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1、基于群体智能的分布式数据挖掘方法第3l卷1.3l第8期他计算机工程ComputerEngineering2005年4月April2005.人工智能及识别技术?文章编号:l000—428(2oo5)08—_0l4s.一l3文献标识码:A中图分类号:TPI8基于群体智能的分布式数据挖掘方法刘波,潘久辉(人计舒=机科学系,广州510632)摘要:蚁群优化足人I智能领域『{J群体斜能分支之?,【经成功地川j旅行玳销员,fl~lk凋度由选择等优化题,f川它解决数据挖掘川题还是.个新的研究课题,cmill等人引?X.I,yt?数提出
2、了肚:A('O的分类算法'.该文提出了旗于分』℃数据库体系结构的ACO分类算法,采川rjI):Il'epinelli钾:法:川的发嘶数计算方法及价息索改变方法,帧拟实验表示该方法是有救的关健词:群体钾能;蚁群优化;分类;分式数.f=lIl库DistributedDataMiningMethodBasedonSwarmIntelligence[Abstract]AntcolonyOl}lilni/:alion(A(,())isabi'ancb0ralle;~,,lyde,elopedrnI'1110ral'tifichll
3、intelligencecalledVrlrmintelligenceIthasbeenappliedsUCCeSS
4、'ulI),totr:I,clsalesploblem.1obschedule.I-{}LltCl'choiceaddolliOl'combinaloi'ialoptilnizationproblemsButitisstillaflewt.eseal'chtopicindataminingI'lrcpinellietcl】roposedA('Ocltlssificationalgolithmtosingl
5、edatabase…I'hepapei'pioposesACOclassificationalgorithlnbasedoDdisti'ibuicddatahascrLIC[LII'C.addLiStSI1,,beth'isticcomputatioi~addpbcl'CIIIIOIICupdatemethodswhichal'cdill'elcntliomI}ai'epinelli'slhcexpelimcntl1L1,,thattheinclhodiseffccti,一cIKeywords】,～alIllintcll
6、igencc;Antcoh}n3optimizatio1](A(,()):('lassil]cation;I)ist~ibuteddatabase随息分i越术越广泛以及息的迅猛增『Jll,传统的数据挖掘方法也难以,kiT:,此分式数据挖拥技术成为了人1:能j分式数村域的究热.H前,.学者按j{《{"习,总仆结介"f内F路研究分式数据挖抓算法,J:之处fr数J乍之缺乏』:1l,联系,导敛分析结果太水f0lJ.外,?义献iIi…J】Agent的分布式数据挖捌法,利川移动的,分i的,It.利II办作的智能体对分布式数槲J乍进行
7、挖捌.小文应川'种特殊Agent,研究分布式数据挖拙f厅法泼法采川群llfi(Swm'IllIntclligencc)这新兴n勺人1:能技术,投拟然l11筒t个体成的{}落(蚂蚁,蜜蜂)行为,完成分i式数挖任务.能Agent系统』它Agent系统的f:别之一足:群智能Agent系统illAgent怂息崇('t-物体释放的利化学物质)幼的,IJ艺Agent系统lllAgent足H的马区动的.数拊挖抓{足从人数i卜提小以,仃多种仃务,如关联分析,分l炎,预测,聚类,『1.『川序列分析等.水文fiJf究的』i!=分式分类办法,
8、从分jl1场地n勺数J¨发现每'数据炎的规il!IJ.1群体智能系统研究背景群体智能足研究j洋简Agent{奉}'lI仃的新兴领域l_f,源于[{】简单个体组成n勺l洋落礼会系统.在然界i卜,在一些群体,如蚂蚁,蜜蜂等,个怵能完成简的rfi--,个体之问通过1介作『IJ'以完成较为复杂的,午能的仃务.例殳ll,虫I_5蚁总能找l;山2的途把食物搬IliI家.:文献?{I,绘r'个验,'』弹蚁,H食物的路.将障物横放它们觅食的途llr,A端比B端爬离食物远.l】【llJ开始从A端爬比n勺蚂蚁数日从B端走的蚂ⅡI义数llJ:
9、【】.虫1.5蚁在爬止过{=I.i会释放信息素.tli1=蚂蚁爬止的述度一样,过一会Jb)6",从B端爬过及返llJ1的蚂蚁数l_l比从A端爬过及返回f内蚁多,此蚂Ⅱ义较途【:释放的信息索总瞳比在较K路I:释放的俯息崇总多.f息索较多的路径会吸引后多的蚁选择此条路径.外,…息索n勺蒸发,住较K路l:n勺信息素逐渐消火
