一种基于混合策略的蚁群聚类算法
蚁群聚类算法研究及应用
－5009－0引言俗话说“物以类聚，人以群分”，人们在不知不觉中进行着聚类活动，它是人们认识和探索事物之间内在联系的有效手段。
聚类在数据挖掘中有着重要的地位，它既可以用作独立的数据挖掘工具，来发现数据库中数据分布的一些深入信息，也可以作为其它数据挖掘算法的预处理步骤。
因此，聚类算法的研究具有很重要的现实意义。
蚁群算法不依赖于具体问题，具有全局优化能力，因此受到了广大学者的注意。
此后蚁群算法不断被改进并应用于不同领域。
在聚类分析方面，Deneubourg等人受蚂蚁堆积尸体和分类它们的幼体启发，最早将蚁群算法用于聚类分析，从此开始了蚁群聚类算法的研究。
本文详细地讨论了现有的蚁群聚类算法的基本原理与性能，在归纳总结的基础上提出需要完善的地方，以推动蚁群聚类算法的进一步研究及在更广阔的领域内得到应用。
1聚类概念及数学模型聚类就是把一组个体按照相似性归为若干类或簇，使得属于同一类或簇的个体之间的差别尽可能的小，而不同类或簇的个体间的差别尽可能大。
聚类质量是用对象的相异度来评估，而不同类型变量的相异度的计算方法是不同的，常用的度量方法是区间标度变量中的欧几里得距离。
聚类的数学描述：设样本集={,=1,2,…,}，其中为维模式向量，其聚类问题就是找到一个划分={1,2,…,}，满足==1，≠，=，,=1,2,…,，≠，且使得总的类内离散度和==1,最小，其中为的聚类中心，=1,2,…,；,为样本到其聚类中心的距离，即,=‖‖。
聚类目标函数为各样本到对应聚类中心的距离总和，聚类中心=1，||为的样本数目。
2蚁群聚类算法分类及应用由于现实的蚁群运动过程接近于实际的聚类问题，所以近年来涌现出大量的蚁群聚类算法。
这些算法不仅思想、原理不同，而且算法的特性也根据解决问题的不同而不同，如初始参数及待聚类数据的要求、聚类形状等。
根据改进方式的不同，蚁群聚类算法可分3类：①基于蚂收稿日期：2007-10-17 E-mail：05lihua@作者简介：裴振奎(1962－)，男，山东东营人，博士研究生，副教授，硕士生导师，研究方向为机器学习与计算智能；李华(1977－)，女，山东滨州人，硕士研究生，研究方向为数据挖掘、自然计算；宋建伟(1982－)，女，河北廊坊人，硕士研究生，研究方向为网络安全、计算智能；韩锦峰(1981－)，女，山西大同人，硕士研究生，研究方向为计算智能、数据库系统理论。
一种新的基于混合蚁群算法的聚类方法
一种新的基于混合蚁群算法的聚类方法
高尚;汤可宗;杨静宇
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2006(23)12
【摘要】建立了聚类分析问题模型,分析了K-均值算法、模拟退火算法和基本蚁群算法的优缺点。
对蚁群算法作了改进,思路是K-均值方法混合,利用K-均值方法的结果作为初值。
经过比较测试,两种混合蚁群算法的效果都比较好,特别混合方法二的效果最好。
【总页数】4页(P38-40)
【关键词】聚类分析;蚁群算法;K-均值算法;模拟退火算法
【作者】高尚;汤可宗;杨静宇
【作者单位】江苏科技大学电子信息学院;南京理工大学计算机科学与技术系【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.一种新的混合XML文档聚类方法 [J], 王桐;刘大昕
2.一种基于蚁群算法的聚类组合方法 [J], 杨燕;靳蕃;Mohamed Kamel
3.一种新的混合球壳形数据聚类方法 [J], 吴变样
4.一种基于混合蚁群算法的关联规则挖掘方法 [J], 陆琳
5.一种基于聚类技术和蚁群算法的社团发现方法 [J], 宋智玲;贾小珠
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一种新的基于蚁群原理的聚类算法
一种新的基于蚁群原理的聚类算法孙多!"#陈志敏!#沈洁$%扬州大学!&信息工程学院’$&信息中心#江苏扬州(()**+,摘要-为了改善聚类分析的质量#提出一种与蚁群原理相结合的聚类方法&首先对传统的聚类算法./01!23进行改进#克服传统的./01!23算法必须事先确定分类的个数.和选择聚类点的缺陷#然后将蚁群算法的转移概率引入./01!23算法#对上述聚类结果进行二次优化&实验结果表明#改进的./01!23与蚁群算法相结合的聚类方法比单一聚类算法更有效&关键词-聚类’蚁群算法’./01!23算法中图分类号-45677876文献标识码-9文章编号-7**:;(<=%(**;,*(**):*<蚁群算法是近年来首先由意大利学者>?@A B ?等人提出的模拟进化算法#它是一种新型的优化方法#具有全局优化能力&由于传统的聚类算法在解决实际大规模问题时容易陷入局部最优解#所以许多研究者尝试将全局性收敛较好的蚁群算法引入聚类分析&最早在这一领域开展工作的是>C D C E F ?E @B 等人G 7H #他们提出蚁巢分类模型#并应用在机器人控制及数据分析中&后来I E JC @和K 9A C 49G (H将基于蚁巢分类模型的聚类算法应用于银行客户数据分析#进行贷款风险评测&目前用于聚类分析的蚁群算法主要分为两类-一是灵感源于蚂蚁觅食的蚁群路由选择算法G 6/<H ’二是灵感源于蚂蚁堆积尸体和幼体的I K 算法G (H <+及其改进G )H&在研究过程中#人们发现这些算法存在聚类速度慢L容易陷入局部最优解等不足&因此#本文在此基础上#提出一种新的结合蚁群算法的聚类新方法&M 基于蚁群原理的聚类模型的思想及算法描述M 8M 基本的蚁群算法蚂蚁觅食时#从蚁巢到食物源有很多条道路#开始时不同的蚂蚁会选择不同的路径#而到了最后#几乎所有的蚂蚁都会找到同一条最短的路线&究其原因#是由于蚂蚁寻找最短路径的过程是一个交互式的过程#所有的蚂蚁都会在它们经过的路上留下一定量的信息素’还有一点就是蚂蚁能够感知这种信息素的存在及其数量#并且选择信息素最多的那条路径&因此#这些信息素既会随着通过该条路径的蚂蚁数量的变化而变化#也会随着时间的流逝而按照一定的函数关系消逝&由于最短路径上通过的蚂蚁数量较多#所以其上信息素的积累速度也比其他路径快&因此#蚁群之间通过信息素不断地交流反馈信息#最终找到一条从蚁巢到食物源的最短路径&这就是蚁群算法的基本原理&借鉴这一原理#将数据视为具有不同属性的蚂蚁#聚类中心视为蚂蚁所要寻找的N 食物源O #数据聚类过程就可看作是蚂蚁寻找食物源的过程G (H <+&聚类问题的蚁群算法思路如下G P H-模式样本分配给第Q 个聚类中心R Q%Q S7#(#T#.,#蚂蚁就在模式样本U 到聚类中心R Q 的路径上留下信息素V U Q #求出第U 个蚂蚁选择聚类中心R Q 的概率&算法如下-收稿日期-(**:77*;基金项目-国家自然科学基金资助项目%P *P :6*P *,"联系人#C /0!W X -3Y 2Z Y [\]^Y &1Z Y &_2第77卷第(期扬州大学学报%自然科学版,‘[X &77D [&((**;年)月a [Yb 2!X [cd !2e ^f [YE 2Wg 1b 3Wh ]%D !h Y b !Xi _W 12_1C Z W h W [2,J!](**;!"#$%&#为循环变量’给出#最大值"’对信息素(#)赋予相同值’给出蚂蚁数和一个分配方案*+"对每只蚂蚁按转移概率选择下一个位置*,"计算聚类中心’求出每只蚂蚁到聚类中心的距离’更新信息素强度*-"记录当前最大解’#$#.!’若#大于规定循环次数’输出最优解’否则转+"/由实验可知’0123456算法收敛速度比蚁群算法快’但是其结果与初始聚类中心有关/而蚁群算法较精确’但速度比较慢/因此’要想得到较快且好的聚类结果’须将二者结合’并对其进行改进/789改进的:;<=>?@算法0123456算法是传统的聚类算法’它的不足之处是事先需要确定分类的个数0和选择聚类点’而这两个初始值的选择对聚类结果的影响较大/选择初始聚点一般有经验选择A 随机选择A 最小最大原则等方法’其中传统的最小最大原则主要依据待聚类对象的相似情况选择初始聚点’从而克服随机选择的盲目性’对经验知识的依赖也较小/本文对基于最小最大原则的方法进一步改进/研究表明’聚类的个数一般小于样本个数的平方根’如果样本数目为B ’则可以取聚类数目C $B !D +的整数部分/具体算法描述如下E输入E B 个待聚类的样本/输出E 聚点集合F 和0值/!"初始化C ’C $B !D +的整数部分*+"0$!*,"获取样本相似度矩阵’矩阵中保存任意两个聚点集合间的相似度’相似度采用修正的余弦相似性公式计算*-"选择其中相似度最小&距离最大"的两个样本作为初始聚点*G "0$0.!*24H $%*I "J K 0L C ’M N 353H O M *P "3Q 63R $0123456&S’0’R "D T 进行聚类操作得到0个中心*U "V W X Y $0.!M W B D T 对于每个其余的点*Z "[$%*!%"V W X )$!M W 0DT 对于每个已经选出的聚点*4"到相似度矩阵中检索聚类样本Y 和聚类样本)之间的相似度6O 2&Y ’)"D T 要考察每个其余的点与已经选出的所有聚点之间的相似度*[$[.6O 2&Y ’)"\"J K [L 24H 24H$[53]^35M 3X $Y D T Y 为新的聚类中心35_O K 35_K W X 35_K W X!!"F $R ‘53]^35M 3X*!+"a W M W G"算法结束/这种算法与经典0123456算法的区别在于可以自动获取0值’克服了传统的0123456算法要求用户必须事先给出0&要生成的聚类数目"值以及对于设定的不同0值而导致不同聚类结果的缺点/78b 基于蚁群原理的聚类算法结合蚁群转移概率’将蚂蚁从#到食物源)的转移概率c #)引入0123456算法中’根据概率决定数U G 扬州大学学报&自然科学版"第!!卷据的归属!在下一次的循环中"更新聚类中心#$%&’()*算法是以距离为判断标准进行聚类"而基于转移概率的算法是以蚁群转移概率为标准进行聚类"因此该方法具有比蚁群算法更为精确的优势#假设数据对象都随机地分布在二维的与数据集成比例伸缩的网格空间内+,-"蚂蚁在上面移动"它们之间不能直接相互作用或通信"而且不允许具有任何记忆能力"从一个位置向下一个位置的空间转换仅仅依靠环境中信息素的分布"个体对空间的认识严格限制在局部信息素的浓度#个体蚂蚁的状态可以用它所处的位置.和方向/表示"它能充分地描述从位置0."/1到下一位置0.2"/21的转移概率#其概率公式为+3-45678095180:51;568096180:61"80917<=9>?:9@#概率函数是位置5的信息素浓度的响应函数80951与权值因数80:51的函数"其中80:51表示方向:5上的改变量#蚂蚁可以先从3个方向中选定一个方向"这些方向相差A B C "其中80D C 17<"80EA B C 17<F G "80E H D C 17<F A "80E <I B C 17<F <G "80E <3D C 17<F G D #参数@决定响应函数80951"控制随机程度"根据此参数"蚂蚁沿着信息素梯度方向移动#另一方面"<F :表示蚂蚁对信息素的感觉程度#在步长时间内"每个蚂蚁在网格上留下一定量的信息素J "信息素的衰减率为$#参数@和<F :的结合是形成信息素痕迹的主要原因#由上所述"基于蚁群原理的聚类算法可描述如下K<1用上述改进的$%&’()*算法对初始数据进行聚类处理!G 1由<1得到聚类结果和聚类个数$"求出聚类中心"并以此作为下一步的初始值!I 1将转移概率引入$%&’()*算法"即将原来的距离公式换为转移概率"根据概率决定数据的归属0同一类中456L 4D "4D 为一设定初值1"再次聚类!A 1输出最终聚类结果#M 实验结果与分析表N 三种算法对蝶形数据的测试结果比较O P Q #N R S T U V P W U S X P Y Y Z [T \W S X ]^U _S \W P ‘‘S V \[T a U SQ b U U ^V X Y [^\W U P U [W U [‘W算法平均值最好解最差解最好解的次数正确率0c1运行时间Fd 传统$%&’()*算法I B e H D G I G ,e G I A B 3B e <G G G A 33B <#D 基本蚁群算法G ,e <I G A G f e D G G I A <e I A B f A D H D D e 3本文设计方法G f e D G I A G f e 33H G G f e D D <GA BH fD e ,表M 三种算法对g V [W植物样本数据的测试结果比较O P Q #M R S T U V P W U S X P Y Y Z [T \W S X ]^U _S \W P ‘‘S V \[T a U Sg V [W W U P U [W U [‘W算法平均值最好解最差解最好解的次数正确率0c1运行时间Fd 传统$%&’()*算法3H e <I A f ,3e <I H D A B f e G 3H D G I A D G #D 基本蚁群算法3B e G I f ,,3e A f H D G <D e G A B f G B A B <e 3本文设计方法3D e <B f 3,3e A I B G <f 3e I A f 3I Bf 3<e ,数据对象选择的是蝶形数据和著名的h i j *植物样本+H -#蝶形数据包含<A 个样本"初始聚类中心取任意G 个"h i j *包含<B D 个样本"初始聚类中心取任意I 个#各种算法运行B D 次#测试结果如表<"G 所示#从表<"G 可以看出"随着样本数目和样本维数增加"传统$%&’()*算法聚类方法效果明显下降#蚁群算法考虑到附近解的k 信息素l "好的解附近的k 信息素l 较多"它被选取的概率就大"蚁群算法的迭代次数一般比较少"其相对比较有效#本文设计的聚类方法由于结合了两者"故迭代次数相对较少"正确率也相应较高#聚类是一个较复杂的问题"特别当模式样本和分类数很大时#实验证明"将$%&’()*算法与蚁群算法相结合解决多聚类问题确实有效#下一步"笔者将对聚类算法和信息素轨迹的构建m 蚂蚁运动状态等其他方面的结合作进一步的研究#HB 第G 期孙多等K 一种新的基于蚁群原理的聚类算法参考文献!"#$%&’&()*(+,-./,*000/1+2’30’456789:;<=>?@A >@B B 7>C =D 7?@E C =:F !E @G @C B =H 7;:C ?;:8;:C I B =H 7E @G @C ?"J $K K L&M &+-2/NO .0*’&%004P E @>778=:F ?@A C 671=E ?C O :C 7E :;C =@:;B J @:A 7E 7:>7@:0=<Q B ;C =@:@A28;R C =D 7)76;D =@E !1E @<2:=<;B ?C @2:=<;C ?4J ;<G E =8F 7!LO 5P E 7??/#S S #!T U V I T V U 4"W $.(L&+&/12O &52)4%=D 7E ?=C 9;:8;8;R C ;C =@:=:R @R Q B ;C =@:?@A>B Q ?C 7E =:F ;:C ?"J $K K 12O &52)4P E @>778=:F ?@A C 6756=E 8O :C 7E :;C =@:;B J @:A 7E 7:>7@:0=<Q B ;C =@:@A 28;R C =D 7)76;D =@E !1E @<2:=<;B ?C @2:=<;C ?4J ;<G E =8F 7!LO 5P E 7??/#S S X !X S I U Y 4"T $杨欣斌/孙京诰/黄道4一种进化聚类学习新方法"-$4计算机工程与应用/W Z Z T /T S [#U \!V Z I V W 4"X $许田/张培培/何阅/等4蚂蚁觅食模型及其行为"-$4扬州大学学报!自然科学版/W Z Z T /V [T \!#Y I W #4"U $杨燕/靳蕃/32L&.L 4一种基于蚁群算法的聚类组合方法"-$4铁道学报/W Z Z X /W V[X \!V X I V S 4"V $高尚/汤可宗/杨静宇4一种新的基于混合蚁群算法的聚类方法"-$4微电子学与计算机/W Z Z V /W T [#W \!T Y I X Z /X T 4"]$P 2+2,L 3/.2N+&’J &^*41Q __9;:C ?;?;>B Q ?C 7E =:F>@:I >7R C "J $K K ’21O P 04W W :8O :C 7E :;C =@:;BJ @:A 7E 7:>7@A C 67’@E C 62<7E =>;:1Q __9O :A @E <;C =@:P E @>7??=:F 0@>=7C 94’7‘M @E H !LO 5P E 7??/W Z Z Z !W W ]I W T W 4"Y $张建华/赵东东/江贺/等4一种基于信息素的蚁群聚类算法"-$4计算机工程与应用/W Z Z V /X W [W Z \!#U ]I #U S /#V T 4"S $谢维信4工程模糊数学方法"L $4西安!西安电子科技大学出版社/#S S #!#X W I #V Z 4ab c de f g h i c j k b l m f l n j k i o p q m h c rn bm b i e n f n b s m f l n j k i o p0(’%Q @;t /J ^&’u 6=I <=:;/0^&’-=7G[;40>6@A O :A &:F =:v G 4O :A J 7:C /M ;:F _6@Q(:=D /M ;:F _6@Q W W U Z Z S /J 6=:;\a q h i j m e i !5@=<R E @D 7C 67w Q ;B =C 9@A >B Q ?C 7E =:F;:;B 9?=?/C 67R ;R 7E R E @R @?7?;:7‘>B Q ?C 7E =:F;B F @E =C 6<G ;?78@:;:C >@B @:9;B F @E =C 6<4O C =<R E @D 7?C 67C E ;8=C =@:;B x I <7;:?;B F @E =C 6</@D 7E >@<7C 6787A =>=7:>9C 6;C C 67C E ;8=C =@:;B x I <7;:?;B F @E =C 6<<Q ?C G 7?Q E 7@A C 67H =:8?;:8<Q ?C ?7B 7>C C 67>B Q 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融合自适应聚类与母蚁引导策略的蚁群算法
该研究为后续研究者在相关领域开展更深入的研究提供了 一定的理论和实践基础，也为多目标优化问题的解决提供 了新的思路和方法。
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THANKS
03
算法实现与实验
算法流程
初始化阶段
设定蚂蚁数量、迭代次数、信息素挥 发率等参数，并初始化每只蚂蚁的搜 索路径和已访问的节点。
终止条件
达到设定的迭代次数或满足其他终止 条件，算法停止运行。
01
02
聚类阶段
利用自适应聚类算法将搜索空间划分 为若干个簇，每个簇内包含一组相似 的节点。
03
母蚁引导阶段
02
融合自适应聚类与母蚁引 导策略的蚁群算法
自适应聚类算法
动态聚类
自适应聚类算法能够根据数据 分布动态调整聚类中心，使聚
类结果更加精确。
迭代优化
自适应聚类算法通过不断迭代优化 ，逐渐改进聚类效果，直至达到预 设的终止条件或最优解。
降维技术
为了减少计算量和提高聚类速度， 自适应聚类算法通常采用降维技术 ，如主成分分析、线性判别分析等 。
母蚁引导策略
利用母蚁的引导信息，指导蚁群在关键区域进行搜索，增加算法的 寻优能力。
动态调整参数
根据算法运行过程中的反馈信息，动态调整算法参数，如信息素挥 发速度、蚂蚁数量等，以实现更好的性能。
应用场景与优势
应用场景：适用于解决连续优化、约束 优化、多目标优化等各类问题，如函数 优化、路径规划、图像处理等。
母蚁引导策略
信息素挥发
母蚁在寻找食物过程中，会在路 径上留下信息素，后续蚂蚁会根 据信息素的强度和方向进行决策 ，这有助于引导蚂蚁向更优解移
《基于遗传—蚁群融合算法的聚类算法研究》范文
《基于遗传—蚁群融合算法的聚类算法研究》篇一基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法研究一、引言聚类算法作为数据挖掘和机器学习领域的重要技术，广泛应用于图像处理、模式识别、生物信息学等多个领域。
然而，传统的聚类算法在处理大规模、高维度的数据时，往往存在计算复杂度高、聚类效果不佳等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法，通过融合遗传算法和蚁群算法的优点，提高聚类的准确性和效率。
二、相关技术背景1. 遗传算法：遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉、变异等操作，实现对问题空间的搜索和优化。
2. 蚁群算法：蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食过程中信息素传递的优化算法，通过模拟蚂蚁的信息素传递和协作行为，实现对问题的求解。
3. 聚类算法：聚类算法是一种无监督学习方法，将数据划分为若干个簇，使得同一簇内的数据相似度高，不同簇间的数据相似度低。
三、基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法1. 算法思想本算法融合了遗传算法和蚁群算法的优点，通过遗传算法的全局搜索能力和蚁群算法的局部优化能力，实现对聚类问题的求解。
具体思想如下：（1）初始化：随机生成一定数量的聚类中心，作为初始解集。
（2）编码与解码：将聚类中心编码为染色体，通过遗传操作生成新的染色体，解码得到新的聚类中心。
（3）适应度评价：根据聚类效果评价函数，计算每个染色体的适应度。
（4）选择、交叉、变异：根据适应度选择优秀的染色体进行交叉、变异操作，生成新的解集。
（5）蚁群局部优化：在遗传算法的基础上，利用蚁群算法对聚类结果进行局部优化，提高聚类的准确性。
2. 具体实现步骤（1）初始化聚类中心，形成初始解集。
（2）将聚类中心编码为染色体，进行遗传操作，生成新的染色体。
（3）解码得到新的聚类中心，计算每个染色体的适应度。
（4）根据适应度选择优秀的染色体进行交叉、变异操作，生成新的解集。
（5）利用蚁群算法对聚类结果进行局部优化，得到最终的聚类结果。
一种蚁群聚类算法
一种蚁群聚类算法
李士勇;赵宝江
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2007(15)11
【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.
【总页数】4页(P1590-1592,1596)
【作者】李士勇;赵宝江
【作者单位】哈尔滨工业大学,控制科学与工程系,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,控制科学与工程系,黑龙江,哈尔滨,150001;牡丹江师范学院,数学系,黑龙江,牡丹江,157012
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.一种结合蚁群聚类算法的DBSCAN算法 [J], 许芳芳
2.一种基于信息素和信息熵的蚁群聚类算法 [J], 王慧;甘泉
3.一种基于信息素的蚁群聚类算法 [J], 王慧;甘泉
4.一种改进的K-means蚁群聚类算法 [J], 李振;贾瑞玉
5.一种改进的基于K-Means的蚁群聚类算法 [J], 尚玉新
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基于混合行为的蚁群算法
２ ．无锡 晓 山信 息产 业股份 有 限公 司 ，江 苏 无锡 ２ ４ ２ ） １ １ ２
摘 要 ：针对基本蚁 群算法 易出现停 滞、收敛速度慢 的问题 ，在最大最 小蚁群算 法的基 础上提 出 了一种基 于混合行为 的蚁 群 （ Ａ ＨＢ Ｃ）算法，通过 引入停止蚂蚁来构造局部路 线方式和增加全局调优 策略 ，提 高了算法的搜 索能力和 收敛速度 ，同 时将蚂蚁所寻找的各条路 径的信息素限定在 一个可动 态调整 的范围之 内，避免 了算法过旱 陷于局部最优解。通过 ＨＢ ＡＣ算
２１ ０ ２年 ６月
计算机工程Ｉ ＮＧ ＡＮＤ ＳＩ ＤＥ ＧＮ
第３卷 ３
第 ６ 期
Ｊ ｎ ２ １ ｕ．０２ Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ６ １３ ．
基于 混合行为 的蚁群算法
陈孟涛 ，李 志华 ，邓跃设 ，杨 雪
（ ．江 南大学 物 联 网工程 学 院 轻 工过程 先进控 制教 育部 重点 实验 室 ，江苏 无锡 ２ ４ ２ ； １ １ １ ２
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蚁群聚类组合算法的研究
第３ Ｏ卷第 １ 期
２０ ０ ７年 ２月
武 汉 科 技 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）
Ｊ ｆ ｕ ａ ｉ ｆ ｃ ＆ Ｔｅｈ （ ｔｒｌ ｃ ｎ ｅＥ ｉｏ ） ．ｏ ｈ ｎＵｎ．ｏ ｉ Ｗ Ｓ ． ｃ ． Ｎａｕａ Ｓ ｉ ｃ ｄｔ ｎ ｅ ｉ
２ 引 入 信 息熵 的 Ｌ Ｆ改 进 算 法
国内研究 者提 出 了一 种基 于信 息熵 的蚁群 聚 类算 法 （ ｔｏ ｙ Ａｎ— ｌｓｅ ） Ｅｎｒｐ — ｔ Ｃ ｕ ｔｒ 。该 算 法 将 信 息
熵 引入 到 Ｌ Ｆ算 法 中， 变 了蚂 蚁 拾 起 和 放 下 对 改
金融 投资 、 理信 息 系统 、 地 卫星 图像 和信息 检索 等
中 国分 类 号 ： ３ １ １ ＴＰ １ ． ２ 文献标志码 ： Ａ 文章 编 号 ：６ ２３ ９ （０ ７ ０—０ ３０ １ ７—０ ０ ２０ ）１０ ８—４
目前 ， 聚类分 析研 究 已深入 到数据 库 、 数据挖 掘 、 计等领 域并 取得 了很 大 的成就 ， 统 聚类算 法 在
数 据对 象 ｘ 是否 归并 到 聚类 中心 由转 移
概 率 Ｐ 决定 ：
一
㈣
聚类类 别 的聚类 算 法 ， 是 最 简 单 的一 种 迭 代最 也
优 化方 法＿ 。 ６ ］ 在 Ｋ ｍｅｎ 算法 中 ， 以各 样 本对 象 与 其 中 — ａｓ 是
其 中， Ｓ＝｛ ｄ ≤Ｒ，一 １ ２ … ， ， 示 分 布在 Ｘ ｌ ｓ ， ， ）表
Ｖｏ ． Ｏ， ． １３ Ｎｏ １
Ｆｅ ． ０ ７ ｂ ２ ０
蚁群 聚 类 组 合算 法 的研 究
张 群 张 利 敏 ，
（． １ 湖北工业大学计算机学 院， 湖北 武汉 ，３ ０ ８ ２ 武汉理工大学计算机学院 ， ４ ０ ６ ；． 湖北 武汉 ，３ ０ ０ ４０ ７ ）
基于混合交叉因子的蚁群聚类优化
基于混合交叉因子的蚁群聚类优化戴皇冠;石跃祥;李娉婷【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2011(032)011【摘要】To deal with a problem that ant colony clustering easily trapped into local optimal, characteristics of the bionic intelligent clusterings are analyzed, and a hybrid crossover operator of ant colony clustering is proposed. Two control mechanisms-the well-phased control strategy, heuristic multipoint crossover strategy are built up a hybrid crossover operator, the well-phased control strategy dynamically adjust the crossover scale, which significantly reduced crossover operation of invalid probability, heuristic strategy is built on the basis of the fitness can be effectively retain father generation good genes. Furthermore, it combined with mutation operation avoiding local optimal. Analysis demonstrates that the proposed algorithm has improved the robust and the clustering results.%为解决蚁群聚类易陷入局部最优问题,综合分析了仿生智能聚类的特点,提出了一种混合交叉因子的蚁群聚类方法.该算法采用结合分阶段调整策略和启发式多点交叉策略的混合交叉因子,其中分阶段调整策略动态调整交叉点规模,显著降低交叉操作的无效性概率；启发式策略建立在适应度的基础上能有效地保留父代优秀基因.同时引用随机变异因子,进一步减少陷入局部优化的可能性.结合实例对算法进行了分析,结果表明了该算法在鲁棒性和聚类效果上都有所提高.【总页数】4页(P3840-3843)【作者】戴皇冠;石跃祥;李娉婷【作者单位】湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105;湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105;湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.基于蚁群粒子群混合算法的K均值聚类优化算法研究 [J], 饶喆;唐双喜;刘国平2.基于混合蚁群算法的Web用户会话聚类 [J], 凌海峰;曹荣涛3.聚类佳点集交叉的约束优化混合进化算法 [J], 龙文;梁昔明;徐松金;陈富4.基于连续域混合蚁群优化的核模糊C-均值聚类算法研究 [J], 郭小芳;李锋;宋晓宁;王卫东5.基于蚁群粒子群混合算法的K均值聚类优化算法研究 [J], 饶喆;唐双喜;刘国平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于蚁群优化的混合智能算法研究
基于蚁群优化的混合智能算法研究
张志强;张璟n;张翔
【期刊名称】《西安理工大学学报》
【年(卷),期】2009(025)003
【摘要】为了解决混合蚁群优化算法存在的问题,研究了当前求解组合优化问题性能表现最好的迭代局部搜索算法,并分析了其关键技术--局部搜索和扰动;通过将局部搜索和扰动分别用于增强蚂蚁系统算法的开发能力和探索能力,提出了一种基于蚁群优化的混合智能算法.求解TSP的实验表明,该混合智能算法保持了其开发能力和探索能力间的平衡,并实现了在合理的计算时间内对蚁群优化算法较高质量的改进.
【总页数】4页(P314-317)
【作者】张志强;张璟n;张翔
【作者单位】西安理工大学,计算机科学与工程学院,陕西,西安,710048;西安理工大学,计算机科学与工程学院,陕西,西安,710048;西安理工大学,计算机科学与工程学院,陕西,西安,710048
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于混合智能算法的模糊运输问题的研究 [J], 赵伟
2.基于混合智能算法的风蓄火联合运行优化研究 [J], 卢双;刘海涛;张鹏;张铭路
3.基于两种混合智能算法对变压器铁心截面设计的优化研究 [J], 李正绪
4.基于混合智能算法的电力变压器故障诊断研究 [J], 方文玉
5.基于混合智能算法优化的大地电磁反演法研究 [J], 王新;白宁波;周君君;王玉喜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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等性能 ， 对于这方面的研 究逐渐受 到许多学 者的关注 。 ９ １ １９ 年 意大利学者 Ｄ ｒｏＡ等 以蚁群 觅食行 为解 释模型为基础提 出 ｏｇ ｉ
蚁群系统 Ａ ， Ｓ 它是一种新型 的优化方法 。 该方法不依赖于具体
环境 的相似度 ， 通过概率转换函数将相似度转换成移动该对象 的概 率 ， 以这个概 率拾起或放下对象 。蚁群联合行动使属于 同
１ 引言
数 据挖掘ｆ １ 大量 的数 据 中抽取 出潜 在的有 价值 的知 是从
识、 模型或规则 的过程 ， 聚类分析则是数 据挖 掘领域 中的一 而
本文提 出了一种基于混合策略的蚁群 聚类算法 ， 其基本思
想是 ： 在不同的聚类情 形下 ， 蚂蚁采取不同的行 为策 略 ， 同时 引 入蚂蚁多载行为 以提高聚类质量和效率 。实验表 明 ， 该方法能
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蚁群 聚类算法起源于对蚁群 蚁卵的分类研究 。 它的主要思 想是 ： 将待 聚类的对象随机放 置在一个 二维 网格 中 ， 只蚂蚁 每 能够在 网格上移动 ， 计算 当前蚂蚁所处理的数据对象与局部 并
于密度的方法 、 基于网格的方法和基 于模型 的方 法以及各种智 能方法 ， 蚁群算法口就 是其 中的一种。 、 ， 蚂蚁等群居类昆虫具有分布式 、 自组织 、 信息素通信 、 合作
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一Leabharlann 种基于混合策 略的蚁群聚 类算法
郭 会林 ， 一丹 苏
ＧＵＯ Ｈｕｉ ｉ ＳＵ Ｙｉ ｄａ —ｌｎ， — ｎ
广西大学 计算机 与电子信息学院 ， 南宁 ５ ００ ３０ ４
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显著 改善聚类效果 。
个重要分支 ， 是人们发现事物内在 联系的有效 手段之 一 。聚类
分析是一种无人 监督 的学 习过程 ， 能够 根据 数据 问的属性相似
程度而 自动地对 其进行归类 。
２ 蚁 群聚 类 算法 简介 ． 聚类研究有很多方法 ， 一般可分为划分 方法 、 层次方法 、 基 ２１ 基本蚁 群聚 类思 想
将待聚类的对象随机放置在一个二维网格中每只蚂蚁能够在网格上移动并计算当前蚂蚁所处理的数据对象与局部环境的相似度通过概率转换函数将相似度转换成移动该对象的概率以这个概率拾起或放下对象
维普资讯
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关键词 ： 蚁群聚类算 法； 混合策略 ； 多载 ＤＯ ：０３７ ／ｉ ｎ１０ — ３ １ ０ ８１． ７ 文章编号 ：０ ２ ８３ （０ ８ １－ １４ ０ 文献标识码 ： 中图分类号 ：Ｐ ｌ Ｉ １．７ ８ ．ｓ． ２ ８ ３ ． ０ ．６ ４ ｊｓ ０ ２ ０ １０ — ３ １ ２ ０ ）６ ０ ５ － ３ Ａ Ｔ３１
２ ０ ４ （ ６） １ ４ １ ６ ０ ８． １ ： ５ — ５ ．
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｎ ｃ ｌ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｎ ｎ ｅｌ ｅ ｔ ｌ ｓｅ ｎ ａ ａｙ ｉ ｍｅｈ ｄ ｌ ｇ ． ｈ ｓ ａ ｅ ａ ａ ｙ ｅ ｔ ｅ ｆ ｅ ｂ ｃ ｏ ｈ ｂ ｓ ｓｒ ｃ ： ｔ ｏｏ ｙ ｌｏ ｔ ｍ ｓ ａ ｉ ｔｌ ｇ ｎ ｃ ｕ ｔ ｒ ｇ ｎ ｌ ｓｓ ｉ ｉ ｉ ｔ ｏ ｏ ｏ ｙ Ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｎ ｌ ｚ ｓ ｈ ｅ ｄ ａ ｋ ｆ ｔ ｅ ａ ｉ ｃ
摘
要： 蚁群算 法是一种智能聚类分析 方法。分析 了基本蚁群聚类算法的特点和不足 ， 总结 了不同的聚类情景 ， 并在此基础上提 出
了一种新的基于混合 策略 的蚁群聚类算法。新算法 中， 蚂蚁根据不 同的聚类情景 而采取不 同的行为策略 ， 同时赋予蚂蚁 多载功 能。 实验表 明基于混合策略 的蚁群聚类 算法显著改善 了聚类效果。