。

现在般采用下面公式对每个粒子进行操作其中是粒子的速度向量，是粒子当前位置。

是粒子本身所找到的最好解得位置，是整个种群目前找到的最优解的位置。

其，目录摘要第章绪论研究的背景和意义国内外研究现状数据挖掘的研究现状，聚类的研究现状，本文所做的工作本文的内容组织第二章聚类聚类概述聚类的概念聚类的步骤聚类的相似度度量聚类分析中的数据类型样本间距离的计算评价标准常用的聚类算法常见的聚类算法间的关系几种常用的聚类算法的比较聚类算法中的划分方法聚类的应用本章小结第三章基于人工免疫机制的遗传算法的改进研究基本遗传算法遗传算法背景及研究现状遗传算法的求解过程遗传算法的优点遗传算法的不足之处生物免疫系统人工免疫系统概述生物免疫系统的结构和组成免疫细胞抗原与抗体免疫系统机制免疫遗传算法基于免疫遗传算法的模糊均值聚类算法设计模糊均值算法简介模糊均值算法步骤算法设计仿真实验本章小结第四章改进的粒子群算法的聚类方法粒子群算法的研究背景粒子群算法原理基本粒子群算法算法描述参数设定改进条件调整奔跑速度。

其他狼要想找到兔子的最简单方法就是跟着那只找到兔子的狼，通过估算自己与那只狼之间的距离来估算自己与兔子之间的距离，然后再调整自己的位置和速度。

在这个过程中有可能出现开始发现关的混合算法，大多数基本上采用种策略对其改进，要么与其他算法结合，要么加入变异操作，同时采用两种策略的混合算法较少。

因此，本文提出了种新的改进策略将局部搜索能力强的均值算法和基于遗传算法的交叉变异操作同时结合到算法中。

通过适当调节，发挥各自的优点，既提高了算法的局部搜索能力，又因为加入了交叉变异操作增加了种群的多样性，防止了算法早熟。

通过与文献中提出的方法对比，这种改进的粒子群聚类算法的收敛效果更好些。

改进的粒子群聚类算法编码和适应度函数算法中的个体采用基于聚类中心的浮点数编码方式，每个粒子由个聚类中心组成，它可表示为长度为的浮点码串。

个体的适应度函数定义为其中，为各样本到各自聚类中每个粒子用其几何位置和速度向量表示，在问题求解中，每个粒子参考自己既定方向所经历的最优方向和整个鸟群的最优方向确定自己的飞行。

现在般采用下面公式对每个粒子进行操作其中是粒子的速度向量，是粒子当前位置。

是粒子本身所找到的最好解得位置，是整个种群目前找到的最优解的位置。

其他参数的介绍见第部分。

参数设定算法中需要调节的参数主要包括惯性权重系数学习因子和最大速度以及种群规模，在本课题算法中还加入了最大位置。

惯性权重系数惯性权重系数是用前面的速度来控制当前速度的影响，较大的可以加强的全局搜索能力，而较小的能加强的局部搜索能力。

目前普遍采用的是将设置为从到线性下降的方法，这种方法可使置根据当前位置，各个样本按最小距离原则分配给个聚类中心按式计算适应度更新，根据各个粒子的个体极值，找出全局极值和全局极值位置最后输出全局极值和全局极值位。

本课题算法是在文献的基础上作的改进。

首先在第步，更新位置时将其限制在内，其他敛局部寻优能力较差等。

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中的最好值，即全局最优解，是整个种群的经验。

每个粒子使用下列信息更新自己的当前位置自身位置自身速度自身位置与之间的距离自身位置与之间的距离。

然后算法就是这样以个随机初始化形成的粒子群，迭代着开始进行搜索了。

基本粒子群算法算法描述在中，每只鸟被称之为个粒子，每个粒子用其几何位置和速度向量表示，在问题求解中，每个粒子参考自己既定方向所经历的最优方向和整个鸟群的最优方向确定自己的飞行。

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是粒子本身所找到的最好解得位置，是整个种群目前找到的最优解的位置。

评价的。

每个粒子不仅知道自己的当前位置和到目前为止自己所发现的最好位置评价的。

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每个粒子不仅知道自己的当前位置和到目前为止自己所发现的最好位置，而且还知道到目前为止整个群体所发现的最好位置。

如果可以看作是粒子本身的移动经验，也就是每个粒子本身找到的最优解，那么则是中的最好值，即全局最优解，是整个种群的经验。

每个粒子使用下列信息更新自己的当前位置自身位置自身速度自身位置与之间的距离自身位置与之间的距离。

然后算法就是这样以个随机初始化形成的粒子群，迭代着开始进行搜索了。

基本粒子群算法算法描述在中，每只鸟被称之为个粒子，每个粒子用其几何位置和速度向量表示，在问题求解中，每个粒子参考自己既定方向所经历的最优方向和整个鸟群的最优方向确定自己的飞行的改房地产投资开发。

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因此，本文提出了种新的改进策略将局部搜索能力强的均值算法和基于遗传算法的交叉变异操作同时结合到算法中。

通过适当调节，发挥各自的优点，既提高了算法的局部搜索能力，又因为加入了交叉变异操作增加了种群的多样性，防止了算法早熟。

通过与文献中提出的方法对比，这种改进的粒子群聚类算法的收敛效果更好些。

改进的粒子群聚类算法编码和适应度函数算法中的个体采用基于聚类中心的浮点数编码方式，每个粒子由个聚类中心组成，它可表示为长度为的浮点码串。

个体的适应度函数定义为其中，为各样本到各自聚类中每个粒子用其几何位置和速度向量表示，在问题求解中，每个粒子参考自己既定方向所经历的最优方向和整个鸟群的最优方向确定自己的飞行。

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惯性权重系数惯性权重系数是用前面的速度来控制当前速度的影响，较大的可以加强的全局搜索能力，而较小的能加强的局部搜索能力。

目前普遍采用的是将设置为从到线性下降的方法，这种方法可使置根据当前位置，各个样本按最小距离原则分配给个聚类中心按式计算适应度更新，根据各个粒子的个体极值，找出全局极值和全局极值位置最后输出全局极值和全局极值位。

本课题算法是在文献的基础上作的改进。

首先在第步，更新位置时将其限制在内，其他