一种多蚁群聚类组合算法研究及其应用

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。

蚁群算法的原理与应用论文引言蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。

它源于对蚂蚁在寻找食物过程中的集体智能行为的研究，通过模拟蚂蚁在寻找食物时的信息交流和路径选择，来寻求最优解。

蚁群算法具有全局搜索能力、自适应性和高效性等特点，被广泛应用于各个领域的优化问题求解中。

蚁群算法的原理蚁群算法的原理主要包括蚂蚁行为模拟、信息交流和路径选择这三个方面。

蚂蚁行为模拟蚂蚁行为模拟是蚁群算法的核心，它模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为。

蚂蚁沿着路径前进，释放信息素，并根据信息素的浓度选择下一步的移动方向。

当蚂蚁在路径上发现食物时，会返回到蚂蚁巢穴，并释放更多的信息素，以引导其他蚂蚁找到这条路径。

信息交流蚂蚁通过释放和感知信息素来进行信息交流。

蚂蚁在路径上释放信息素，其他蚂蚁在感知到信息素后，会更有可能选择这条路径。

信息素的浓度通过挥发和新的信息素释放来更新。

路径选择在路径选择阶段，蚂蚁根据路径上的信息素浓度选择移动的方向。

信息素浓度较高的路径更有可能被选择，这样会导致信息素逐渐积累并形成路径上的正反馈。

同时，蚂蚁也会引入一定的随机因素，以增加算法的多样性和全局搜索能力。

蚁群算法的应用蚁群算法已经在各个领域得到广泛的应用，下面列举了几个常见的领域：•路径规划：蚁群算法能够用于求解最短路径和最优路径问题。

通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，可以得到最优的路径解决方案。

•旅行商问题：蚁群算法被广泛应用于旅行商问题的求解中。

通过模拟蚂蚁的行为，找到最优的旅行路径，使得旅行商能够有效地访问多个城市。

总结蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，通过模拟蚂蚁的行为和信息交流，来寻找最优解。

蚁群算法具有全局搜索能力、自适应性和高效性等特点，在各个领域都得到了广泛应用。

未来，随着对蚁群算法的深入研究和改进，相信它会在更多的优化问题求解中发挥重要作用。

以上是关于蚁群算法的原理与应用的论文，希望对读者有所帮助。

蚁群算法在解决实际问题中的应用蚁群算法，在近年来的科技领域中，被广泛运用于解决实际问题的优化，并且获得了不俗的成功。

比如，路线最优化、任务分配、旅游路线规划等等。

蚁群算法源于蚂蚁为寻找更优食物源而形成的群体智能行为，其原理基本同生物蚂蚁族群中的寻食行为相同，即一只蚂蚁不会独立决策，它会跟随先前蚂蚁留下的信息素路径，这些信息素路径是通过其它蚂蚁释放而形成的。

在蚁群算法中，每只「虚拟蚂蚁」都会遍历空间中的每个点，然后选择最优解，最终达到全局最优解。

这种基于群体智能的方法，尤其在求解路线最优化的问题中具有极大的优势。

这里我们以路线最优化问题为例，探讨蚁群算法在实际问题中的应用。

首先，让我们看一个典型的路线规划问题——货车配送路径问题。

假设你经营着一个货运业务，需要使用卡车在城市间进行产品分发。

每个城市都有一些客户，你必须选择访问这些客户的最佳路径，以最小化总的行驶距离或时间。

假设你有一车的货物需要在抵达大约 25 个客户的目的地后进行配送，那么这个问题将会是十分复杂的。

对于每个低密度地带，你必须仔细权衡许多路线。

此时，正常的算法会遇到计算量大、难以优化等问题，常规方法只能使用相对缓慢的贪心算法，而蚁群算法就可以派上用场了。

可以将蚂蚁虚拟成卡车行驶的路径，构建一个包含路径信息素的模型来描述它。

虚拟蚂蚁会在不同的路径中搜索最优路径，只有找到较优的路径才会留下信息素，这样就模拟出这种行为。

在这个模型中，每一只蚂蚁 (即卡车) 都会随机选择一个出发点。

然后继续按照规定的算法搜索下一个点，直到到达终点。

在每次移动中，蚂蚁会根据相邻路径上留下的信息素的强度和距离决定自己的移动方向。

信息素浓度越高，这个路径就越被视为最优路径，更容易被选中。

每只蚂蚁在搜索路径时都要遵从此规定，不过会在非常规情况下(比如没有可选路径时)才随机选择路径。

如此一来，我们就模拟出了一群「行走的卡车」，他们会在每个点上留下留货记录；在寻找邻居时，将首先考虑这些路径以及留下的留货记录。

蚁群算法求解最大团问题研究与应用目录第一章绪论 (1)1.1 课题研究背景和意义 (1)1.1.1 最大团问题 (1)1.1.2 蚁群算法 (1)1.2 研究现状 (2)1.2.1 最大团问题研究现状 (2)1.2.2 蚁群算法研究现状 (4)1.2.3 蚁群算法解决最大团问题研究现状 (5)1.3 论文主要研究内容 (8)第二章最大团问题与蚁群算法 (10)2.1 最大团问题 (10)2.1.1 最大团问题描述 (10)2.1.2 最大团问题数学模型 (11)2.2 蚁群算法 (12)2.2.1 蚁群算法基本原理 (12)2.2.2 蚁群算法的流程 (14)2.3 蚁群算法解决最大团问题 (18)2.3.1 可行解构造算法 (18)2.3.2 蚂蚁转移策略 (21)2.3.3 信息素更新策略 (22)2.3.4 Vertex-AC和Edge-AC分析 (22)2.4 本章小结 (25)第三章改进蚁群算法求解最大团问题 (26)3.1 蚁群算法解决最大团问题的参数研究 (26) 3.1.1 启发式因子α (26)3.1.2 信息素挥发度ρ (28)3.1.3 蚁群规模 (32)3.2 蚂蚁转移策略 (34)3.3 局部改善策略 (36)3.4 算法流程 (38)3.5 实验结果与分析 (40)3.5.1 实验配置和实验数据 (40)3.5.2 实验结果 (40)3.6 本章小结 (43)第四章最大团在社会网络中的应用 (44)4.1 社会网络分析概述 (44)4.2 社会网络分析主要内容 (45)4.3 仿真实验 (45)4.4 本章小结 (47)第五章结束语 (48)5.1 工作总结 (48)5.2 工作展望 (49)参考文献 (50)致谢 (53)河北工业大学硕士学位论文第一章绪论1.1 课题研究背景和意义1.1.1最大团问题最大团问题（Maximum Clique Problem，MCP）[1]是指寻找无向图中基数最大的完全子图，即图中节点数最多的完全子图。

蚁群算法应用实例详解1. 旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）：TSP是一种经典的优化问题，旨在找到一条经过所有城市的最短路径。

蚁群算法可以通过每只蚂蚁在城市之间释放信息素的方式，不断更新路径的选择概率，最终找到最优解。

2.工厂布局问题：在工厂布局问题中，需要确定在给定一组潜在工厂位置的情况下，如何选择最佳的工厂位置以最小化总体成本。

蚁群算法可以模拟蚂蚁根据信息素量来选择工厂位置，从而找到最优的布局方案。

3.路径规划问题：蚁群算法可以用于快速找到最短路径或最优路径。

例如，蚁群算法可以在无人机飞行中用于路径规划，以指导无人机在给定目标点之间找到最短路径。

4.数据聚类问题：蚁群算法可以用于数据聚类，通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，将相似的数据点聚集到一起。

这种算法可以有效地将相似的数据点聚集在一起，从而形成聚类。

5.多目标优化问题：在多目标优化问题中，蚁群算法可以用来找到一组非支配解，这些解在目标函数空间中没有比其他解更好的解。

蚁群算法可以通过使用多个信息素矩阵来维护多个目标函数的信息素量，以求得非支配解。

6.物流路径优化：在物流领域中，蚁群算法可以应用于寻找最佳的路径规划方案。

蚂蚁释放的信息素可以代表路径上的可行性和效率，使得算法能够找到最佳的物流路径。

以上仅是蚁群算法在实际应用中的一些例子，实际上蚁群算法还有很多其他的应用领域，如电力系统优化、车辆路径规划、无线传感器网路等。

蚁群算法的优势在于其灵活性和适应性，能够在不同的问题领域和复杂环境中找到最优解。

蚁群算法在大数据处理中的应用研究第一章引言随着信息技术的快速发展，数据已经成为现代社会的重要资源。

大量的数据涌现出来，如何有效地处理和分析这些数据已成为当今面临的重要挑战。

蚁群算法作为一种新兴的优化算法，已经被广泛地应用于大数据处理中。

本文将围绕蚁群算法在大数据处理中的应用进行探究，分析其优势和不足，为相关研究和实践提供参考。

第二章蚁群算法的基本原理蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是模拟蚂蚁群体行为的一种算法。

它的基本思想是通过模拟蚂蚁的觅食行为，寻求目标的最优解。

蚂蚁在寻找食物的过程中，会释放一种化学物质，称之为信息素，用于引导其他蚂蚁找到食物。

如果某一条路径上的信息素浓度较高，就说明这条路径被更多的蚂蚁选择，因此这条路径更有可能是通向食物的最短路径。

在算法中，优良路径上所留下的信息素会不断积累，也就是说，越优秀的路径上的信息素浓度就会越高，因此更可能成为优选路径。

第三章蚁群算法在大数据处理中的应用3.1 数据挖掘蚁群算法可以被用来解决数据挖掘中所遇到的诸多问题。

例如，在社交网络中找到关键人物，蚁群算法可以对这个网络进行建模，然后找到一组最有可能的“关键节点”，这些节点可以使网络中的信息传输更加高效。

3.2 任务调度在大规模分布式系统中，任务调度是一个非常重要的问题。

蚁群算法可以被用来解决这个问题。

例如，如果一个任务在某一节点上运行时间过长，蚂蚁就会认为这个节点不是很好的选择，并寻找其他节点来运行这个任务。

3.3 图像处理在图像处理中，常见的问题是如何对图像进行分割。

蚂蚁算法可以被用来解决这个问题。

在图像中，每个像素可以被看作是一个蚂蚁。

蚂蚁可以通过“留下信息素”来标记图像中的不同区域，直到找到最佳的分割点。

第四章蚁群算法的优势和不足4.1 优势蚁群算法有多种优势，其中最突出的是它的适应性。

蚁群算法能够根据当前解的优劣度调整搜索策略。

此外，蚁群算法还能进行并行计算，这使它能够应对大数据处理中的实时性和效率问题。

蚁群算法原理及应用蚁群算法是一种仿生学算法，源于观察蚂蚁在寻找食物时的行为。

蚂蚁会释放一种叫做信息素的化学物质，他们通过感知周围环境中信息素的浓度来确定前进的方向，从而找到最短路径。

这种行为激发了人们的兴趣，并产生了一种算法，叫做蚁群算法。

蚁群算法是一种基于人工智能和模拟生物学行为的算法，其模型模拟了蚂蚁群的生物行为。

这个算法利用了如下两个原则：正反馈原则和负反馈原则。

正反馈原则表示，当一只蚂蚁找到一个食物源时，它会释放更多的信息素。

这就会吸引更多的蚂蚁来到这个地方。

这样就会形成一个正反馈环路，吸引更多的蚂蚁前来寻找食物源。

负反馈原则则是取决于路径的长度。

当一只蚂蚁走过一个路径时，它会释放少量的信息素。

这对于后来的蚂蚁没有吸引力，因为它们寻找的是最短路径。

因此，这个算法会抑制过度访问较长的路径。

蚁群算法的应用是多种多样的。

它最初被用于解决数字优化问题，如让搜索引擎更加快速地搜索结果。

蚁群算法还被用于处理路径优化问题，如在工业生产中优化物流方式、优化进程流程等等。

它也可以被用于解决网络优化问题，如希望让多个节点之间的通信更加协调顺畅。

此外，蚁群算法也可以在机器学习领域中用于无监督聚类。

蚁群算法的这个特性能够自动聚类数据，而不是强制类别。

蚁群算法的优点是可以在没有先验知识的情况下，通过不断自我修正来确定最优解。

其他优点包括执行优化和决策，具备分布式处理和并行特性，算法简单，无需专业知识和特殊设备，便于应用和推广。

然而，它的缺点也是显而易见的。

它可能容易受到局部最优解的影响。

当蟻群搜索路径被卡住在局部最优解上时，很难跳出这个局部最优值陷阱。

因此，对算法参数的准确调节和合理设置具有至关重要的意义。

总之，蚁群算法是一种非常有效的算法，可以广泛应用于各种不同的领域。

它的潜力非常巨大，因此它也成为了很多优化和决策问题中的首选工具。

虽然它还存在一些不足，但蚁群算法的复杂度和效率适用于许多实际应用问题。

( 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。

蚁群算法改进及应用研究摘要：蚁群算法是一种启发式优化算法，其物理现象的模拟和仿生方法使其在多个领域得到广泛应用。

本文将介绍蚁群算法的基本原理，并对其改进方法进行探讨。

在应用方面，将重点讨论蚁群算法在路线规划、图像处理、机器学习和网络优化等领域的应用。

通过对蚁群算法的研究和改进，将有助于提高算法的性能和适应性。

1. 引言蚁群算法是一种基于觅食行为的模拟算法，最早由意大利科学家Marco Dorigo等人于1992年提出。

蚁群算法的基本原理来自于觅食过程中蚂蚁的行为，通过模拟蚂蚁的觅食路径选择和信息素沉积行为，实现对问题的优化求解。

2. 蚁群算法的基本原理蚁群算法的基本原理是通过蚂蚁之间的正反馈作用进行信息传递和问题求解。

蚂蚁在觅食过程中会留下一种称为信息素的物质，用于标记路径的好坏。

蚂蚁选择路径时，会倾向于选择信息素浓度高的路径，从而形成一种积累性的正反馈循环。

在这个过程中，较短路径上的信息素浓度会逐渐增加，吸引更多的蚂蚁选择该路径，集中力量探索更优解。

3. 蚁群算法的改进方法为了提高蚁群算法的搜索效率和求解能力，研究者们提出了多种改进方法。

其中，一些方法采用了参数调整和策略改进的方式，如引入启发式信息和适应性参数。

另一些方法则通过改变信息素更新策略和蚂蚁的移动方式来改进算法性能。

例如，引入局部更新策略和全局更新策略，以增加算法的全局搜索能力和局部搜索能力。

4. 蚁群算法在路线规划中的应用蚁群算法在路线规划中具有很好的应用潜力。

通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的路径选择行为，可以有效地解决旅行推销员问题等路线规划问题。

在实际应用中，蚁群算法已经被用于城市交通规划、船舶调度和智能导航系统等领域，取得了良好的效果。

5. 蚁群算法在图像处理中的应用蚁群算法在图像处理中也有不少应用。

例如，通过模拟蚂蚁的觅食路径选择行为，可以实现图像分割、边缘检测和图像增强等任务。

此外，蚁群算法还可以用于图像压缩、图像重建和图像分类等方面。

蚁群算法的基本原理及应用1. 简介蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的计算机算法。

蚁群算法最早由意大利学者Dorigo等人于1992年提出，它通过模拟蚂蚁在搜索食物时的行为规律，能够解决很多优化问题。

在近年来，蚁群算法在路线规划、任务分配、组合优化等方面得到了广泛的应用。

2. 基本原理蚁群算法的基本原理是模拟蚂蚁在搜索食物过程中的行为规律。

蚂蚁在搜索食物的过程中，会释放一种称为信息素（pheromone）的化学物质，用以指引其他蚂蚁前往食物的路径。

当蚂蚁选择了一条路径后，它会在路径上释放信息素，并且信息素会随着时间的推移逐渐挥发。

蚂蚁在选择路径时具有一定的随机性，同时也受到信息素浓度的影响。

信息素浓度高的路径会更有可能被选择，从而使得路径上的信息素浓度进一步增加。

蚁群算法利用蚂蚁在搜索食物过程中的行为规律来解决优化问题。

算法首先随机生成一群蚂蚁，在每一次迭代中，蚂蚁根据信息素浓度和启发式信息（即问题本身的特征）来选择路径，并更新路径上的信息素浓度。

随着迭代次数的增加，信息素浓度会不断迭代更新，蚂蚁在路径选择时也会趋向于选择信息素浓度高的路径。

最终，蚁群算法通过大量蚂蚁的合作和信息素的反馈来寻找到最优解。

3. 应用领域蚁群算法在很多优化问题中得到了广泛的应用。

以下是一些常见的应用领域：•路线规划：蚁群算法可以用于解决旅行商问题（TSP），在城市之间找到最优的路径，从而提高运输效率和降低成本。

•任务分配：蚁群算法可以用于解决多机器人的任务分配问题，将任务分配给不同的机器人来实现协作完成。

•组合优化：蚁群算法可以用于解决组合优化问题，例如在工程中安排最优的资源分配，或者在电信网络中找到最短的路径以优化网络流量。

4. 算法流程蚁群算法的基本流程如下：1.初始化信息素和启发式信息。

2.生成一群蚂蚁，放置在起始位置。

3.每只蚂蚁根据信息素浓度和启发式信息选择路径，并更新路径上的信息素浓度。

科技创新导报2017 NO.06Science and Technology Innovation Herald信息科学D O I： 10.16660/j.c n k i.1674-098X.2017.06.138蚁群算法及应用研究李树嵩(哈尔滨学院黑龙江哈尔滨150086)摘要：该文就蚁群算法的起源进行了研究，介绍了蚁群算法的原理和作用。

同时介绍了蚁群算法的应用领域并以举例的方式具体介绍了如何让蚁群算法在软件系统中发挥作用。

关键词：遗传算法商旅问题考试系统算法实现软件编程中图分类号：T P18 文献标识码：A文章编号：1674—098X(2017)02(c)—0138—021蚁群算法的简介蚁群算法的思想最早来源于生物群体，人们通过观察发现，一些生物群体例如蚂蚁群体、蜜蜂群体等，它们的智商 虽然很低，但是这些群体在觅食、寻找路径或者群体工作时却能体现出超高的能力。

人们进而展开分析，通过借鉴它们 的行为，转换为具体思想，用以解决具体的数学问题，同时 通过编程将算法实现，解决实际生活与工作的问题。

蚁群算法基本思想：蚁群能够在初次到达的地点，迅速 地找到最短、最优的路径。

那么它们是如何实现的呢。

它们 可以通过分泌一种化学物质，在路径中留下气味。

其他蚂蚁可以根据这种气味，发现其他蚂蚁所走的路径，继续前行，同时自身释放出气味(这种能释放出气味的化学物质我们称之为信息素)这种信息素还拥有另一个特性，就是随着时间而挥发。

因此走得多的路径，会因为信息素的不断累积而气味浓重，走得少的路径信息素会不断挥发而消散。

因此，蚁 群会找到最多蚂蚁走的路径，同时越短的路径挥发得越少，所以大量蚁群有机会走到最短路径当中。

从某种意义上来说，蚁群算法也是遗传算法的一种，利于寻找最短或者最优路径，具备算法的并行机制，能够解决生活中许多的实际问题，下文会有所介绍。

2蚁群相关算法介绍2.1相关算法类型首先，A C O算法，以个体为研究点，每个蚂蚁释放自己的 信息素，其余蚂蚁发现信息素并通过路径的浓度来进行路径选择。