集成代理辅助多目标进化粗糙模糊聚类算法

赵凤; 胡一凯; 刘汉强; 宁昕怡

doi:10.13682/j.issn.2095-6533.2026.05.010

西安邮电大学学报 ›› 2026, Vol. 31 ›› Issue (5) : 104 -114. DOI: 10.13682/j.issn.2095-6533.2026.05.010

集成代理辅助多目标进化粗糙模糊聚类算法

赵凤, 胡一凯, 刘汉强, 宁昕怡

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摘要

针对多目标聚类算法在适应复杂聚类任务和计算效率上的不足，提出一种集成代理辅助多目标进化粗糙模糊聚类算法。该算法分别关注重构隶属度的粗糙模糊类内紧致性、基于簇不平衡比的类间可分性和模糊熵，构造3个互补的目标函数识别复杂的聚类结构。同时，建立基于分治策略的集成代理辅助的多目标进化框架优化这3个目标函数，并给出自适应填充采样策略促进勘探开发，通过粗糙模糊聚类选解指标从非支配解集中找出最优解以确定聚类结果。实验结果表明，在标准测试数据集上，与所提算法相比，对比算法的平均优势频率仅为9.5%；在UCI数据集与图像数据集上，所提算法在各项评价指标中均优于对比算法，聚类与图像分割的综合效果最优。