MATLAB实现的改进蚁群算法动态聚类与任务分配仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用改进型蚁群算法实现动态聚类与任务分配。系统通过模拟蚂蚁觅食行为，自适应划分指定数量的聚类中心，并优化任务分配策略。适合研究数据分组与资源调度问题。

详 情 说 明

基于蚁群优化的动态聚类与任务分配仿真系统

项目介绍

本项目采用改进型蚁群算法（ACO）解决已知聚类数目的数据分组和任务分配问题。系统能够自动将输入数据划分为指定数量的聚类中心，并根据聚类结果进行最优任务分配策略规划。算法模拟蚂蚁觅食行为，通过信息素更新机制实现聚类中心的动态优化，支持多维数据处理和可视化分析功能。该系统适用于数据挖掘、资源调度和智能优化等应用场景。

功能特性

• 智能聚类分析：基于改进蚁群算法实现高效数据聚类，支持自动确定最优聚类中心
• 动态任务分配：根据聚类结果生成最优任务分配方案，支持多种约束条件
• 多维数据支持：可处理任意维度数据集的聚类分析
• 算法性能评估：提供轮廓系数、DB指数等多种聚类质量评估指标
• 可视化分析：实时显示算法收敛曲线和聚类结果分布
• 参数灵活配置：支持自定义蚂蚁数量、信息素权重、启发式因子等关键参数

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入数据：

- 准备N×M的数据集矩阵（N个样本，M个特征维度） - 设定聚类数目K值 - 配置算法参数（蚂蚁数量、信息素权重、蒸发系数等） - （可选）设置任务约束条件

1. 运行主程序：

- 系统将自动执行聚类分析和任务分配计算 - 实时显示算法迭代过程和收敛情况

1. 查看结果：

- 获取聚类标签向量和聚类中心矩阵 - 查阅任务分配方案映射关系 - 分析性能评估报告和可视化图表

参数配置示例

% 基本参数设置 data = rand(100, 3); % 100个样本，3维特征 k = 4; % 聚类数目为4 ants_num = 50; % 蚂蚁数量50 max_iter = 100; % 最大迭代次数100

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS
• 运行环境：MATLAB R2016b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度与控制功能，主要包括算法参数初始化、数据预处理、蚁群优化聚类执行、任务分配策略生成、结果可视化展示以及性能评估报告输出等完整流程。该文件整合了所有关键算法模块，提供统一的用户接口，确保系统各组件协调运作，并负责最终结果的汇总与呈现。