蚁群算法聚类设计

－5009－0引言俗话说“物以类聚，人以群分”，人们在不知不觉中进行着聚类活动，它是人们认识和探索事物之间内在联系的有效手段。

聚类在数据挖掘中有着重要的地位，它既可以用作独立的数据挖掘工具，来发现数据库中数据分布的一些深入信息，也可以作为其它数据挖掘算法的预处理步骤。

因此，聚类算法的研究具有很重要的现实意义。

蚁群算法不依赖于具体问题，具有全局优化能力，因此受到了广大学者的注意。

此后蚁群算法不断被改进并应用于不同领域。

在聚类分析方面，Deneubourg等人受蚂蚁堆积尸体和分类它们的幼体启发，最早将蚁群算法用于聚类分析，从此开始了蚁群聚类算法的研究。

本文详细地讨论了现有的蚁群聚类算法的基本原理与性能，在归纳总结的基础上提出需要完善的地方，以推动蚁群聚类算法的进一步研究及在更广阔的领域内得到应用。

1聚类概念及数学模型聚类就是把一组个体按照相似性归为若干类或簇，使得属于同一类或簇的个体之间的差别尽可能的小，而不同类或簇的个体间的差别尽可能大。

聚类质量是用对象的相异度来评估，而不同类型变量的相异度的计算方法是不同的，常用的度量方法是区间标度变量中的欧几里得距离。

聚类的数学描述：设样本集={,=1,2,…,}，其中为维模式向量，其聚类问题就是找到一个划分={1,2,…,}，满足==1，≠，=，,=1,2,…,，≠，且使得总的类内离散度和==1,最小，其中为的聚类中心，=1,2,…,；,为样本到其聚类中心的距离，即,=‖‖。

聚类目标函数为各样本到对应聚类中心的距离总和，聚类中心=1，||为的样本数目。

2蚁群聚类算法分类及应用由于现实的蚁群运动过程接近于实际的聚类问题，所以近年来涌现出大量的蚁群聚类算法。

这些算法不仅思想、原理不同，而且算法的特性也根据解决问题的不同而不同，如初始参数及待聚类数据的要求、聚类形状等。

根据改进方式的不同，蚁群聚类算法可分3类：①基于蚂收稿日期：2007-10-17 E-mail：05lihua@作者简介：裴振奎(1962－)，男，山东东营人，博士研究生，副教授，硕士生导师，研究方向为机器学习与计算智能；李华(1977－)，女，山东滨州人，硕士研究生，研究方向为数据挖掘、自然计算；宋建伟(1982－)，女，河北廊坊人，硕士研究生，研究方向为网络安全、计算智能；韩锦峰(1981－)，女，山西大同人，硕士研究生，研究方向为计算智能、数据库系统理论。

轨迹聚类蚁群算法
轨迹聚类是一种数据挖掘技术，用于将具有相似移动模式的对象（如车辆、行人或动物）分组在一起。

这种聚类通常用于地理信息系统、智能交通系统、公共安全等领域。

蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，具有并行性、全局优化和启发式搜索的特点。

将蚁群算法应用于轨迹聚类，是一种创新的尝试。

在轨迹聚类中，蚁群算法可以用来指导聚类的过程，特别是在确定对象之间的相似性和距离时。

具体来说，蚁群算法可以用于以下几个方面：
距离度量：蚁群算法可以用来确定对象之间的距离或相似性度量。

通过模拟蚂蚁之间的信息素传递机制，我们可以定义一个距离函数，该函数根据对象之间的移动模式和方向计算它们之间的相似性。

聚类中心选择：在轨迹聚类中，选择合适的聚类中心是非常重要的。

蚁群算法可以通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，来选择最具代表性的轨迹点作为聚类中心。

这些中心可以作为其他轨迹的参考点，以进行更准确的聚类。

聚类质量优化：蚁群算法还可以用于优化聚类的质量。

通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为，我们可以找到一个最优的聚类方式，使得同一聚类的轨迹具有更高的相似性，而不同聚类的轨迹具有更大的差异性。

动态调整：蚁群算法还具有动态调整的特点，可以根据数据的分布和变化来动态地调整聚类的结果。

这使得蚁群算法在处理动态变化的轨迹数据时具有很大的优势。

总的来说，将蚁群算法应用于轨迹聚类是一种有效的方法，可以大大提高聚类的质量和效率。

数据挖掘中的蚁群算法应用数据挖掘是一项重要的技术，它通过分析大量的数据来发现隐藏在其中的规律和模式。

在数据挖掘的过程中，算法的选择和应用是至关重要的。

蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，它在数据挖掘中得到了广泛的应用。

蚁群算法最早由意大利学者马可·多里哥提出，他观察到蚂蚁在觅食时会留下一种信息素，用来引导其他蚂蚁找到食物。

基于这个观察，他提出了一种模拟蚂蚁觅食行为的算法，即蚁群算法。

蚁群算法的核心思想是通过模拟蚂蚁在觅食过程中的行为，来寻找最优解。

蚁群算法在数据挖掘中的应用主要体现在两个方面：聚类和优化。

在聚类方面，蚁群算法可以用来对数据进行分组，找到其中的相似性和关联性。

蚂蚁觅食的过程可以看作是一种聚类的过程，蚂蚁会根据信息素的浓度选择前往哪个地点，从而形成不同的聚类。

在优化方面，蚁群算法可以用来求解最优化问题，如旅行商问题和资源分配问题。

在聚类方面，蚁群算法可以通过模拟蚂蚁的觅食行为来对数据进行分组。

蚂蚁在觅食时会根据信息素的浓度选择前往哪个地点，如果某个地点的信息素浓度较高，那么更多的蚂蚁会选择前往该地点。

这样，蚂蚁就会形成不同的聚类，每个聚类中的蚂蚁都具有相似的特征。

通过蚁群算法可以自动地找到数据中的聚类结构，从而提供了对数据的深入理解。

在优化方面，蚁群算法可以用来求解最优化问题。

例如，旅行商问题是一个经典的最优化问题，即寻找一条路径，使得旅行商能够经过所有城市并返回起点，同时路径的总长度最短。

蚁群算法可以通过模拟蚂蚁的觅食行为来求解这个问题。

蚂蚁在觅食时会根据信息素的浓度选择路径，如果某条路径上的信息素浓度较高，那么更多的蚂蚁会选择该路径。

通过不断迭代，蚁群算法可以找到最优的路径。

除了聚类和优化，蚁群算法还可以应用于其他领域。

例如，在无线传感器网络中，蚁群算法可以用来优化传感器节点的部署，从而提高网络的覆盖范围和能量利用效率。

在图像处理中，蚁群算法可以用来进行图像分割和特征提取，从而实现图像的自动识别和分类。

计算机工程与应用2006.16引言聚类分析是数据挖掘领域中的一个重要分支[1],是人们认和探索事物之间内在联系的有效手段,它既可以用作独立的据挖掘工具,来发现数据库中数据分布的一些深入信息,也以作为其他数据挖掘算法的预处理步骤。

所谓聚类(clus- ring)就是将数据对象分组成为多个类或簇(cluster),在同一簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别大。

传统的聚类算法主要分为四类[2,3]:划分方法,层次方法, 于密度方法和基于网格方法。

受生物进化机理的启发,科学家提出许多用以解决复杂优问题的新方法,如遗传算法、进化策略等。

1991年意大利学A.Dorigo等提出蚁群算法,它是一种新型的优化方法[4]。

该算不依赖于具体问题的数学描述,具有全局优化能力。

随后他其他学者[5～7]提出一系列有关蚁群的算法并应用于复杂的组优化问题的求解中,如旅行商问题(TSP)、调度问题等,取得著的成效。

后来其他科学家根据自然界真实蚂蚁群堆积尸体分工行为,提出基于蚂蚁的聚类算法[8,9],利用简单的智能体仿蚂蚁在给定的环境中随意移动。

这些算法的基本原理简单懂[10],已经应用到电路设计、文本挖掘等领域。

本文详细地讨现有蚁群聚类算法的基本原理与性能,在归纳总结的基础上出需要完善的地方,以推动蚁群聚类算法在更广阔的领域内到应用。

2聚类概念及蚁群聚类算法一个簇是一组数据对象的集合,在同一个簇中的对象彼此类似,而不同簇中的对象彼此相异。

将一组物理或抽象对象分组为类似对象组成的多个簇的过程被称为聚类。

它根据数据的内在特性将数据对象划分到不同组(或簇)中。

聚类的质量是基于对象相异度来评估的,相异度是根据描述对象的属性值来计算的,距离是经常采用的度量方式。

聚类可用数学形式化描述为:设给定数据集X={x1,x2,…,xn},!i∈{1,2,…,n},xi={xi1,xi2,…,xip}是X的一个对象,!l∈{1,2,…,p},xil是xi对象的一个属性。

计算机工程与应用2006.16引言聚类分析是数据挖掘领域中的一个重要分支[1],是人们认和探索事物之间内在联系的有效手段,它既可以用作独立的据挖掘工具,来发现数据库中数据分布的一些深入信息,也以作为其他数据挖掘算法的预处理步骤。

所谓聚类(clus- ring)就是将数据对象分组成为多个类或簇(cluster),在同一簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别大。

传统的聚类算法主要分为四类[2,3]:划分方法,层次方法, 于密度方法和基于网格方法。

受生物进化机理的启发,科学家提出许多用以解决复杂优问题的新方法,如遗传算法、进化策略等。

1991年意大利学A.Dorigo等提出蚁群算法,它是一种新型的优化方法[4]。

该算不依赖于具体问题的数学描述,具有全局优化能力。

随后他其他学者[5～7]提出一系列有关蚁群的算法并应用于复杂的组优化问题的求解中,如旅行商问题(TSP)、调度问题等,取得著的成效。

后来其他科学家根据自然界真实蚂蚁群堆积尸体分工行为,提出基于蚂蚁的聚类算法[8,9],利用简单的智能体仿蚂蚁在给定的环境中随意移动。

这些算法的基本原理简单懂[10],已经应用到电路设计、文本挖掘等领域。

本文详细地讨现有蚁群聚类算法的基本原理与性能,在归纳总结的基础上出需要完善的地方,以推动蚁群聚类算法在更广阔的领域内到应用。

2聚类概念及蚁群聚类算法一个簇是一组数据对象的集合,在同一个簇中的对象彼此类似,而不同簇中的对象彼此相异。

将一组物理或抽象对象分组为类似对象组成的多个簇的过程被称为聚类。

它根据数据的内在特性将数据对象划分到不同组(或簇)中。

聚类的质量是基于对象相异度来评估的,相异度是根据描述对象的属性值来计算的,距离是经常采用的度量方式。

聚类可用数学形式化描述为:设给定数据集X={x1,x2,…,xn},!i∈{1,2,…,n},xi={xi1,xi2,…,xip}是X的一个对象,!l∈{1,2,…,p},xil是xi对象的一个属性。

kmeans聚类蚁群算法（原创版）目录一、引言二、K-means 聚类算法概述1.基本原理2.算法流程三、蚁群算法概述1.基本原理2.算法流程四、K-means 聚类算法与蚁群算法的结合1.结合方式2.优势与不足五、应用实例与结果分析六、结论正文一、引言在数据挖掘和机器学习领域，聚类算法是一种重要的方法，它可以将大量的数据进行分类和整理，从而方便后续的分析和处理。

本文将介绍一种常见的聚类算法——K-means 聚类算法，以及一种优化算法——蚁群算法，并探讨它们在实际应用中的结合与应用。

二、K-means 聚类算法概述1.基本原理K-means 聚类算法是一种基于距离的聚类方法，它的目标是将数据分为 K 个簇（cluster），使得每个数据点与其所属簇的中心点（均值）之间的距离最小。

2.算法流程K-means 聚类算法的流程如下：(1) 随机选择 K 个数据点作为初始中心点。

(2) 将剩余的数据点分别归入距离最近的中心点所在的簇。

(3) 更新每个簇的中心点，即计算簇内所有数据点的均值。

(4) 重复步骤 (2) 和 (3)，直到中心点不再发生变化，或者达到预设的最大迭代次数。

三、蚁群算法概述1.基本原理蚁群算法是一种基于自然界蚂蚁觅食行为的优化算法，它通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的信息素更新和路径选择，来解决最优化问题。

2.算法流程蚁群算法的基本流程如下：(1) 初始化信息素和路径。

(2) 蚂蚁随机选择一条路径，并根据路径上的信息素浓度更新信息素。

(3) 蚂蚁根据信息素浓度选择新的路径。

(4) 重复步骤 (2) 和 (3)，直到达到预设的最大迭代次数。

四、K-means 聚类算法与蚁群算法的结合1.结合方式K-means 聚类算法与蚁群算法的结合，主要是将蚁群算法应用于K-means 聚类算法的初始中心点选择和簇划分过程。

具体来说，可以将蚁群算法视为一种启发式方法，用于在初始阶段为 K-means 聚类算法提供较好的中心点候选集，从而提高聚类的准确性和效率。

分层递进的改进聚类蚁群算法解决TSP问题改进聚类蚁群算法是一种针对旅行商问题（TSP）的优化算法，通过分层递进的方式不断改进蚁群算法来解决TSP问题。

下面将详细介绍这种算法的原理和步骤。

首先，需要了解蚁群算法的基本原理。

蚁群算法受到蚂蚁在寻找食物路径上的行为启发，通过模拟蚂蚁在地图上选择路径的行为，来求解最优路径。

蚂蚁在搜索过程中会释放信息素，其他蚂蚁通过感知到这些信息素来进行选择。

改进聚类蚁群算法的第一步是进行初始化。

初始化过程中，将问题分为多层，每层包含若干个聚类，每个聚类包含若干个蚂蚁。

每层的聚类个数和蚂蚁个数可以根据问题规模和实验经验进行确定。

接下来，需要进行分层聚类。

通过将问题分解为多个聚类，可以减少问题规模，简化计算过程。

每个聚类中的蚂蚁只搜索当前聚类中的解空间，并释放相应的信息素。

同时，每个聚类都会记录当前最优解。

在每个聚类中，蚂蚁通过模拟选择路径来搜索最优解。

蚂蚁根据当前位置和信息素浓度来选择下一个位置，并更新蚂蚁走过的路径和解的质量。

在每个位置选择之后，蚂蚁还会释放信息素，用于后续蚂蚁的选择。

在每个聚类中的蚂蚁完成搜索后，将选择最优解的蚂蚁移动到上一层。

这样，上一层的聚类就可以得到一个更好的初始解，并进行下一轮的搜索。

这个过程不断迭代，直到达到最高层。

最后，将最高层得到的优化解进行整理和调整，得到最终的TSP路径。

根据每个聚类中记录的最优解，可以确定每一层中每个聚类的初始路径。

然后，通过蚁群算法进行一定轮数的搜索和迭代，可以得到更优的路径。

通过分层递进的改进聚类蚁群算法，可以通过简化问题，减少搜索空间，提高搜索效率，从而得到更优的TSP路径。

该算法在解决TSP问题时具有较好的效果，并且可以通过调整和优化不同层的参数和设置来进一步提升算法的性能。

基于蚁群算法的聚类分析方法的研究及应用的开题报告一、研究背景随着现代科技的不断发展，数据量的不断增加，数据分析成为了当前热门的研究方向之一。

其中，聚类分析作为数据挖掘和机器学习领域中的一种重要方法，可以将数据集中的样本划分成若干个不同的类别，并且在同一类别中的样本具有相似的特征，而不同类别之间的样本存在显著差异。

聚类分析方法在市场细分、医学诊断、生物信息学等领域中具有重要应用。

蚁群算法作为一种新兴的优化算法，在优化问题的求解方面具有良好的性能。

蚁群算法源于对蚂蚁觅食行为的研究，它通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为，通过信息交流和趋同行为来寻找问题的最优解。

蚁群算法已经成功地应用于TSP问题、图着色问题、网络路由等领域。

将蚁群算法应用于聚类分析中，将样本等同于蚂蚁，样本之间的相似度等同于蚂蚁之间通过信息素交流所建立的连接关系，利用蚁群算法进行信息素的更新和蚂蚁的移动从而得到聚类结果。

相比于传统的聚类算法，蚁群算法具有更好的鲁棒性、稳定性和有效性，能够处理具有复杂特征的高维数据集。

二、研究目的本文旨在研究基于蚁群算法的聚类分析方法，并将其应用于实际数据集。

具体研究目的如下：1. 综述聚类分析和蚁群算法的相关理论和算法2. 设计基于蚁群算法的聚类分析模型，并验证模型的正确性和有效性3. 对比不同聚类算法在不同数据集下的实验结果，展示蚁群算法的优越性4. 在真实数据集中应用蚁群算法进行聚类分析，并探讨实际应用中的优化措施和注意事项三、研究内容为实现上述研究目的，本文将分以下几个方面进行研究：1. 聚类分析理论概述：对聚类分析的基础理论和算法进行综述，如K-means、层次聚类等2. 蚁群算法理论概述：对蚁群算法的基础理论和算法进行综述，如蚁群优化算法和蚁群聚类算法3. 基于蚁群算法的聚类分析模型设计：设计基于蚁群算法的聚类分析模型，并结合实际数据集验证模型正确性和有效性4. 蚁群算法在聚类分析中的应用：将蚁群算法应用于不同数据集的聚类分析中，并与其他聚类算法进行比较5. 蚁群算法聚类分析的优化措施：探讨蚁群算法在聚类分析中的优化措施，如参数调节、蚁群规模选择等四、研究意义本文的研究结合了蚁群算法和聚类分析两个领域的优势，提出基于蚁群算法的聚类分析模型，并将其应用于实际数据集，探索了蚁群算法在聚类分析中的优越性和实际应用中的注意事项。

( 1 . 青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛 2 66061 ; 2 .德州职业技术学院计算机信息技术工程系山东德州 2 53023)摘要: 本文首先简单阐述了蚁群算法及其发展, 接着在蚁群算法的聚类分析概念基础上, 联系国内外研究与应用, 介绍了蚁群算法的聚类应用, 着重说明了蚁群算法用于聚类的方向, 最后总结了带聚类处理的蚁群算法的研究和应用的可能方向。

关键词: 蚁群算法聚类分析中图分类号: G 642文献标识码: A 文章编号: 16 7 4-098X(2 0 10)05(b)-0 0 3 4 -01蚁群算法是一种仿生优化算法,最初由意大利学者D o r i g o M 于1991年首次提出, 自从D o r i g o M 等人首次将蚁群算法应用于TSP以来,蚁群算法的研究和应用飞速发展, 并将其推广到了诸多优化领域, 现在其应用领域已扩展到数据聚类、故障诊断、控制参数优化、数据分类、布局优化、机器人控制、以及仿真和参数辩识等若干领域。

的聚类分析方法包括K均值算法、模糊C均值算法、图论聚类法、神经网络法等方法,在商务管理中, 可以帮助分析客户中的相似客户群, 用来制定策略; 在自然科学中,可以推导物种分类, 以提高对种群固有结构的认识, 等各领域有着广泛的应用。

知识之间的不协调性[8];同月赵伟丽等人提出了能有效处理混合属性数据集的基于信息熵的蚁群聚类算法的改进算法。

4 结语蚁群算法自提出以来不断发展改进,在数据聚类分析中也得到了较大的研究和应用, 但是还是存在一些缺陷, 笔者认为需要从以下几方面进一步改进:怎样能在客观世界的聚类任务中, 更好的抽象出适当表达的蚁群求解的问题空间; 蚁群算法里参数的选择大多是通过多次实验找优, 选取的方法和原则目前无统一的理论依据支撑; 蚁群算法的时间复杂度较大, 应改进算法性能, 以适应大规模数据聚类分析; 目前蚁群算法大多停留在仿真实验中, 其理论体系还缺乏一个完备的数据解释, 并且其收敛性也没得到完善的证明。

蚁群算法聚类分析摘要：蚁群算法是今年来才提出的一种基于种群寻优的启发式搜索算法，由意大利学者M.Dorigo等于1991年首先提出。

该算法受到自然界中真实蚁群集体行为的启发，利用真实蚁群通过个体间的信息传递、搜索从蚁穴到食物间的最短路径的集体寻优特征，来解决一些离散系统中优化的困难问题。

本文就蚁群算法的基本原理、模型特征、聚类分析展开论述。

关键字：蚁群算法原理模型聚类分析引言蚁群算法是最近几年才提出的一种新型的模拟进化算法。

蚂蚁是大家司空见惯的一种昆虫，而他们的群体合作的精神令人钦佩。

他们的寻食、御敌、筑巢(蚂蚁的筑窝、蜜蜂建巢)之精巧令人惊叹。

蚂蚁是自然界中常见的一种生物，人们对蚂蚁的关注大都是因为“蚂蚁搬家，天要下雨”之类的民谚。

然而随着近代仿生学的发展，这种似乎微不足道的小东西越来越多地受到学者们的关注。

1991年M．DIorigo，V.MaIliezzo等人首先提出了蚁群算法 (Ant Colony Algorithms)，人们开始了对蚁群的研究：相对弱小，功能并不强大的个体是如何完成复杂的工作的(如寻找到食物的最佳路径并返回等)。

在此基础上一种很好的优化算法逐渐发展起来。

基本蚁群算法的机制原理模拟蚂蚁群体觅食行为的蚁群算法是作为一种新的计算智能模式引入的，该算法基于如下基本假设：(1)蚂蚁之间通过信息素和环境进行通信。

每只蚂蚁仅根据其周围的局部环境做出反应，也只对其周围的局部环境产生影响；(2)蚂蚁对环境的反应由其内部模式决定。

因为蚂蚁是基因生物，蚂蚁的行为实际上是其基因的适应性表现，即蚂蚁是反应型适应性主体；(3)在个体水平上，每只蚂蚁仅根据环境做出独立选择；在群体水平上，单只蚂蚁的行为是随机的，但蚁群可通过自组织过程形成高度有序的群体行为；由上述假设和分析可见，基本蚁群算法的寻优机制包含两个基本阶段：适应阶段和协作阶段。

在适应阶段，各候选解根据积累的信息不断调整自身结构，路径上经过的蚂蚁越多，信息量越大，则该路径越容易被选择；时间越长，信息量会越小；在协作阶段，候选解之间通过信息交流，以期望产生性能更好的解，类似于学习自动机的学习机制。

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Study on Ant Colony Algorithm and its Application inClusteringAbstract：As the ant colony algorithm was proposed by M. Dorigo in 1991,it bringed a extremely large attention of scholars, in past short more than ten years, optimized, the network route, the function in the combination optimizes, domains and so on data mining, robot way plan has obtained the widespread application, and has obtained the good effect.This acticle discussed the basic principle of it at first, then introduced the TSP,this acticle also analysed the ant colony algorithm and its improved algorithm, and explanated it by the computer simulates, then it analysed the clustering algorithm and the ant clustering algorithm, builded the ant clustering algorith to solution the clustering by the traditioned ant algorithm. At last, this article also proposed the ant clustering algorith to soluted the clustering dependent on pheromon. Carry on the classification to the artificial data using this ant clustering algorithm; Use this algorithm to carry on the classification of the synthesize strength of the 2005 Chinese 24 universities; we can obtain the classified result which matches to the actual situation case. In the next work, we also should do the different cluster algorithm respective good and bad points as well as the classified performance aspect the comparison research; distinguish the different performance of different algorithm in the analysis when the dates are different.Key words：Ant colony algorithm; Computer simulation; clustering; Ant clustering目录1 引言 (3)1.1群智能 (2)1.2蚁群算法 (3)1.3聚类问题 (4)1.4本文研究工作 (5)2 蚁群算法原理及算法描述 (5)2.1蚁群算法原理 (5)2.2蚁群优化的原理分析 (8)2.3算法基本流程 (10)2.4蚁群觅食过程计算机动态模拟 (11)2.5人工蚂蚁与真实蚂蚁的对比 (13)2.6本章小结 (14)3 基本蚁群优化算法及其改进 (15)3.1旅行商问题 (15)3.2基本蚁群算法及其典型改进 (15)3.2.1 蚂蚁系统 (15)3.2.2 蚁群系统 (16)3.2.3 最大-最小蚂蚁系统 (16)3.3基本蚁群算法仿真实验 (16)3.3.1 软硬件环境 (16)3.3.2 重要参数设置 (16)3.3.3仿真试验 (17)3.4本章小结 (19)4 蚁群聚类算法及其应用 (20)4.1聚类问题 (20)4.2蚁群聚类算法的数学模型 (21)4.3蚁群聚类算法 (21)4.3.1 蚁群聚类算法分析 (22)4.3.2 蚁群聚类算法流程 (25)4.4蚁群聚类算法在高校分类中的应用 (25)4.5本章小结 (27)5 结论与展望 (28)参考文献 (29)致谢 (31)附录 (32)1 引言下面将介绍群智能以及蚁群算法和聚类问题。