基于信息素最优更新和变异的蚁群聚类算法

• 作 者: 戴皇冠 石跃祥 李娉婷
• 机 构: 湘潭大学信息工程学院，湖南湘潭，411105
• 出 处: 湖南省第三届研究生创新论坛——信息与控制工程的新理论和新技术分论坛
• 发表日期: 2010年11期
• 关键词: pheromone updating ant colony optimization clustering mutation algorithm

本文分析了早期蚁群聚类的特点和不足，提出一种基于信息素最优更新和变异的蚁群聚类算法,该算法采用信息素最优更新策略，使每次搜索都采用周游最优蚂蚁和全局最优蚂蚁更新信息素，从而加强了正反馈的效果且减小了陷入局部优化的可能性，同时采取了一种随机变异策略,优化路径，以达到增强聚类效果，实验结果表明本文算法比早期蚁群聚类具有更优的聚类效果。