华南师范大学学报(自然科学版)

作者：林勤, 薛云, 林斯达, 何明清

关键词：基因表达数据, 双聚类, 多目标优化, 人工蜂群

基于多目标优化的双聚类算法能够同时优化均方残差和尺寸等多个相互冲突的目标，更好地挖掘出均方残差较小、尺寸较大的双聚类，提出了一个多目标人工蜂群双聚类算法．该方法首先采用组信息对蜜源进行编码，然后使用2种交叉和1种变异操作分别实现算法的局部搜索和全局搜索，最后根据非劣排序和拥挤距离对外部档案进行修剪．在2套真实的基因表达数据集上进行实验，结果表明：与其他公开算法相比，多目标人工蜂群双聚类算法具有较好的收敛性和种群多样性，同时挖掘出具有显著生物意义的双聚类．

来源：2016年第2期

《华南师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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