控制工程
控製工程
공제공정
CONTROL ENGINEERING OF CHINA
2013年
3期
411-414
,共4页
聚类%蚁群算法%MPI并行计算
聚類%蟻群算法%MPI併行計算
취류%의군산법%MPI병행계산
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.
蟻群聚類是一種有效的聚類方法,已在數據分析等領域穫得廣汎應用.MPI併行計算提供高效的數據處理方案,研究蟻群聚類算法的併行化是目前具有挑戰性的研究課題.首先介紹瞭基于傳統編程模型的解決TSP問題的蟻群優化算法,以及蟻群優化算法和K-means結閤的聚類方法,描述瞭它們的基本原理和實現過程.然後,對基于傳統編程模型的聚類算法進行MPI併行化改進,實現瞭基于MPI併行計算的蟻群聚類算法.最後,分彆採用Iris、Wine、Zoo3箇UCI數據集和Reuter-21578文本數據集進行多次測試,對基于傳統編程模型的聚類算法和基于MPI併行計算的聚類算法進行性能和效率上的比較,得齣基于MPI併行計算的聚類算法更優的結論.
의군취류시일충유효적취류방법,이재수거분석등영역획득엄범응용.MPI병행계산제공고효적수거처리방안,연구의군취류산법적병행화시목전구유도전성적연구과제.수선개소료기우전통편정모형적해결TSP문제적의군우화산법,이급의군우화산법화K-means결합적취류방법,묘술료타문적기본원리화실현과정.연후,대기우전통편정모형적취류산법진행MPI병행화개진,실현료기우MPI병행계산적의군취류산법.최후,분별채용Iris、Wine、Zoo3개UCI수거집화Reuter-21578문본수거집진행다차측시,대기우전통편정모형적취류산법화기우MPI병행계산적취류산법진행성능화효솔상적비교,득출기우MPI병행계산적취류산법경우적결론.
