Clusterization of vector and matrix data arrays using the combined evolutionary method of fish schools
| Autor: | Yevgeniy Bodyanskiy, Alina Shafronenko, Iryna Pliss |
|---|---|
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: |
004.032.26 [004.8]
Applied Mathematics функція щільності Theoretical Computer Science Computational Theory and Mathematics Artificial Intelligence Fish School fuzzy clustering density functions комбінована оптимізація evolutionary algorithms combined optimization нечітка кластеризація еволюційні алгоритми |
| Zdroj: | System research and information technologies. :79-87 |
| ISSN: | 2308-8893 1681-6048 |
| DOI: | 10.20535/srit.2308-8893.2022.4.07 |
| Popis: | The problem of clustering data arrays described in both vector and matrix forms and based on the optimization of data distribution density functions in these arrays is considered. For the optimization of these functions, the algorithm that is a hybrid of Fish School Search, random search, and evolutionary optimization is proposed. This algorithm does not require calculating the optimized function’s derivatives and, in the general case, is designed to find optimums of multiextremal functions of the matrix argument (images). The proposed approach reduces the number of runs of the optimization procedure, finds extrema of complex functions with many extrema, and is simple in numerical implementation. Розглянуто задачу кластеризації масивів даних, що описано як у векторній, так і матричній формі на основі оптимізації функцій щільності розподілу даних у цих масивах. Для оптимізації цих функцій – пошуку локальних екстремумів запропоновано алгоритм, що є гібридом Fish School Search, випадкового пошуку та еволюційної оптимізації. Цей алгоритм не потребує обчислення похідних функції, що оптимізується, і у загальному випадку призначений для відшукання максимумів багатоекстремальних функцій матричного аргумента (зображень). Запропонований підхід дозволяє скоротити кількість запусків процедури оптимізації, знаходити екстремуми функцій складної форми та є простим у числовій реалізації. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|