Elitist Imperialist Competitive Algorithm: An Improved Performance version of Imperialist Competitive Algorithm

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 684

فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ELECONFK03_118

تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1396

چکیده مقاله:

Recently, meta-heuristic optimization algorithms are used to find optimal solutions in huge search spaces. One of the most recent is Imperialist Competitive Algorithm (ICA) which is widely used in many optimization problems and has successful results. We add some elitism to ICA and introduced Elitist Imperialist Competitive Algorithm (EICA)as a new version of ICA. One of the most important application of optimization techniques is in data mining where clustering and its most popular algorithm, k-means, is a challenging problem. Its performance depends on the initial state of centroid and may trap in local optima. It is shown that the combination of EICA and k-means have better performance in terms of clustering and experimental results are discussed on k-means clustering. The goal of this research is to improve ICA for any optimization problem.

نویسندگان

Mahdi Ghorbani

Department of Computer science Kashan branch Islamic Azad University Kashan, Iran

Mahdi Esmaeili

Department of Computer science Kashan branch Islamic Azad University Kashan, Iran

Mohammad Asadi

Department of Computer science Kashan branch Islamic Azad University Kashan, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • X.-S. Yang, N ature-inspired metaheuristic algorithms, First Edition, Luniver prsss, ...
  • X.-S. Yang, Engineering optimization: an introduction with metaheuristic applications, John ...
  • E.-G. Talbi, M etaheuristics : from design to i mpl ...
  • A. Colorni, M. Dorigo, V. Maniezzo, et al., Distributed optimization ...
  • D. Pham, A. Gh anbarzadeh _ E. Koc, S. Otri, ...
  • R. G. Reynolds, B. Peng, Knowledge learning and social swarms ...
  • M. C. Cowgill, R. J. Harvey, L. T. Watson, A ...
  • _ Mitchell, An introduction to genetic algorithms, MIT press, 1998. ...
  • J. H. Holland, Adaptation in natural and artificial systems: an ...
  • J. Kennedy, Particle _ optimization, in: Encyclopedia of Machine Learning, ...
  • C.-Y. Chen, F. Ye, Particle SWar optimization algorithm and its ...
  • E. At a shpaz-Gargari _ C. Lucas, Imperialist competitive algorithm: ...
  • C. Blum, A. Roli, Metaheuri stics in combinatorial optimization: Overview ...
  • T. Niknam, E. T. Fard, N. Pourjafarian, A. Rousta, An ...
  • _ Lucas, Z. Nas iri-Gheidari, F. Tootoonchian . Application of ...
  • نمایش کامل مراجع