Нечеткая кластеризация массивов данных на основе эволюционного метода оптимизации кошачьих стай

Abstract

Рассмотрена задача нечеткой кластеризации массива наблюдений на основе нечеткого вероятностного подхода, в основу которого положен алгоритм нечетких С - средних, переформулированный в задачу безусловной многоэкстремальной оптимизации. Для решения задачи использована рандомизированная модификация алгоритма оптимизации кошачьих стай, отличающаяся от известной введением в процессы поиска и погони элементов случайного поиска. Использование рандомизированной модификации позволило улучшить точность определения направления движения в режиме кошачьего поиска и улучшить глобальные свойства процедуры в режиме погони, что, в свою очередь, улучшает качество решения собственно задачи кластеризации.