一种蚁群聚类算法

摘要：

提出一种蚁群优化聚类算法,用于将N个对象优化分成K个不同的划分;该算法采用全局信息素更新策略和启发式信息构造聚类解,通过提高信息素在求解过程中的利用率加快了聚类速度,通过使用启发式信息提高了算法的搜索效率,使用均匀交叉算子改善了聚类解的质量;在几个模拟的数据集和UCI机器学习数据集上测试该算法的性能,并与其它几个启发式算法进行比较;计算结果表明该算法具有更好的解的质量,更少的函数估计次数和更少的运行时间.

关键词：蚁群算法、聚类、优化、均匀交叉

所属期刊栏目：15

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金50138010

在线出版日期：2008-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1590-1592,1596