铁道学报
鐵道學報
철도학보
2004年
4期
64-69
,共6页
杨燕%靳蕃%Mohamed Kamel
楊燕%靳蕃%Mohamed Kamel
양연%근번%Mohamed Kamel
蚁群算法%聚类%聚类组合%超图%图划分
蟻群算法%聚類%聚類組閤%超圖%圖劃分
의군산법%취류%취류조합%초도%도화분
蚂蚁等群居类昆虫被看作能解决复杂问题的分布式系统,研究者从它们的协作性能以及自组织、信息素通信、任务划分等机理中获得灵感,已在组合优化、通信网络、机器人等许多应用领域找到解决问题的新方法.聚类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方法已经在当前数据挖掘研究中得到应用.本文提出的基于蚁群算法的聚类组合新方法,模仿多蚁群的协作性能,将运动速度类型各异的多个蚁群,独立而并行地进行聚类分析,然后组合其聚类结果为超图,再用蚁群算法对超图进行2次划分.实验结果表明,该方法能自动决定聚类的数目,聚类组合方法能明显改善聚类质量.
螞蟻等群居類昆蟲被看作能解決複雜問題的分佈式繫統,研究者從它們的協作性能以及自組織、信息素通信、任務劃分等機理中穫得靈感,已在組閤優化、通信網絡、機器人等許多應用領域找到解決問題的新方法.聚類作為一種無鑑督的學習,能根據數據間的相似程度自動地進行分類.基于蟻群算法的聚類方法已經在噹前數據挖掘研究中得到應用.本文提齣的基于蟻群算法的聚類組閤新方法,模倣多蟻群的協作性能,將運動速度類型各異的多箇蟻群,獨立而併行地進行聚類分析,然後組閤其聚類結果為超圖,再用蟻群算法對超圖進行2次劃分.實驗結果錶明,該方法能自動決定聚類的數目,聚類組閤方法能明顯改善聚類質量.
마의등군거류곤충피간작능해결복잡문제적분포식계통,연구자종타문적협작성능이급자조직、신식소통신、임무화분등궤리중획득령감,이재조합우화、통신망락、궤기인등허다응용영역조도해결문제적신방법.취류작위일충무감독적학습,능근거수거간적상사정도자동지진행분류.기우의군산법적취류방법이경재당전수거알굴연구중득도응용.본문제출적기우의군산법적취류조합신방법,모방다의군적협작성능,장운동속도류형각이적다개의군,독립이병행지진행취류분석,연후조합기취류결과위초도,재용의군산법대초도진행2차화분.실험결과표명,해방법능자동결정취류적수목,취류조합방법능명현개선취류질량.
