| 蚁群聚类算法的并行化设计与实现 |
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| 引用本文： | 杨燕,王全根,黄波.蚁群聚类算法的并行化设计与实现[J].控制工程,2013,20(3). |
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| 作者姓名： | 杨燕 王全根 黄波 |
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| 作者单位： | 西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都,610031 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，中央高校基本科研业务费专项资金 |
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| 摘 要： | 蚁群聚类是一种有效的聚类方法,已在数据分析等领域获得广泛应用.MPI并行计算提供高效的数据处理方案,研究蚁群聚类算法的并行化是目前具有挑战性的研究课题.首先介绍了基于传统编程模型的解决TSP问题的蚁群优化算法,以及蚁群优化算法和K-means结合的聚类方法,描述了它们的基本原理和实现过程.然后,对基于传统编程模型的聚类算法进行MPI并行化改进,实现了基于MPI并行计算的蚁群聚类算法.最后,分别采用Iris、Wine、Zoo3个UCI数据集和Reuter-21578文本数据集进行多次测试,对基于传统编程模型的聚类算法和基于MPI并行计算的聚类算法进行性能和效率上的比较,得出基于MPI并行计算的聚类算法更优的结论.
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| 关 键 词： | 聚类 蚁群算法 MPI并行计算 |
Parallel Design and Implementation of Ant Colony Clustering Algorithm |
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| YANG Yan
,
WANG Quan-gen
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HUANG Bo.Parallel Design and Implementation of Ant Colony Clustering Algorithm[J].Control Engineering of China,2013,20(3). |
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| Authors: | YANG Yan WANG Quan-gen HUANG Bo |
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