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摘要:
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.
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文献信息
篇名 基于混合交叉因子的蚁群聚类优化
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 信息素 蚁群算法 聚类 混合交叉算子 变异算子
年,卷(期) 2011,(11) 所属期刊栏目 智能技术
研究方向 页码范围 3840-3843
页数 分类号 TP18
字数 4035字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 石跃祥 湘潭大学信息工程学院 84 645 14.0 22.0
2 戴皇冠 湘潭大学信息工程学院 2 11 2.0 2.0
3 李娉婷 湘潭大学信息工程学院 3 18 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
信息素
蚁群算法
聚类
混合交叉算子
变异算子
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
出版文献量(篇)
18818
总下载数(次)
45
相关基金
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
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