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文檔簡介
1、近年來自然計算已經(jīng)是計算機科學的一個重要且具有巨大發(fā)展前景的分支。早期有遺傳算法,免疫算法,神經(jīng)網(wǎng)絡等自然計算方法,而從上世紀九十年代以來又產(chǎn)生了蟻群算法,量子計算,DNA計算,膜計算等一些具有重大前景的自然計算方法。 蟻群算法是根據(jù)螞蟻群落的種種行為而提出來的。蟻群算法具有系統(tǒng)協(xié)作,分布式運作,全局收斂等特點。依據(jù)所參照的蟻群行為的不同,蟻群算法在尋優(yōu)方面有基于螞蟻覓食行為的蟻群優(yōu)化算法;在聚類分析方面有基于蟻穴清理行為的蟻群
2、聚類算法等。目前,蟻群優(yōu)化算法已從單純的組合優(yōu)化問題求解拓展到了網(wǎng)絡路由,機器人路徑規(guī)劃,圖象處理等領域;蟻群聚類算法也應用于數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)分析,圖的著色問題等領域。 將蟻群算法應用于數(shù)據(jù)挖掘領域中的數(shù)據(jù)分類和聚類是近年來的研究熱點,但相關的研究成果并不多。本論文旨在對蟻群算法進行詳細分析的基礎上,通過調節(jié)蟻群行為的作用機制使蟻群算法能夠更好的運用于數(shù)據(jù)挖掘。 本文的主要研究工作及獲得的結論包括: ①.對蟻群算法
3、的發(fā)展歷程以及當前的研究現(xiàn)狀進行了系統(tǒng)的闡述。 ②.以TSP為例,詳細分析了蟻群算法的參數(shù)設置;在大量數(shù)值實驗的基礎上,獲得了蟻群算法參數(shù)間的關系;分析并給出了算法參數(shù)組合與算法效率、算法性能間的關系;為蟻群算法的參數(shù)優(yōu)化配置提供了一種方法。 ③.詳細分析了Ant-Miner算法的特性,針對數(shù)據(jù)分類規(guī)則挖掘提出了對Ant-Miner改進的策略。包括:引入了兩步走策略,擴大了蟻群的搜索空間;改進了信息素更新機制,提高了算法
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