تحسين خوارزمية اليراعة باستخدام البحث المتغير المحلي في الجوار لتجميع البيانات

محتوى المقالة الرئيسي

Hayder Naser Khraibet Al-Behadili

الملخص

من بين الخوارزميات الأدلة العليا (الميتاهيورستك)، تعد الخوارزميات القائمة على البحوث المتعددة (المجتمع) خوارزمية بحث استكشافية متفوقة كخوارزمية البحث المحلية من حيث استكشاف مساحة البحث للعثور على الحلول المثلى العالمية. ومع ذلك، فإن الجانب السلبي الأساسي للخوارزميات القائمة على البحوث المتعددة (المجتمع) هو قدرتها الاستغلالية المنخفضة، مما يمنع توسع منطقة البحث عن الحلول المثلى. خوارزمية اليَرَاعَة المضيئة (Firefly (FA هي خوارزمية تعتمد على المجتمع والتي تم استخدامها على نطاق واسع في مشاكل التجميع. ومع ذلك، فإن FA مقيد بتقاربها السابق لأوانه عندما لا يتم استخدام استراتيجيات بحث محلي لتحسين جودة حلول المجموعات في منطقة المجاورة واستكشاف المناطق العالمية في مساحة البحث. على هذا الأساس، فإن الهدف من هذا العمل هو تحسين FA باستخدام البحث المتغير في الأحياء (VNS) كطريقة بحث محلية (FA-VNS)، وبالتالي توفير فائدة VNS للمفاضلة بين قدرات الاستكشاف والاستغلال. يسمح FA-VNS المقترح لليراعات بتحسين حلول التجميع مع القدرة على تعزيز حلول التجميع والحفاظ على تنوع حلول التجميع أثناء عملية البحث باستخدام مشغلي الاضطراب في VNS. لتقييم أداء الخوارزمية، يتم استخدام ثماني مجموعات بيانات معيارية مع أربع خوارزميات تجميع معروفة. تشير المقارنة وفقًا لمقاييس التقييم الداخلية والخارجية إلى أن FA-VNS المقترحة يمكن أن تنتج حلول تجميع أكثر إحكاما من خوارزميات التجميع المعروفة.

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
1.
تحسين خوارزمية اليراعة باستخدام البحث المتغير المحلي في الجوار لتجميع البيانات. Baghdad Sci.J [انترنت]. 1 أبريل، 2022 [وثق 18 مايو، 2024];19(2):0409. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/5640
القسم
article

كيفية الاقتباس

1.
تحسين خوارزمية اليراعة باستخدام البحث المتغير المحلي في الجوار لتجميع البيانات. Baghdad Sci.J [انترنت]. 1 أبريل، 2022 [وثق 18 مايو، 2024];19(2):0409. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/5640

المراجع

Al-behadili HNK, Ku-Mahamud KR, Sagban R. Hybrid Ant Colony Optimization and Iterated Local Search for Rules-Based Classification. J Theor Appl Inf Technol. 2020;98(04):657–71.

Kuo RJ, Zulvia FE. An improved differential evolution with cluster decomposition algorithm for automatic clustering. Soft Comput. 2019;23(18):8957–73.

Xu D, Tian Y. A Comprehensive Survey of Clustering Algorithms. Ann Data Sci. 2015;2(2):165–93.

Mandala SR, Kumara SRT, Rao CR, Albert R. Clustering social networks using ant colony optimization. Oper Res. 2013;13(1):47–65.

Jabbar AM, Ku-Mahamud KR, Sagban R. Modified ACS Centroid Memory for Data Clustering. J Comput Sci. 2019;15(10):1439–49.

Gupta A, Datta S, Das S. Fast automatic estimation of the number of clusters from the minimum inter-center distance for k-means clustering. Pattern Recognit Lett. 2018;116(September):72–9.

Budiaji W. Medoid-based shadow value validation and visualization. Int J Adv Intell Informatics. 2019;5(2):76–88.

Tung AKH, Han J, Lakshmanan LVS, Ng RT. Constraint-based clustering in large databases. In: Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2001.

Panasenko A, Khandeev V. Exact Algorithm for the One-Dimensional Quadratic Euclidean Cardinality-Weighted 2-Clustering with Given Center Problem. Int Conf Math Optim Theory Oper Res. 2020;30–5.

Davidson I, Gourru A, Ravi S, Davidson I, Gourru A, The SR, et al. The Cluster Description Problem -Complexity Results , Formulations and Approximations To cite this version : HAL Id : hal-02060574 The Cluster Description Problem - Complexity Results , Formulations and Approximations. 2019;

Arunkumar N, Mohammed MA, Abd Ghani MK, Ibrahim DA, Abdulhay E, Ramirez-Gonzalez G, et al. K-Means clustering and neural network for object detecting and identifying abnormality of brain tumor. Soft Comput. 2019;23(19):9083–96.

Obaid OI, Mohammed MA, Abd Ghani MK, Mostafa SA, Al-Dhief FT. Evaluating the performance of machine learning techniques in the classification of Wisconsin Breast Cancer. Int J Eng Technol. 2018;7(4.36 Special Issue 36):160–6.

Reddy TN. Optimization of K-Means Algorithm: Ant Colony Optimization. In: International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC). 2017. p. 530–5.

Maghawry AM, Omar Y, Badr A. Initial Centroid Selection Optimization for K-Means with Genetic Algorithm to Enhance Clustering of Transcribed Arabic Broadcast News Documents. In: Silhavy R, Silhavy P, Prokopova Z, editors. Applied Computational Intelligence and Mathematical Methods. Cham: Springer International Publishing; 2018. p. 86–101.

Ghany KKA, AbdelAziz AM, Soliman THA, Sewisy AAEM. A hybrid modified step Whale Optimization Algorithm with Tabu Search for data clustering. J King Saud Univ - Comput Inf Sci. 2020;(February).

Zulvia RJKFE. Automatic clustering using an improved artificial bee colony optimization for customer segmentation. Knowl Inf Syst. 2018;(43).

Kumar V, Chhabra JK, Kumar D. Grey Wolf Algorithm-Based Clustering Technique. J Intell Syst. 2017;26(1):153–68.

Ezugwu AE. Nature-inspired metaheuristic techniques for automatic clustering: a survey and performance study. Vol. 2, SN Applied Sciences. Springer International Publishing; 2020.

Kittaneh R, Abdullah S, Abuhamdah A. terative Simulated Annealing for Medical Clustering Problems. Trends Appl Sci Res. 2012;(7):103–17.

Franzin A, Stützle T. Comparison of acceptance criteria in randomized local searches. Lect Notes Comput Sci (including Subser Lect Notes Artif Intell Lect Notes Bioinformatics). 2018;10764 LNCS(August):16–29.

Abuhamdah A. Adaptive Acceptance Criterion (AAC) algorithm for optimization problems. J Comput Sci. 2015;11(4):675–91.

Zhao F, He X, Yang G, Ma W, Zhang C, Song H. A hybrid iterated local search algorithm with adaptive perturbation mechanism by success-history based parameter adaptation for differential evolution (SHADE). Eng Optim. 2020;52(3):367–83.

Ayvaz D, Topcuoglu H, Gurgen F. Performance evaluation of evolutionary heuristics in dynamic environments. Appl Intell. 2012 Jul 1;37(1):130-44.

Xie H, Zhang L, Lim CP, Yu Y, Liu C, Liu H, et al. Improving K-means clustering with enhanced Firefly Algorithms. Appl Soft Comput J. 2019;

Abshouri AA, Bakhtiary A. A new clustering method based on Firefly and KHM. J Commun Comput. 2012;9:387–91.

Hansen P, Mladenović N. Variable neighborhood search. In: Handbook of Heuristics. 2018.

Wang H, Cui Z, Sun H, Rahnamayan S, Yang XS. Randomly attracted firefly algorithm with neighborhood search and dynamic parameter adjustment mechanism. Soft Comput. 2017;21(18):5325–39.

Huang KW, Girsang AS, Wu ZX, Chuang YW. A hybrid crow search algorithm for solving permutation flow shop scheduling problems. Appl Sci. 2019;9(7).

Jensen JH. A graph-based genetic algorithm and generative model/Monte Carlo tree search for the exploration of chemical space. Chem Sci. 2019;10(12):3567–72.

Yu S, Yang S, Su S. Self-adaptive step firefly algorithm. J Appl Math. 2013 Nov;2013.

Fan C, Fu Q, Long G, Xing Q. Hybrid artificial bee colony algorithm with variable neighborhood search and memory mechanism. J Syst Eng Electron. 2018;29(2):405–14.

Tang R, Fong S, Yang XS, Deb S. Integrating nature-inspired optimization algorithms to K-means clustering. In: 7th International Conference on Digital Information Management, ICDIM 2012. 2012.

Gao X, Wu S. CUBOS: An Internal Cluster Validity Index for Categorical Data. Teh Vjesn - Tech Gaz. 2019;26(2):486–94.

Lubis MDS, Mawengkang H, Suwilo S. Performance Analysis of Entropy Methods on K Means in Clustering Process. J Phys Conf Ser. 2017;930(1).

Nizam T, Hassan SI. Exemplifying the effects of distance metrics on clustering techniques: F-measure, accuracy and efficiency. In: Proceedings of the 7th International Conference on Computing for Sustainable Global Development, INDIACom 2020. 2020.

Zabihi F, Nasiri B. A Novel History-driven Artificial Bee Colony Algorithm for Data Clustering. Appl Soft Comput J. 2018;71:226–41.

Maulik U, Bandyopadhyay S. Genetic algorithm-based clustering technique. Pattern Recognit. 2000;33(9):1455–65.

Selim SZ, Alsultan K. A simulated annealing algorithm for the clustering problem. Pattern Recognit. 1991;24(10):1003–8.

Das P, Das DK, Dey S. A modified Bee Colony Optimization (MBCO) and its hybridization with k-means for an application to data clustering. Appl Soft Comput J. 2018;70:590–603.

Niknam T, Amiri B. An efficient hybrid approach based on PSO, ACO and k-means for cluster analysis. Appl Soft Comput J. 2010;10(1):183–97.

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.