蚁群算法在网页内容分类中的应用研究

研究各种高效的分类算法是数据挖掘的重要问题之一[1]。蚁群算法作为一种新型的模拟进化算法,在求解复杂的组合优化问题中表现出了良好的性能[2]。文章介绍了蚁群算法在网页内容分类数据挖掘任务中的一种应用方案,阐述了算法的基本原理及特性,并使用少量类别的网页进行了分类实验,实验结果验证了该算法在应用中的有效性。     

蚁群聚类组合方法的研究

基于蚁群算法的聚类算法已经在当前的数据挖掘研究中得到应用。针对蚁群聚类算法早期出现的缺点,提出一种蚁群聚类组合方法使其得以改进。改进思路是引入K-means作为蚁群算法的预处理过程。通过K-means快速、粗略地确定聚类中心,利用K-means方法的结果作为初值,再进行蚁群算法聚类。有效地解决了蚁群算法早期收敛过慢等问题。     

基于改进的启发式蚁群算法的聚类问题的研究

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,广泛应用于求解复杂组合优化问题,并已在通信网络、机器人等许多应用领域得以具体应用。聚类问题作为一种无监督的学习,能根据数据间的相似程度自动地进行分类。基于蚁群算法的聚类算法已经在当前的数据挖掘研究中得到应用。文中针对早期蚁群聚类算法的缺点,提出一种改进的启发式蚁群聚类算法（IHAC）,将蚁群在多维空间中移动的启发式知识存储在称之为“记忆银行”的设备当中,来指导蚁群后边的移动行为,降低蚁群移动的随意性,避免产生未分配的数据对象。并用一些数据做了一些实验,结果证明改进的蚁群聚类算法在误分类错误率和运行时间上优于早期的蚁群聚类算法。     

基于改进的启发式蚁群算法的聚类问题的研究

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,广泛应用于求解复杂组合优化问题,并已在通信网络、机器人等许多应用领域得以具体应用。聚类问题作为一种无监督的学习,能根据数据间的相似程度自动地进行分类。基于蚁群算法的聚类算法已经在当前的数据挖掘研究中得到应用。文中针对早期蚁群聚类算法的缺点,提出一种改进的启发式蚁群聚类算法(IHAC),将蚁群在多维空间中移动的启发式知识存储在称之为"记忆银行"的设备当中,来指导蚁群后边的移动行为,降低蚁群移动的随意性,避免产生未分配的数据对象。并用一些数据做了一些实验,结果证明改进的蚁群聚类算法在误分类错误率和运行时间上优于早期的蚁群聚类算法。     

基于改进蚁群算法的聚类分析

聚类在数据挖掘、统计学、机器学习等很多领域都有很大应用.聚类问题可以归结为一个优化问题.蚁群算法(Ant Colony Algorithm)已成功地解决了许多组合优化的难题.介绍一种蚁群聚类算法,并进行了优化,提出一种改进的蚁群聚类算法.它改进了蚂蚁搜索解的方法,并引入均匀交叉算子,将蚁群算法和遗传算法融合.它提高进化速度,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷.仿真实验取得了较好的结果.     

蚁群算法在数据挖掘分类中的研究

对蚁群算法杂数据挖掘中的分类任务的应用进行了研究,算法实质上是利用蚁群觅食原理在数据库中进行搜索,对随机产生的一组规则进行选择优化,直到数据库能被该组规则覆盖,从而挖掘出隐含在数据库中的规则。     

一种动态调整的蚁群聚类算法

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,基于蚁群算法的聚类算法已经在当前的数据挖掘研究中得到应用.文中针对早期蚁群聚类算法的缺点,提出动态调整的蚁群聚类算法,通过加入运动速度不同的蚁群、半径自适应调整、短期记忆、强行放下等策略,来指导蚁群的移动行为,降低蚁群移动的随意性,减少了蚂蚁的搜索时间,提高聚类性能.仿真实验表明:改进算法能有效地提高算法效率且取得较好的聚类结果.     

改进蚁群算法MMAS在分类规则挖掘中的研究

为深入研究和评估蚁群算法在分类规则挖掘应用中具有的特点和作用,针对目前基本蚁群算法在数据挖掘方面所存在的不足,引入了改进的蚁群算法模型最大最小蚂蚁系统（MMAS）。并根据分类算法比较原则,通过实验分析对分类规则挖掘算法进行比较。根据使用不同数据集实验结果的对比分析,从仿真的精确度、速度等方面展示和证实了基于改进的蚁群算法模型MMAS的数据分类规则挖掘工具AntMiner＋在分类规则挖掘中体现出的特点和优势。     

一种基于信息素的蚁群聚类算法

蚁群算法作为一种新型的优化方法,具有很强的适应性和鲁棒性。基于蚁群算法的聚类方法已经在当前数据挖掘研究中得到应用。文章提出了一个新颖策略来解决无人监督的数据聚类问题,利用信息素控制蚂蚁随机移动提高算法效率,采用运动速度各异的多个蚂蚁独立并行进行聚类来提高聚类质量。实验结果表明该方法是有效的。     

蚁群聚类算法研究及应用

聚类作为数据挖掘技术的重要组成部分,在很多领域有着广泛应用.蚁群算法是近几年研究的一种新算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,具有易于与其它方法相结合的优点.根据蚁群算法在聚类中的应用及改进型式的不同,文章主要介绍了几种基本的流行的蚁群聚类算法,分析了它们的不同之处,并对蚁群聚类算法今后的研究方向作了展望.     

基于TSP问题的蚁群算法综述

蚁群算法是受现实蚂蚁群体行为启发而得出的一类仿生算法。本文以解决TSP问题为基础,系统地介绍了蚁群算法从诞生到成熟过程中几个代表性的算法。在阐述算法基本思想的前提下,着重论述算法的创新之处。     

基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法

根据蚁群算法和遗传算法收敛性互补的特点,提出了一种基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法。该算法的基本思想是：用蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,根据目标函数的变化率交叉地调用蚁群算法和遗传算法。每当种群进化接近停滞时,调用蚁群算法。这种方法可动态地控制蚁群算法和遗传算法的调用时机,再配合相应的信息素更新方法,以提高算法的收敛性。将新算法用于车间调度基准测试问题,仿真结果表明,与常规混合蚁群遗传算法相比,新算法的全局收敛性和局部收敛性有了明显的提高。     

蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用综述

路径规划是移动机器人领域的一个研究热点,蚁群算法在移动机器人的路径规划得到广泛应用。介绍了常见的几种蚁群算法,从蚁群算法结构、参数选取及优化、信息素优化等方面对已有的蚁群算法方法进行了分类综述,同时对多蚁群优化算法、融合蚁群算法在移动机器人路径规划的应用进行了分类比较与分析。从蚁群算法的理论研究、算法融合、多蚁群算法研究等方面对蚁群算法在移动机器人路径规划中的未来研究内容和研究热点进行展望。     

改进蚁群算法的无线传感器网络路径优化

研究无线传感器网络路径优化问题,针对无线传感器网络(WSN)路径优化问题,在分析了遗传算法和蚁群算法各自优缺点的基础上,通过把蚁群算法作为WSN路径优化的主框架,采用遗传算的选择、交叉和变异算子提高蚁群算法搜索速度,提出一种改进蚁群算法的WSN路径优化方法。仿真结果表明,改进蚁群算法有效地克服了基本蚁群算法的缺陷,提高了WSN路径优化效率和成功率,减少了能理消耗,有效延长了网络生存时间。     

基于细菌觅食的改进蚁群算法

蚁群算法是模仿蚂蚁觅食行为的一种新的仿生学智能优化算法。针对其收敛速度慢和易陷入局部最优的不足,将细菌觅食算法和蚁群算法相结合,提出一种细菌觅食 蚁群算法。在蚁群算法迭代过程中,引入细菌觅食算法的复制操作,以加快算法的收敛速度;引入细菌觅食算法的趋向操作,以增强算法的全局搜索能力。通过经典的旅行商问题和函数优化问题测试表明,细菌觅食 蚁群算法在寻优能力、可靠性、收敛效率和稳定性方面均优于基本蚁群算法及两种改进蚁群算法。     

蚁群优化算法在物流车辆调度系统中的应用

根据对蚁群算法进行的深入研究,指出了蚁群算法在解决大型非线性系统优化问题时的优越性。通过仔细分析遗传算法和粒子群算法在解决物流车辆调度系统问题的不足之处,基于蚁群算法的优点,并根据物流车辆调度系统自身的特点,对基本蚁群算法进行适当的改进,给出算法框架。并且以线性规划理论为基础,建立物流车辆系统的数学模型,给出调度目标与约束条件,用改进后的蚁群算法求解物流车辆调度系统的问题,求得最优解,根据最优解和调度准则进行实时调度。使用Java语言编写模拟程序对比基于改进粒子群算法和改进蚁群算法的调度程序。通过对比证明了所提出的改进蚁群算法解决物流车辆调度优化问题的正确性和有效性     

快速蚁群算法求解圆排列问题

圆排列问题属于NP-完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。介绍一种基于蚁群算法求解圆排列问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解圆排列问题的快速蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷。仿真实验取得了较好的结果。     

基于新颖蚁群算法的加工中心组成问题研究

针对蚁群算法求解加工中心组成问题易陷入早熟收敛状态的缺点,提出了将听觉信号、记忆矩阵与蚁群算法相融合的一种新颖蚁群算法。在仿真实验中,分别采用蚁群算法、加入听觉信号的蚁群算法、加入记忆矩阵的蚁群算法和新颖蚁群算法对加工中心组成问题进行求解。实验结果表明,新颖蚁群算法能够有效提高蚁群算法的全局寻优能力,收敛速度快,且所求得的组功效优于以上三个策略及以往的混合遗传算法。     

快速蚁群算法求解圆排列问题

圆排列问题属于NP-完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。介绍一种基于蚁群算法求解圆排列问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解圆排列问题的快速蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷。仿真实验取得了较好的结果。     

基于蚁群算法的中国旅行商问题满意解

蚁群算法是基于群体合作的一类仿生算法，适合于解困难的离散组合优化问题。本文对其做了适当的改进，以克服其求解速度过慢、容易出现停滞的缺陷，并将其用于解决中国旅行商问题。找到了目前巳知的最好的解，同时指出了进一步提高蚁群算法效率还需解决的问题和方向。