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蚁群算法详细讲解
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蚁群算法在聚类分析中的应用研究
M.Dorigo在1991年提出的蚁群算法是一种基于仿生学原理的组合优化算法，它具有其他智能优化算法及群体智能算法的优点，并成功应用于旅行商问题、二次分配问题、车辆调度问题、电路设计以及网络路由设计等问题。近年蚁群算法被用于数据挖掘中，给数据挖掘的聚类分析和分类算法提供了更广阔的思路。　　
本文详细的叙述了蚁群算法的基本思想、原理和理论，在详细分析其优缺点，提出若干改进方法；将蚁群算法应用到数据挖掘的聚类分析，对几种蚁群聚类方法，进行了比较深入的研究和分析，得出改进后的蚁群聚类算法，本文的主要工作如下：　　
(1)蚁群算法的研究。本文简单介绍了蚁群算法的发展现状，并详细阐述了算法的基本思想、原理、数学模型及实现过程，在分析、比较了几种常见蚁群算法的前提条件下，针对这些算法容易陷入局部最优的缺点，给出了基于扰动因子的最大-最小蚁群的改进算法。在最大-最小蚁群算法中，引入了扰动因子，有效地避免算法陷入局部最优。　　
(2)聚类分析的研究。本文简单介绍了几种聚类分析算法的基本思想、原理、数学模型及实现过程，针对传统聚类算法对实际问题的局限性的缺点，并将蚁群算法应用到聚类分析中，利用蚁群算法的特性对聚类问题进行建模，给出了基于混合距离的k-means算法。在基于信息素的k-means算法的基础上，增加了混合距离的概念，使得算法的使用范围更广。　　
(3)组合蚁群聚类算法的研究。本文结合几种蚁群聚类算法的特点，给出了一种新的组合聚类算法：它在初始阶段使用基于混合距离的k-means算法，快速得到一个粗略的聚类集合；在算法的收尾阶段，采用基于信息熵的蚁群聚类算法对数据集进行二次聚类，从而得到最优解。同时，给出了该组合蚁群聚类算法的模型和步骤，并进行了仿真实验，能够得到最优解。
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你可能喜欢蚁群算法研究及其在聚类中的应用--《华南理工大学》2011年硕士论文
蚁群算法研究及其在聚类中的应用
【摘要】：蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食的启发式仿生算法,它来源于对真实蚂蚁群体的模拟,体现了真实蚁群的协作过程。蚁群算法具有良好的分布式计算机制,较强的适应性,易于与其他算法相结合等优点,在解决很多比较复杂的优化问题上已经表现出良好的性能和巨大的潜力,近几年来吸引了国内外很多学者对其进行了广泛的研究。
聚类分析是研究数据间逻辑上或物理上的相互关系,通过一定的规则将数据集划分为在性质上相似的数据点构成的若干个类。聚类分析的结果不仅可以揭示数据间的内在关系,同时也为进一步的数据分析与知识发现提供重要的数据依据来源。
本文首先介绍了蚁群算法的研究现状、基本原理、模型和优缺点,聚类分析的研究现状、模型和主要方法,然后着重分析了蚁群聚类算法的原理。蚁群聚类算法主要分成两大类,一类是基于蚁堆原理的蚁群聚类算法,另外一类是基于觅食原理的蚁群聚类算法。同时介绍了BM模型和AM模型,以及基本蚁群聚类算法LF算法。并提出了一种改进的自适应蚁群聚类算法(Improved Adaptive Ant Clustering,简称IAAC)。该算法改进了原来的AM模型,并在此基础上,提出了一种网格化的移动策略来改善蚂蚁移动的随机性,使蚂蚁有意识的往模式较多的区域移动,极大的减少了蚂蚁无效的移动,使蚂蚁迅速的找到合适的位置放下模式,并提出了一种自适应调整蚂蚁运动阈值的方法以简化参数的选取,使得算法可以根据当前的聚类情况不断调整阈值,以达到更好的聚类结果。通过在鸢草(Iris)、葡萄酒(Wine)和玻璃(Glass)数据集的实验以及在经济景气指标划分中的应用表明,IAAC算法具有运行效率高、参数选取简单及自适应性等优点。
【关键词】：
【学位授予单位】：华南理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2011【分类号】：TP301.6【目录】：
Abstract6-10
第一章 绪论10-16
1.1 课题研究的背景、目的及意义10-11
1.2 国内外研究现状11-14
1.2.1 蚁群算法的研究现状11-12
1.2.2 聚类算法的研究现状12
1.2.3 蚁群聚类算法的研究现状12-14
1.3 研究内容与思路14
1.4 论文的组织结构14-16
第二章 蚁群算法与聚类算法简介16-27
2.1 蚁群算法简介16-21
2.1.1 蚁群算法的基本原理16
2.1.2 基本蚁群算法的模型16-19
2.1.3 基本蚁群算法的实现19-20
2.1.4 基本蚁群算法的优缺点20-21
2.2 聚类算法简介21-26
2.2.1 聚类问题模型21-23
2.2.2 聚类的一般过程23
2.2.3 数据规范化变换方法23-24
2.2.4 相似度计算方法24-26
2.2.5 聚类分析的主要方法26
2.3 本章小结26-27
第三章 蚁群聚类算法27-35
3.1 基于蚁堆原理的蚁群聚类算法27-31
3.1.1 BM 模型27-28
3.1.2 LF 算法28-31
3.1.3 AM 模型31
3.2 基于觅食原理的蚁群聚类算法31-34
3.2.1 算法思想31-33
3.2.2 算法描述33
3.2.3 算法分析33-34
3.3 本章小结34-35
第四章 IAAC蚁群聚类算法35-39
4.1 算法的基本思想35
4.2 IAAC 算法的基本原理35-38
4.2.1 群体相似度的计算35-36
4.2.2 改进的AM 模型36
4.2.3 改进的移动策略36-37
4.2.4 阈值的自适应策略37-38
4.3 本章小结38-39
第五章 IAAC算法的实现与分析39-46
5.1 IAAC 算法步骤39-40
5.2 算法流程图40-41
5.3 IAAC 算法实验41-45
5.4 试验结果分析45
5.5 本章小结45-46
第六章 IAAC算法在经济景气指标划分中的应用46-51
6.1 经济景气指标的分类46
6.2 K-L 信息量法46-47
6.3 时序相关法47
6.4 经济景气指标划分结果及分析47-50
6.5 本章小结50-51
参考文献52-55
攻读硕士学位期间取得的研究成果55-56
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