【摘 要】
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针对蚁群聚类算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,通过在蚁群聚类算法的每次迭代过程中引入遗传算法,提出一种混合蚁群聚类算法.它利用遗传算法全局快速收敛的特性,提
【机 构】
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西南大学智能软件与软件工程重点实验室
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针对蚁群聚类算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,通过在蚁群聚类算法的每次迭代过程中引入遗传算法,提出一种混合蚁群聚类算法.它利用遗传算法全局快速收敛的特性,提升了蚁群聚类算法的收敛速度,同时,遗传算法中的交叉、变异操作扩大了解空间的搜索,帮助蚁群算法跳出局部最优.仿真试验验证了算法的性能.
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