8、优化算法与聚类算法的研究进展

优化算法与聚类算法的研究进展

在当今数据爆炸的时代，数据挖掘成为了发现有用知识的重要手段，其中聚类分析和优化算法在处理复杂数据和解决优化问题方面发挥着关键作用。本文将介绍两种不同类型的算法：用于约束优化问题的CADE算法，以及基于树结构和邻域的粒子群聚类算法（TPSO）。

CADE算法：处理约束优化问题

CADE（Conical Area Differential Evolution with Dual Populations）是一种用于处理约束优化问题的多目标方法，采用双种群方案，能够更系统地利用帕累托前沿的信息，实现全局最优解的搜索。

实验设置

为了验证CADE的性能，研究人员在13个广泛使用的基准约束优化问题上进行了实验，并将其与三种现有的流行算法（SR、SaDE和CMODE）进行了比较。实验设置如下：
- 种群规模 ：可行子种群P1的大小设置为120，锥形子种群P2的大小设置为60，总种群大小为180。
- 参数设置 ：CADE中的阈值θ设置为1.0 × 10⁵，P1的级别数M设置为2，P2的比例q设置为1.1。缩放因子F和交叉控制参数Cr分别从[0.5, 0.6]和[0.9, 0.95]中随机选取。
- 终止条件 ：当每个算法在每个测试实例上的函数评估次数（FES）达到5 × 10⁵时，终止算法。
- 实验环境 ：所有四种算法均用C++实现，并在一台配备Intel Core I5 - 3470 3.20 GHz处理器和4 GB RAM的PC上运行。每个算法针