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H.R.迈尔。;泽钦，A.C。;拉德博恩，L。;古南，P。

使用进化算法优化生态数据簇的互信息。 （英语） 兹比尔1170.90534

数学。计算。建模 44，编号5-6，439-450（2006）.
摘要：澳大利亚河流评估系统（AusRivAS）是一个全国性的项目，旨在评估澳大利亚河流和溪流的健康状况。为了进行河流健康评估，AusRivAS方法将聚类分析结果应用于多个不同地点的大型无脊椎动物数据。目前，聚类步骤是使用统计未加权对组算术平均（UPGMA）方法进行的。这种方法的一个潜在缺点是，它使用线性性能度量来分组相似的数据点。最近开发的一种生态数据聚类方法（MIR-max）通过使用互信息作为性能度量克服了这一限制。然而，MIR-max使用爬山方法优化相互信息，这可能会陷入搜索空间的局部最优。本文研究了使用进化算法（EA）（如遗传算法和蚁群优化算法）最大化生态数据簇互信息的潜力。将基于MIR-max和EA的方法应用于南澳大利亚联合季节浅滩AusRivAS数据，并将所得结果与UPGMA方法所得结果进行了比较。结果表明，使用MIR-max和基于EA的方法获得的聚类的总体互信息值显著高于使用UPGMA方法获得的互信息值，与所考虑的案例研究中使用MIR-max获得的簇相比，使用遗传和蚁群优化算法成功地确定了具有更高总体互信息值的簇。

引用于1文件

MSC公司：

90 C90 数学规划的应用
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用

关键词：

澳大利亚;河流健康评估;群集;遗传算法;蚁群优化;相互信息

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\textit{H.R.Maier}等人，数学。计算。44型，编号5--6，439--450（2006；Zbl 1170.90534）
全文： 内政部

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