J-均值

J-MEANS:最小平方和聚类的一种新的局部搜索启发式算法。针对最小平方和聚类问题,提出了一种新的局部搜索启发式算法J-Means。当前解的邻域由所有可能的质心到实体的重定位以及相应的赋值变化来定义。在这样的社区中进行移动,直到达到局部最优。新的启发式算法与其他两种著名的局部搜索启发式算法K-和H-均值以及H-均值+进行了比较,后者是后者的改进版本,其中去掉了退化。此外,还提出了一种适合于变邻域搜索元启发式框架的启发式算法,在局部搜索步骤中使用J-均值。报告了文献中有关标准测试问题的结果。当考虑到多个实体和簇时,J-Means的性能明显优于其他局部搜索方法。


zbMATH参考文献(参考,1标准件)

显示第1到第20个结果,共67个。
按年份排序(引用)
  1. 多工程问题解决方案,多工程问题解决方案
  2. Rezaei,Mohammad:通过使用另一个聚类的合适质心改进基于质心的聚类(2020)
  3. Vié,Marie Sklaerder;Zuffrey,Nicolas;Cordeau,Jean François:解决欧洲汽车制造商的线束设计问题(2019年)
  4. Daniel Aloise;Castelo Damasseno,Nielsen;Mladenović,Nenad;Nobre Pinheiro,Daniel:关于修复退化(k)的策略——意味着解决方案(2017)
  5. 陈斌辉;屈荣;白瑞斌;石柏芝,希绍:VRPTW复合社区调查(2017)
  6. Đorić,Danijela;Ait El Cadi,Abdessamad;Hanafi,Saïd;Mladenović,Nenad;Artiba,Abdelhakim:毛细铁路网维护中的聚类方法(2017年)
  7. Nikolaev,Alexey;Mladenović,Nenad;Todosijević,Raca:网络上最小平方和聚类的J均值和I均值(2017)
  8. Rusetskaya,Olga:基于社会经济指标的城市分组(2017)
  9. Todosijević,Raca;Urošević,Dragan;Mladenović,Nenad;Hanafi,Saïd:解决无容量(r)-分配(p)-中心中值问题的一般变量邻域搜索(2017)
  10. Daniel Aloise;Araújo,Arthur:一种改进数值微聚集解的无导数算法(2015)
  11. Carrizosa,Emilio;Alguwaizani,Abdulrahman;Hansen,Pierre;Mladenović,Nenad:调和均值聚类的新启发式(2015)
  12. Zhikharevich,B.S.;Rusetskay,O.V.;Mladenović,N.:基于发展动态和可变邻里关系搜索的城市集群(2015)
  13. Carrizosa,Emilio;Mladenović,Nenad;Todosijević,Raca:网络上最小平方和聚类的可变邻域搜索(2013)
  14. Hung,Cheng Huang;Chiou,Hua Min;Yang,Wei Ning:候选群体搜索K-调和均值数据聚类(2013)
  15. Alguwaizani,Abdulrahman:简并(K)-均值聚类(2012)
  16. Daniel Aloise;Hansen,Pierre;Liberti,Leo:最小平方和聚类的改进列生成算法(2012)
  17. de Carvalho,Francisco de A.T.;Lechevallier,Yves;de Melo,Filipe M.:基于多个不同矩阵的划分硬聚类算法(2012)
  18. Hansen,Pierre;Ruiz,Manuel;Aloise,Daniel:一种在规范化割聚类中逃避局部极值陷阱的VNS启发式算法(2012)ioport公司
  19. Alguwaizani,Abdulrahman;Hansen,Pierre;Mladenović,Nenad;Ngai,Eric:调和均值聚类的可变邻域搜索(2011)
  20. Daniel Aloise;Hansen,Pierre:评估基于分枝定界RLT的最小平方和聚类算法(2011)