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基于遗传和蚁群算法融合的聚类新方法
引用本文:邹远强 李国徽 赵梓屹. 基于遗传和蚁群算法融合的聚类新方法[J]. 科学技术与工程, 2006, 6(23): 4700-47044713
作者姓名:邹远强 李国徽 赵梓屹
作者单位:湖南大学,软件学院,长沙,410082;中南大学,生物医学工程研究院,长沙,410008;华中科技大学,计算机科学与技术学院,武汉,430074
摘    要:遗传算法具有快速良好的全局搜索能力,而蚁群聚类算法具有良好的分布式并行性和正反馈能力。将两种算法进行融合,充分利用算法各自的优势和特点,能更有效地进行聚类分析。实验证明这种新组合算法在优化能力和时间性能上比常用的聚类算法有比较明显的优势。

关 键 词:遗传算法  蚁群算法  聚类
文章编号:1671-1815(2006)23-4700-06
收稿时间:2006-08-17
修稿时间:2006-08-17

New Clustering Algorithm Based on Combination of Genetic Algorithm and Ant Colony Algorithm
ZOU Yuanqiang,LI Guohui,ZHAO Ziyi. New Clustering Algorithm Based on Combination of Genetic Algorithm and Ant Colony Algorithm[J]. Science Technology and Engineering, 2006, 6(23): 4700-47044713
Authors:ZOU Yuanqiang  LI Guohui  ZHAO Ziyi
Abstract:Genetic algorithm has the ability of doing a global quickly and stochastically. Ant colony clustering algorithm has the ability of distributed parallel processing, and has good feedback capacity. The combination of both the algorithms can make full use of each advantages and character, and make clustering analysis better. Some experiments is proved that the new combination algorithm has obvious advantage in optimization capacity and performance time than some common clustering algorithms.
Keywords:genetic algorithm ant colony clustering algorithm clustering
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