Вернуться к статье
ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОТБОРА ОДНОРОДНЫХ ПАРТИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГИБРИДНЫХ АЛГОРИТМОВ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА
Таблица 1 - Вычислительные эксперименты по сборной партии анодов
Алгоритм | Значения целевой функции | |||
минимальное | максимальное | среднее | СКО | |
k-means | 45676,97 | 45682,53 | 45678,72 | 1,3215 |
j-means | 45676,91 | 45685,78 | 45679,76 | 2,7024 |
GH-VNS1 | 45670,89 | 45671,99 | 45671,84 | 0,0000 |
GH-VNS2 | 45671,23 | 45674,43 | 45673,12 | 1,0314 |
GH-VNS3 | 45671,82 | 45674,76 | 45674,05 | 1,4112 |
ГАЖЭ+ЛП | 45688,79 | 45694,64 | 45687,02 | 3,9762 |
ГА ФП | 45705,12 | 45746,36 | 45716,64 | 7,8295 |
ГА классический | 45701,31 | 45725,43 | 45715,07 | 5,8061 |
GH-VNS - алгоритм кластеризации разработанный с помощью рассматриваемого подхода, ГА – генетический алгоритм, ГАЖЭ+ЛП – GA с жадной эвристической процедурой с осуществлением локального поиска и вещественным алфавитом, ГА ФП – GA с рекомбинацией подмножеств фиксированной длины [12]