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Clustering using Levy Flight Cuckoo Search

机译:使用Levy Flight Cuckoo搜索进行聚类

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摘要

In this paper, a comparative study is carried using three nature-inspired algorithms namely Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO) and Cuckoo Search (CS) on clustering problem. Cuckoo search is used with levy flight. The heavy-tail property of levy flight is exploited here. These algorithms are used on three standard benchmark datasets and one real-time multi-spectral satellite dataset. The results are tabulated and analysed using various techniques. Finally we conclude that under the given set of parameters, cuckoo search works efficiently for majority of the dataset and levy flight plays an important role.
机译:本文采用三种自然启发式算法对遗传问题进行了比较研究,分别是遗传算法(GA),粒子群优化(PSO)和布谷鸟搜索(CS)。杜鹃搜索与征税飞行一起使用。这里利用了征税飞行的重尾属性。这些算法用于三个标准基准数据集和一个实时多光谱卫星数据集。使用各种技术将结果制成表格并进行分析。最后,我们得出结论,在给定的参数集下,杜鹃搜索对于大多数数据集均有效,并且征税逃逸起着重要作用。

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