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multi-objective clustering analysis via combinatorial pigeon inspired optimization

Science China(Technological Sciences) 2020年第7期63卷 1302-1313页

作者： CHEN Lin DUAN HaiBin FAN YanMing WEI Chen Bio-inspired Autonomous Flight Systems Research Group School of Automation Science and Electrical EngineeringBeihang UniversityBeijing 100083China Peng Cheng Laboratory Shenzhen 518000China Shenyang Aircraft Design and Research Institute Aviation Industry Corporation of China(AV1C)Shenyang 110035China

multi-objective data clustering is an important issue in data mining, and the realization of data clustering using the multiobjective optimization technique is a significant topic. A combinatorial multi-objective pigeon inspired optimization(CMOPIO)with ring topology is proposed to solve the clustering problem in this paper. In the CMOPIO, a delta-locus based coding approach is employed to encode the pigeons. Thus, the length of pigeon representation and the dimension of the search space are significantly reduced. Thereby, the computational load can be effectively depressed. In this way, the pigeon inspired optimization(PIO) algorithm can be discretized with an auxiliary vector to address data clustering. Moreover, an index-based ring topology with the ability of contributing to maintain flock diversity is adopted to improve the CMOPIO performance. Comparative simulation results demonstrate the feasibility and effectiveness of our proposed CMOPIO for solving data clustering problems.

关键词： multi-objective data clustering combinatorial multi-objective pigeon inspired optimization delta-locus based coding pigeon representation

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