免费论文摘要：群智能优化算法在聚类领会中的运用接洽

纲要群智能优化算法是模仿底栖生物集体智能动作的智能计划本领，具备杰出的寻优本领和探求本领，且容易实行，适用性广，在处置大范围搀杂题目和优化题目时，功效要鲜明优于保守的计划本领，深受各个范围内接洽者的普遍关心，变成暂时的一个接洽热门。从第一个群智能优化算法的提出到此刻二十有年功夫内，先后有十多种群智能优化算法接踵提出，仍旧胜利的运用到了因变量优化、工程安排、图像处置、游览商题目、物流选址、聚类领会、底栖生物消息接洽等多个范围。聚类领会是人们看法和领会数据东西，创造数据之间接洽和内涵顺序的基础本领，在呆板进修、数据发掘、形式辨别、图像处置、底栖生物学、统计学、商场领会等很多范围都获得了普遍的接洽和运用，在激动高科技兴盛和社会超过上面有特殊要害的效率。正文对群智能优化算法的发源和便宜举行了大略的概括，精细的引见了蚁群算法、粒子群优化算法、萤火虫算法、布谷鸟探求算法这四种合流的群智能优化算法的仿古道理和算法刻画，阐明了聚类领会算法的要乞降罕见聚类领会算法的分门别类，在此普通之上，将蚁群算法、萤火虫算法、布谷鸟探求算法辨别运用到聚类领会中，创造相映的聚类领会模子，安排出对应的鉴于群智能优化算法的聚类领会算法，并对算法举行了仿真试验和比较评介。简直来讲，重要实行了以次三个处事：第一，以物流配送重心选址题目动作接洽东西，安排了鉴于蚁群算法的聚类算法用来求解物流配送重心选址题目。物流配送重心选址题目属于运用性和适用性比拟强的一个聚类题目，在查看材料的普通上，安排了大略的物流配送重心选址模子，将蚁群算法和物流配送重心选址模子相贯串，安排出相映的鉴于蚁群算法的聚类算法，运用到物流配送重心选址模子举行仿真试验，并和典范的聚类算法K-means算法举行比拟。这局部处事，为此后将群智能优化算法运用到聚类领会范围奠定了杰出的普通。第二，提出了鉴于最优类重心扰动的萤火虫聚类算法，并举行了仿真试验。在接洽萤火虫算法在聚类领会中运用进程中，将萤火虫算法和聚类领会题目相贯串，安排出了鉴于萤火虫算法的聚类算法，并在UCI数据集长进行了仿真试验，试验截止表白鉴于萤火虫算法的聚类算法宁静性差，并且抑制速率比拟慢，简单堕入限制最优值，所以，变换了算法中萤火虫的挪动办法，减少了扰动战略来巩固算法的全部寻优本领，制止算法堕入限制最优值，提出了鉴于最优类重心扰动的萤火虫聚类算法，举行了仿真试验，同声对算法中步长因子的取值做了试验比拟。第三，提出了融洽粒子群优化算法的布谷鸟优化聚类算法，并举行仿真试验。布谷鸟探求算法中具备进步的莱维遨游功效，能极大的提高算法的探求本领，在运用布谷鸟探求算法对UCI数据集举行聚类时，创造鉴于布谷鸟探求算法的聚类算法在探求后期简单展示振动情景，并且抑制本能较差，对准这个题目，将粒子群优化算法中的“社会进修”思维引入到布谷鸟探求算法中，提出了融洽粒子群优化算法的布谷鸟优化聚类算法，采用常用的UCI数据集举行了仿真试验，试验截止表白，新提出的算法具备布谷鸟探求算法较强的全部寻优本领，同声又具备粒子群优化算法宁静的抑制本领，其探求本领和抑制本能均获得了明显的提高。

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