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一种自适应的蚂蚁聚类算法
引用本文:徐晓华,陈崚. 一种自适应的蚂蚁聚类算法[J]. 软件学报, 2006, 17(9): 1884-1889
作者姓名:徐晓华  陈崚
作者单位:南京航空航天大学,信息科学与技术学院,江苏,南京,210016;扬州大学,计算机科学与工程系,江苏,扬州,225009;计算机软件新技术国家重点实验室,南京大学,江苏,南京,210093
基金项目:国家自然科学基金;国家科技攻关计划;江苏省自然科学基金;南京大学校科研和教改项目
摘    要:受蚂蚁分巢居住行为的启发,提出一种人工蚂蚁运动(ant movement,简称AM)模型和在此模型上的一个自适应的蚂蚁聚类算法(adaptive ant clustering,简称AAC).将人工蚂蚁看成一个行为简单的Agent,代表一个数据对象.在AM中,人工蚂蚁有睡眠和活跃两种状态.在AAC算法中,定义了一个适应度函数用来衡量蚂蚁与其邻居的相似程度.人工蚂蚁通过其适应度和激活概率函数来决定处于活跃态或者睡眠态.整个蚂蚁群体在移动中动态地、自适应地、自组织地形成多个独立的子群体,使不同类别的蚂蚁之间相互

关 键 词:群体智能  蚁群聚类
收稿时间:2004-06-13
修稿时间:2005-08-29

An Adaptive Ant Clustering Algorithm
XU Xiao-Hua and CHEN Ling. An Adaptive Ant Clustering Algorithm[J]. Journal of Software, 2006, 17(9): 1884-1889
Authors:XU Xiao-Hua and CHEN Ling
Affiliation:1.College of Information Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China; 2.Department of Computer Science and Engineering, Yangzhou University, Yangzhou 225009, China; 3.State Key Laboratory for Novel Software Technology (Nanjing University
Abstract:
Keywords:swarm intelligence  ant clustering
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