Resumen

La optimización de la migración animal (OMA) es uno de los algoritmos más recientemente introducidos basados en el comportamiento de la migración en enjambres de animales. Este artículo presenta un algoritmo OMA mejorado (AOMI), que mejora significativamente el OMA original en la resolución de problemas de optimización complejos. El agrupamiento es una técnica popular de análisis de datos y minería de datos que se utiliza en muchos campos. El método más conocido para resolver problemas de agrupamiento es el algoritmo de agrupamiento -means; sin embargo, depende en gran medida de la solución inicial y es fácil caer en un óptimo local. Para mejorar las deficiencias del método -means, este artículo utilizó el AOMI para el problema de agrupamiento y realizó experimentos con conjuntos de datos sintéticos y de la vida real. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo tiene un mejor rendimiento que el -means, PSO, CPSO, ABC, CABC y el algoritmo OMA para resolver el problema de agrupamiento.

• Materias:Ecuaciones en diferencias Ecuación unidimensional Filtrado de información Prevención de interbloqueos Sistemas estocásticos
• Subjects:Difference equations One-dimensional equation Information filtering Interlock prevention Stochastic systems
• Palabras claves:Optimización de la migración de animales; IAMO; Agrupamiento; Algoritmo de agrupamiento -means; Problemas de optimización; Análisis de datos
• Keywords:Animal migration optimization; IAMO; Clustering; -means clustering algorithm; Optimization problems; Data analysis