An Heterogeneous Population-Based Genetic Algorithm for Data Clustering

As a primary data mining method for knowledge discovery, clustering is a technique of classifying a dataset into groups of similar objects. The most popular method for data clustering K-means suffers from the drawbacks of requiring the number of clusters and their initial centers, which should be provided by the user. In the literature, several methods have proposed in a form of k-means variants, genetic algorithms, or combinations between them  for calculating the number of clusters and finding proper clusters centers. However, none of these solutions has provided satisfactory results and determining the number of clusters and the initial centers are still the main challenge in clustering processes. In this paper we present an approach to automatically generate such parameters to achieve optimal clusters using a modified genetic algorithm operating on varied individual structures and using a new crossover operator. Experimental results show that our modified genetic algorithm is a better efficient alternative to the existing approaches

Amélioration de l'algorithme de chauve-souris par modification de règles d’évolution et introduction de mécanisme de croisement

L'algorithme de chauve-souris est l'une des méta-heuristiques prometteuses, récemment proposé pour la résolution de problèmes d'optimisation. Il se base sur la simulation du comportement d'écholocation des chauves-souris. Dans cet article, nous présentons une amélioration de cet algorithme par une modification appropriée des règles d’évolution et l’introduction de mécanisme de croisement. Nous montrons que ce nouvel algorithme améliore les résultats réalisés par l’algorithme de chauve-souris standard et les autres algorithmes le modifiant, publiés récemment. Son application sur cinq fonctions benchmarks largement utilisées dans la littérature, montre de façon claire et précise que les résultats réalisés sont nettement meilleurs.Mots clés : Méta-heuristiques, algorithme de chauve-souris, optimisation, fonction objectif