TY -的A2 Acacio桑切斯,曼努埃尔•e . AU - Nguyen-Trang t . AU - Nguyen-Thoi t . AU - Truong-Khac t . AU - Pham-Chau, a . t . AU - Ao HungLinh PY - 2019 DA - 2019/02/27 TI -一种有效的混合优化方法利用微分进化和适应精英球面二次最陡下降及其应用为集群SP - 7151574六世- 2019 AB -本文混合方法相结合以人群为基础的方法,自适应精英微分进化(aeDE),基于强大的梯度法,提出了球面二次最陡下降(SQSD),然后申请了聚类分析。这种组合不仅有助于继承aeDE和SQSD的优点但也有助于大大降低计算成本。首先,基于aeDE的全球探险的方式在最初的步骤,该方法可以快速达到一个区域包含全局最优值。接下来,基于SQSD的局部有效的剥削方式在以后的步骤,该方法能够快速、准确地找到全局最优解,因此有助于减少计算成本。该方法是第一次测试32基准函数来验证其鲁棒性和有效性。然后,它是应用于聚类分析统计的兴趣的一个问题,机器学习和数据挖掘。在这个应用程序中,该方法利用找到集群中心的位置,内部效度的测量进行了优化。基准测试函数和聚类问题,数值结果表明,该混合方法aeDE (HaeDE)优于其他在精度和计算成本。SN - 1058 - 9244 UR - https://doi.org/10.1155/2019/7151574 - 10.1155 / 2019/7151574摩根富林明科学编程PB - Hindawi KW - ER