一种基于组合多目标鸽群优化的无人机态势数据聚类方法

摘要

本发明公开一种基于组合多目标鸽群优化的无人机态势数据聚类方法：加载数据集；计算数据集的差异矩阵和邻接矩阵；利用普利姆算法求解最小生成树；将最小生成树中的边集划分为强连接边集和弱连接边集；对强连接边集进行解码，并进行聚类的预计算；产生初始鸽群并解码得到聚类结果，然后采用紧密性和连续性评价初始时刻鸽群；对初始鸽群进行非支配排序，确定当前时刻鸽群的全局历史最优位置和中心位置；更新鸽群的位置和速度，对鸽群位置解码得到聚类结果，更新鸽群全局历史最优位置和中心位置，持续该过程直至满足终止条件。本发明方法实现简单，降低了计算负荷，降低了决策空间的维度，更容易搜索到最优解，具备较好地适应不同聚类需求的能力。