蟻群算法及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用.pdf

1、近年來(lái)自然計(jì)算已經(jīng)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要且具有巨大發(fā)展前景的分支。早期有遺傳算法，免疫算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等自然計(jì)算方法，而從上世紀(jì)九十年代以來(lái)又產(chǎn)生了蟻群算法，量子計(jì)算，DNA計(jì)算，膜計(jì)算等一些具有重大前景的自然計(jì)算方法。 蟻群算法是根據(jù)螞蟻群落的種種行為而提出來(lái)的。蟻群算法具有系統(tǒng)協(xié)作，分布式運(yùn)作，全局收斂等特點(diǎn)。依據(jù)所參照的蟻群行為的不同，蟻群算法在尋優(yōu)方面有基于螞蟻覓食行為的蟻群優(yōu)化算法；在聚類分析方面有基于蟻穴清理行為的蟻群

2、聚類算法等。目前，蟻群優(yōu)化算法已從單純的組合優(yōu)化問(wèn)題求解拓展到了網(wǎng)絡(luò)路由，機(jī)器人路徑規(guī)劃，圖象處理等領(lǐng)域；蟻群聚類算法也應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)分析，圖的著色問(wèn)題等領(lǐng)域。 將蟻群算法應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)分類和聚類是近年來(lái)的研究熱點(diǎn)，但相關(guān)的研究成果并不多。本論文旨在對(duì)蟻群算法進(jìn)行詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上，通過(guò)調(diào)節(jié)蟻群行為的作用機(jī)制使蟻群算法能夠更好的運(yùn)用于數(shù)據(jù)挖掘。 本文的主要研究工作及獲得的結(jié)論包括： ①.對(duì)蟻群算法

3、的發(fā)展歷程以及當(dāng)前的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了系統(tǒng)的闡述。 ②.以TSP為例，詳細(xì)分析了蟻群算法的參數(shù)設(shè)置；在大量數(shù)值實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，獲得了蟻群算法參數(shù)間的關(guān)系；分析并給出了算法參數(shù)組合與算法效率、算法性能間的關(guān)系；為蟻群算法的參數(shù)優(yōu)化配置提供了一種方法。 ③.詳細(xì)分析了Ant-Miner算法的特性，針對(duì)數(shù)據(jù)分類規(guī)則挖掘提出了對(duì)Ant-Miner改進(jìn)的策略。包括：引入了兩步走策略，擴(kuò)大了蟻群的搜索空間；改進(jìn)了信息素更新機(jī)制，提高了算法