基于改进蚁群算法的聚类分析方法研究

武书舟; 闫丽娜; 张秋艳; 申晓留

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基于改进蚁群算法的聚类分析方法研究

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数据聚类在数据挖掘、机器学习以及统计学等多个领域中被广泛应用,蚁群算法是一种新型仿生类智能优化算法,具有很强的通用性和鲁棒性,但该算法在收敛性和搜索范围上受到算法本身约束.为进一步提高蚁群算法收敛性和搜索能力,论文结合遗传算法中变异因子来改进蚁群算法,使蚁群算法在每次迭代过程中产生遗传算法初始数据,来提高物种多样性,扩大解的搜索范围,避免陷入局部最优解困境.经过实验数据证明带有遗传因子改进的蚁群算法在搜索范围和收敛性上比一般蚁群算法都有所提高.

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来源
《计算机与数字工程》 |2018年第9期|1721-17251849|共6页
作者
武书舟; 闫丽娜; 张秋艳; 申晓留;
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作者单位

华北电力大学控制与计算机工程学院北京 102206;

华北电力大学控制与计算机工程学院北京 102206;

华北电力大学控制与计算机工程学院北京 102206;

华北电力大学控制与计算机工程学院北京 102206;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
蚁群算法; 遗传算法; 聚类; 收敛性;

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