毛群算法，是一种智能优化算法。This paper proposes a new multiobjective evolutionary algorithm (MOEA) by extending the existing cat 19 swarm optimization (CSO). It finds the nondominated solutions along the search process using the con- 20 cept of Pareto dominance

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针对传统优化算法在图像聚类分析中存在的复杂度高、容易陷入局部最优解的问题，提出了使用猫群算法求解图像聚类问题。该算法通过分组和混合策略的机制进行信息传递，用猫记忆当前群体中的全局最优解来更新自身，提高了算法的搜索能力；阐述了猫群算法的搜寻模式和跟踪模式，讨论了两种模式下猫群的速度、位置更新公式；并说明了利用该算法求解图像聚类分析问题的具体步骤。通过实验验证了猫群算法在图像聚类分析中的有效性和准确性。

具有生物启发算法的自动聚类 该项目是适应聚类任务的受生物启发的元启发式方法的python实现。 每个变元的原始文件是： WOA： Sir Mirjalili； 刘易斯，鲸鱼优化算法。 工程软件进展，第1卷。 95，2016，p。 51–67。 CS： Yang，XS和Deb，S.（2009）。 通过征税航班搜索布谷鸟。 在2009年世界自然生物启发计算大会（NaBIC），第210-214页。 CSO： Chu，S.-C.，Tsai，P.-W。和Pan，J.-S. （2006）。 猫群优化