基于群體智能的蟻群聚類算法及應(yīng)用.pdf

1、群體智能起源于科學(xué)家對群體性昆蟲行為的觀察和研究。所謂群體智能是指眾多無智能的簡單個(gè)體組成群體,通過相互間的簡單合作表現(xiàn)出智能行為的特性。群體智能以其分布性、簡單性、自組織性以及健壯性在組合優(yōu)化問題、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、通信網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖據(jù)等研究領(lǐng)域顯現(xiàn)出潛力和優(yōu)勢。將蟻群應(yīng)用于聚類的靈感來源于對螞蟻堆積他們的尸體和分類螞蟻幼蟲,經(jīng)典的蟻群聚類算法利用蟻群具有的正反饋的特點(diǎn),具有魯棒性強(qiáng)、收斂性好、并行性,但也有算法收斂時(shí)間長、容易停滯,易于陷入局

2、部最優(yōu)的問題。
　　 文章提出了一種新的優(yōu)化蟻群聚類算法。算法基于經(jīng)典算法——LF算法,但引入了新的相似度度量公式和概率轉(zhuǎn)換函數(shù),采用了新的距離公式,使算法能夠很好的處理可分類性數(shù)據(jù)。在傳統(tǒng)蟻群算法基礎(chǔ)上,引入了調(diào)整過程,對蟻群搬運(yùn)過程形成的聚類進(jìn)行迭代調(diào)整。理論證明了算法能夠有效的形成聚類和收斂。實(shí)際數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)說明了優(yōu)化后的蟻群聚類算法能夠形成比k-modes算法、基于信息熵的聚類算法、LF算法更為準(zhǔn)確和穩(wěn)定的聚類。可擴(kuò)展性實(shí)驗(yàn)