欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:35153031
大小:586.50 KB
页数:34页
时间:2019-03-20
《毕业设计-基本蚁群优化算法及其改进》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要自意大利学者M.Dorigo于1991年提出蚁群算法后,该算法引起了学者们的极大关注,在短短十多年的时间里,已在组合优化、网络路由、函数优化、数据挖掘、机器人路径规划等领域获得了广泛应用,并取得了较好的效果。本文首先讨论了该算法的基本原理,接着介绍了旅行商问题,然后对蚁群算法及其二种改进算法进行了分析,并通过计算机仿真来说明蚁群算法基本原理,然后分析了聚类算法原理和蚁群聚类算法的数学模型,通过调整传统的蚁群算法构建了求解聚类问题的蚁群聚类算法。最后,本文还研究了一种依赖信息素解决聚类问题的蚁
2、群聚类算法,并把此蚁群聚类算法应用到对人工数据进行分类,还利用该算法对2005年中国24所高校综合实力进行分类,得到的分类结果与实际情况相符,说明了蚁群算法在聚类分析中能够收到较为理想的结果。【关键词】蚁群算法;计算机仿真;聚类;蚁群聚类34StudyonAntColonyAlgorithmanditsApplicationinClusteringAbstract:AstheantcolonyalgorithmwasproposedbyM.Dorigoin1991,itbringedaextre
3、melylargeattentionofscholars,inpastshortmorethantenyears,optimized,thenetworkroute,thefunctioninthecombinationoptimizes,domainsandsoondatamining,robotwayplanhasobtainedthewidespreadapplication,andhasobtainedthegoodeffect.Thisacticlediscussedthebasicp
4、rincipleofitatfirst,thenintroducedtheTSP,thisacticlealsoanalysedtheantcolonyalgorithmanditsimprovedalgorithm,andexplanateditbythecomputersimulates,thenitanalysedtheclusteringalgorithmandtheantclusteringalgorithm,buildedtheantclusteringalgorithtosolut
5、iontheclusteringbythetraditionedantalgorithm.Atlast,thisarticlealsoproposedtheantclusteringalgorithtosolutedtheclusteringdependentonpheromon.Carryontheclassificationtotheartificialdatausingthisantclusteringalgorithm;Usethisalgorithmtocarryontheclassi
6、ficationofthesynthesizestrengthofthe2005Chinese24universities;wecanobtaintheclassifiedresultwhichmatchestotheactualsituationcase.Inthenextwork,wealsoshoulddothedifferentclusteralgorithmrespectivegoodandbadpointsaswellastheclassifiedperformanceaspectt
7、hecomparisonresearch;distinguishthedifferentperformanceofdifferentalgorithmintheanalysiswhenthedatesaredifferent.Keywords:Antcolonyalgorithm;Computersimulation;clustering;Antclustering34目录341引言11.1群智能11.2蚁群算法21.3聚类问题31.4本文研究工作42蚁群算法原理及算法描述52.1蚁群算法原理5
8、2.2蚁群优化的原理分析72.3算法基本流程92.4蚁群觅食过程计算机动态模拟102.5人工蚂蚁与真实蚂蚁的对比122.6本章小结133基本蚁群优化算法及其改进143.1旅行商问题143.2基本蚁群算法及其典型改进143.2.1蚂蚁系统143.2.2蚁群系统153.2.3最大-最小蚂蚁系统153.3基本蚁群算法仿真实验153.3.1软硬件环境153.3.2重要参数设置153.3.3仿真试验163.4本章小结184蚁群聚类算法及其应用194.1聚类问题194.2蚁群聚类算法的数学模型204.3蚁群
此文档下载收益归作者所有