蚁群聚类算法及其改进算法

资 源 简 介

蚁群聚类算法及其改进算法

详 情 说 明

蚁群聚类算法是一种受自然界蚂蚁觅食行为启发的智能优化算法。该算法通过模拟蚂蚁释放信息素和跟随信息素路径的行为，实现对数据对象的自组织聚类。

传统蚁群聚类算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷。研究人员提出结合遗传算法的改进方案，主要从以下方面进行优化：

编码方式改进：采用实数编码表示聚类中心，相比传统二进制编码能更好地保留解的空间信息。

适应度函数设计：通过类内紧密度和类间分离度的组合构建评估函数，确保聚类质量。

变异因子引入：在标准遗传操作基础上，加入动态变异机制。当种群多样性低于阈值时，触发变异操作，在解空间中产生新的探索方向。

混合选择策略：结合轮盘赌选择和精英保留策略，平衡算法的全局搜索能力和收敛速度。

这种改进算法通过遗传操作的全局搜索能力弥补了纯蚁群算法易早熟的缺点，同时变异因子的引入有效防止了种群退化。实验表明，改进后的算法在聚类准确率和收敛速度上都有显著提升。