基于主成分分析的DBSCAN分类差分进化算法改进

作     者：薛财文 刘通 邓立宝 谷伟 张宝武 XUE Caiwen;LIU Tong;DENG Libao;GU Wei;ZHANG Baowu

作者机构：中国计量大学计量测试工程学院浙江杭州310018 哈尔滨工业大学信息与电气工程学院山东威海264209 

出 版 物：《现代电子技术》 (Modern Electronics Technique)

年 卷 期：2024年第47卷第16期

页      面：171-179页

学科分类：11[军事学] 0810[工学-信息与通信工程] 1105[军事学-军队指挥学] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 081002[工学-信号与信息处理] 110503[军事学-军事通信学] 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：DBSCAN 差分进化算法 主成分分析 数据降维 变异因子 交叉因子 

摘      要：差分进化算法(DE)是一类基于种群搜索最优解的全局优化算法,具有收敛速度快、算法简单易懂、参数数量少和稳定性高等特点。但DE算法的性能在很大程度上取决于参数值的设置、个体突变的方向和距离。考虑到不同的种群密度对参数的需求不同,采用主成分分析技术将30或50维的数据降到2维;再采用DBSCAN算法,依据邻域半径和最小邻域数将2维数据分类为簇,通过簇的数量判断种群整体密度和个体之间的差异度,并在不同取值范围内生成合适的变异因子和交叉因子,以此来满足不同种群的进化需求。通过基准函数测试集和多个检验方法验证,证明了所提方法的寻优能力和鲁棒性均优于另外5种先进算法。