基于聚類排序選擇方法的進化算法摘要：本文介紹了一種基于聚類排序選擇方法的進化算法，該算法適用于求解復(fù)雜優(yōu)化問題。為此，這種算法利用粒子群算法（PSO）進行粒子的初始群體劃分，并使用ClusterSort算法和RankSort算法排序粒子進行選擇。此外，通過對ClusterSort算法和RankSort算法的改進，進一步提高了算法的效率和準確性。通過實驗，我們發(fā)現(xiàn)該算法在大型復(fù)雜優(yōu)化問題中具有良好的求解能力，且收斂速度快。

關(guān)鍵詞：聚類排序選擇方法；粒子群算法（PSO）；ClusterSort；RankSort；優(yōu)化問題

正文：

1.研究背景

本文介紹的是一種基于聚類排序選擇方法的進化算法，該算法適用于求解復(fù)雜優(yōu)化問題。隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，優(yōu)化問題日益復(fù)雜，傳統(tǒng)的進化計算技術(shù)無法滿足這些復(fù)雜問題的需求，因此，聚類排序選擇方法在此時變得尤為重要。

2.提出的方法

我們提出的算法使用粒子群算法（PSO）進行粒子的初始群體劃分，并使用ClusterSort算法和RankSort算法排序粒子進行選擇。此外，通過對ClusterSort算法和RankSort算法的改進，進一步提高了算法的效率和準確性。所提出的進化算法的流程如圖1所示。

3.實驗結(jié)果

為了驗證所提出的算法的有效性，我們對該算法在CEC2017大型測試函數(shù)上進行了實驗，結(jié)果如圖2所示。從圖2中可以看出，所提出的算法在大型復(fù)雜優(yōu)化問題中具有良好的求解能力，且收斂速度快。

4.結(jié)論

綜上所述，本文從聚類排序選擇方法出發(fā)，提出了一種基于聚類排序選擇方法的進化算法，該算法適用于求解復(fù)雜優(yōu)化問題。實驗結(jié)果表明，該算法具有良好的求解效率、準確性，可用于大型復(fù)雜的優(yōu)化問題。5.材料和方法

為了證明所提出的算法有效性，我們在CEC2017優(yōu)化問題上進行了實驗。由于受試者的數(shù)量不同，因此將每個測試函數(shù)視為一個受試者，代碼實現(xiàn)使用MATLAB，涉及的參數(shù)如下表1所示：

表1參數(shù)設(shè)定

參數(shù) 設(shè)定值

粒子規(guī)模100

每次迭代次數(shù)500

粒子初始化選擇高斯分布

PSO更新方式常規(guī)算法

Ranksort更新方式常規(guī)算法

ClusterSort更新方式改進算法

6.結(jié)果分析

為了評價所提出的算法，我們使用標(biāo)準評價指標(biāo)——函數(shù)回歸值（RRV）和非函數(shù)回歸值（NRV），其定義如下：

RRV=1-(f_min-f_i)/(f_max-f_min)

NRV=|f_min-f_i|/(f_max-f_min)

在實驗中，我們對所提出的進化算法進行了測試，實驗結(jié)果如圖2所示：

從圖2可以看出，我們提出的算法收斂速度快，在大型復(fù)雜優(yōu)化問題上表現(xiàn)出良好的求解效果，且函數(shù)回歸值和非函數(shù)回歸值均較高。

7.總結(jié)

本文介紹了一種基于聚類排序選擇方法的進化算法，該算法適用于求解復(fù)雜優(yōu)化問題。為此，這種算法利用粒子群算法（PSO）進行粒子的初始群體劃分，并使用ClusterSort算法和RankSort算法排序粒子進行選擇。此外，通過對ClusterSort算法和RankSort算法的改進，進一步提高了算法的效率和準確性。實驗結(jié)果表明，該算法可用于大型復(fù)雜的優(yōu)化問題，具有良好的求解能力和收斂速度。8.分析與展望

從實驗分析可以看出，所提出的算法具有良好的優(yōu)化效果，因此可以為復(fù)雜優(yōu)化問題提供有效的解決方案。在之后的研究中，還可以利用更多算法，如遺傳算法、分形算法等，來改進所提出的算法，以更大的效率和準確性來求解復(fù)雜的優(yōu)化問題。此外，為了更好地考察所提出的算法在復(fù)雜優(yōu)化問題上的潛力，將實施更全面的測試?？偨Y(jié)：本文介紹了一種基于聚類排序選擇方法的進化算法，該算法可用于求解復(fù)雜優(yōu)化問題。算法使用粒子群算法（PSO）進行初始群體劃分，并使用ClusterSort算法和RankSort算法排序粒子進行選擇，并對ClusterSort算法和RankSort算