微粒群并行聚类在客户细分中的应用

被引:5
作者
王华秋
廖晓峰
机构
[1] 重庆大学计算机学院
关键词
并行聚类; 自适应; 微粒群优化; 电信客户细分;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
080201 [机械制造及其自动化];
摘要
提出了基于自适应微粒群优化的并行聚类算法,采用了任务分布方案和部分异步并行通信,降低了计算时间。这种并行自适应微粒群算法结合了并行微粒群算法的快速寻优能力和自适应参数动态优化特性,保持了群体多样性从而避免了种群退化。最后将该算法应用于电信客户细分中。实验证明,该算法在并行机群上具有了较好的准确性、加速性和可扩展性。
引用
收藏
页码:2987 / 2990+2994 +2994
页数:5
相关论文
共 4 条
[1]
集群环境下的并行聚类算法 [J].
周兵 ;
沈钧毅 ;
彭勤科 .
计算机工程, 2004, (04) :4-6
[2]
区间数据的并行模糊聚类算法 [J].
陆建江 ;
徐宝文 .
东南大学学报(自然科学版), 2003, (04) :406-409
[3]
Optimal power flow using particle swarm optimization [J].
Abido, MA .
INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL POWER & ENERGY SYSTEMS, 2002, 24 (07) :563-571
[4]
NC end milling optimization using evolutionary computation [J].
Tandon, V ;
El-Mounayri, H ;
Kishawy, H .
INTERNATIONAL JOURNAL OF MACHINE TOOLS & MANUFACTURE, 2002, 42 (05) :595-605