简介：提出了将人工鱼群算法应用于求解资源受限项目调度问题中的构想，建立了求解资源受限项目调度问题的人工鱼群算法模型，设计了一种标准随机键编码方式，构建了人工鱼的觅食行为、聚群行为、追尾行为和随机行为四种基本算子，采用了正向逆向局部改进技术和精英保留策略，并给出了算法流程。应用PSPLIB标准问题库对该算法进行了大量的测试，并与其他算法进行了比较，验证了该算法的有效性。
简介：针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限，提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类，能够体现出类的数据分布特征，并进一步提出泛化中心距离及类间距离度量的新方法，给出泛化中心的确定方法及基于泛化中心进行对象到类分配的聚类策略，一般只需一次划分迭代就能得到最终聚类结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集，并与著名的划分聚类算法K-modes及其两种改进算法进行比较，结果表明泛化中心算法聚类正确率更高，迭代次数更少，是有效可行的。
求解资源受限项目调度问题的人工鱼群算法
分类属性数据的泛化中心聚类算法
