一种蚁群聚类算法

• 作者: 李士勇 赵宝江
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 蚁群算法 聚类 优化 均匀交叉
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 1590-1592,1596
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-4598.2007.11.059

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李士勇	哈尔滨工业大学控制科学与工程系	70	1632	23.0	37.0
2	赵宝江	哈尔滨工业大学控制科学与工程系	5	146	5.0	5.0