据挖掘和机器人控制领域，聚类算法和路径跟踪控制算法一直是研究的热点。本文将介绍一种基于遗传算法优化的K-means聚类算法，以及多关节机器鱼路径跟踪的主动抗扰控制算法。

基于遗传算法优化的K-means聚类算法

• 相关概念与公式
  • 欧氏距离 ：向量 $s_i$ 和 $C_j$ 之间的欧氏距离 $d(s_i, c_j)$ 的计算公式为：$d(s_i, c_j) = \sqrt{\sum_{l}(s_{il} - c_{jl})^2}$。
  • 均方误差（MSE） ：MSE值越小，聚类效果越好。
  • 错误率（CEP） ：计算公式为 $CEP = \frac{Number\ of\ misclassified\ samples}{Total\ number\ of\ samples\ in\ the\ data\ set} \times 100\%$。
• K-means算法工作流程 ：根据样本间的距离将数据集划分为K个簇，使簇内的点尽可能靠近，簇间的距离尽可能大。
• 遗传算法 ：是一种著名的进化算法，主要包括编码、选择、交叉、变异和自然选择。在解决聚类问题时，本文对标准遗传算法进行了改进，使其具有可控的种群规模和更强的基因多样性。交叉操作中，