基于遗传模拟退火算法的聚类算法matlab程序

资 源 简 介

基于遗传模拟退火算法的聚类算法matlab程序

详 情 说 明

遗传模拟退火算法（SAGA）在聚类问题中的应用提供了一种全局优化解决方案。该方法巧妙结合了遗传算法的群体搜索优势与模拟退火算法的局部寻优能力，特别适用于解决传统聚类算法容易陷入局部最优的问题。

核心算法包含三个关键组件：首先是FCM（模糊C均值）聚类作为基础框架，其通过隶属度函数量化样本与聚类中心的关系；其次是遗传算法模块，采用Sheffield遗传工具箱实现种群进化，包括选择、交叉和变异操作；最后引入模拟退火机制，在每次迭代后以一定概率接受劣质解，增强算法逃离局部最优的能力。

具体实现时，算法先初始化多个潜在解构成种群，每个解代表一组聚类中心坐标。通过计算适应度函数（通常采用类内距离和）评估解的质量。在遗传操作阶段，采用轮盘赌选择保留优质个体，通过交叉操作产生新解，并辅以变异操作增加多样性。模拟退火环节则通过温度参数控制接受劣解的概率，随着温度逐渐降低，算法趋向稳定收敛。

该混合策略有效克服了传统FCM对初始值敏感的缺陷，在复杂数据集的聚类任务中展现出更强的鲁棒性。实际应用中需注意参数调优，包括种群规模、交叉/变异概率以及退火速率等关键参数的设置。