融合改进DBSCAN聚类和多种进化策略的改进蝗虫优化算法

作     者：于平 YU Ping

作者机构：中国飞行试验研究院机务部 

出 版 物：《仪表技术与传感器》 (Instrument Technique and Sensor)

年 卷 期：2024年第5期

页      面：98-105,112页

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：蝗虫优化算法 DBSCAN 聚类 收敛精度 

摘      要：针对蝗虫优化算法复杂高维问题收敛精度不高、寻优能力不强、难以跳出局部最优的缺陷,提出一种融合改进DBSCAN聚类和多种进化策略的改进蝗虫优化算法(GOA)。首先,引入多核加权距离度量和动态并行运算策略,以提高改进DBSCAN高维数据聚类效率。其次,利用改进DBSCAN可以对任意形状数据集进行聚类的优势,对蝗虫种群进行聚类分析,并为蝗虫个体赋予核心点、边界点和孤立点等空间属性。最后,综合考虑种群空间特性和个体间进化程度差异性,设计多种蝗虫个体进化策略,以更好地提升算法全局寻优能力。典型复杂、高维测试函数以及经典TSP问题仿真结果表明:改进后的GOA在收敛精度上更具优势。