基于模拟退火遗传算法的聚类分析

将模拟退火遗传算法用于聚类分析,通过对聚类中心进行编码,定义适应度函数,选择、交叉、变异操作以及模拟退火算法的运用,给出了一种新的基于模拟退火遗传算法的聚类算法,实验结果显示该方法优于基本的遗传算法.     

基于曲率图小波分解的平面曲线光顺方法*

将模拟退火遗传算法用于聚类分析，通过对聚类中心进行编码，定义适应度函数，选择、交叉、变异操作以及模拟退火算法的运用，给出了一种新的基于模拟退火遗传算法的聚类算法，实验结果显示该方法优于基本的遗传算法。     

蚁群聚类组合方法参数M的研究

蚁群算法中参数在不同取值情况下,常常会对算法的性能和求解效率产生重大影响。该文在基于蚁群聚类组合方法的研究基础上,重点研究了蚁群聚类组合方法KMAOC算法中蚁群算法参数蚂蚁数m对KMAOC算法性能的影响,对KMAOC算法中的参数蚂蚁数m分别取值进行实验,通过几组实验验证提供了KMAOC算法中参数蚂蚁数m配置的较好建议。     

基于MATLAB的自适应蚁群聚类算法研究与仿真

介绍了蚁群算法和聚类分析,针对传统蚁群聚类算法参数设置对结果影响大的缺点,提出了一种自适应蚁群聚类算法。主要通过对传统蚁群算法的参数进行简化,增加对局部相似度的运算,使蚂蚁的移动具有一定的方向性,从而降低蚂蚁移动的随机性,对待聚类模式的主成分分析再进行聚类,简化聚类的过程。最后在MATLAB上做了仿真实验,实验结果分析表明,运用该算法能得到较好的聚类结果,从而说明该算法是可行的。     

一种基于语义相似度的群智能文本聚类的新方法*

针对基于VSM(vector space model)的文本聚类算法忽略了词之间的语义信息和各维度之间的关系,导致文本的相似度计算不够精确,提出了一种基于语义相似度的群智能文本聚类的新方法。该方法融合了模拟退火算法的全局搜索和蚁群算法的正反馈能力。其思路是,首先从语义上分析文本,利用K-均值算法进行文本聚类,再根据K-均值算法的结果,使用蚁群和模拟退火算法进行调整聚类。测试结果表明这种算法能够提高聚类精度和召回率,也验证了混合算法的正确性。     

聚类问题的自适应杂交差分演化模拟退火算法

针对K-均值聚类算法对初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一个基于自适应杂交差分演化模拟退火的K-均值聚类算法。该算法以差分演化算法为基础,通过模拟退火算法的更新策略来增强全局搜索能力,并运用自适应技术来选择学习策略、确定算法的关键参数。实验结果表明,该算法能较好地克服传统K-均值聚类算法的缺点,具有较好的全局收敛能力,且算法稳定性强、收敛速度快,将新算法与传统的K-均值聚类算法以及最近提出的几个同类聚类算法进行了比较。     

一种基于信息素的蚁群聚类算法

蚁群算法作为一种新型的优化方法,具有很强的适应性和鲁棒性。基于蚁群算法的聚类方法已经在当前数据挖掘研究中得到应用。文章提出了一个新颖策略来解决无人监督的数据聚类问题,利用信息素控制蚂蚁随机移动提高算法效率,采用运动速度各异的多个蚂蚁独立并行进行聚类来提高聚类质量。实验结果表明该方法是有效的。     

聚类邻域自适应调整的多载蚁群算法

针对基本蚁群聚类算法较长时间开销和易产生冗余聚类数目的缺陷,提出了一种基于动态邻域的多载蚁群聚类算法。算法通过邻域动态自适应调整寻找纯净的邻域,增强蚂蚁记忆体记忆纯净邻域的大小,蚂蚁之间协同交流进行多载整合相似邻域形成最终聚类结果。实验结果表明新算法能有效提高算法效率且取得较好的聚类效果。     

改进的蚂蚁聚类入侵检测方法

在现有的自适应蚂蚁聚类算法中,自适应参数的调整往往凭经验取值,从而影响聚类质量。针对该问题,提出一种利用快速模拟退火算法实现蚂蚁聚类自适应参数动态调整的改进方法。基于该算法构建的入侵检测系统无需预先指定簇的数目,也不要求满足正常行为的数目远大于入侵行为的数目等条件。对KDD CUP1999数据集的仿真实验结果表明,该算法可以得到较理想的聚类,对未知入侵有较好的检测效果。     

改进的蚂蚁聚类算法*

提出了一种改进的基于对称点距离的蚂蚁聚类算法。该算法不再采用Euclidean距离来计算类内对象的相似性,而是使用新的对称点距离来计算相似性,在处理带有对称性质的数据集时,可以有效地识别给定数据集的聚类数目和合适的划分。在该算法中,用人工蚂蚁代表数据对象,根据算法给定的聚类规则来寻找最合适的聚类划分。最后用本算法与标准的蚂蚁聚类算法分别对不同的数据集进行了聚类实验。实验结果证实了算法的有效性。     

基于蚁群聚类的历史灾害分级方法

针对历史灾害记录的描述性、简约性问题,提出一种基于蚁群聚类的历史灾害分级方法。利用灰色关联分析方法对灾害数据进行归一化处理后,再通过蚁群自动聚类的结果来划分历史灾害的等级,以避免人为的主观任意性干扰。通过与其他分级方法的性能对比,实验结果证明该方法具有较高的精确性和实用性。     

混沌扰动模拟退火蚁群算法低碳物流路径优化

低碳物流是目前物流配送领域的热点研究课题,也是群体智能优化算法的重要应用方向。针对物流配送中碳排放的度量方法,以VRP问题为基本模型,以碳排放成本为目标函数,建立了低碳物流配送路径优化模型。为了避免基本蚁群算法出现停滞及早熟现象,提出了带混沌扰动的模拟退火蚁群算法来求解低碳物流配送路径优化模型。该算法将混沌系统及模拟退火机制引入基本蚁群算法,避免了算法陷入局部最优,增强了全局搜索能力,提高了求解效率。通过实验仿真及对比分析可知,带混沌扰动的模拟退火蚁群算法的求解结果明显优于基本蚁群算法,表明了该算法的有效性和合理性。     

聚类问题的蚁群算法

文章建立了聚类分析问题模型,分析了K-均值算法、模拟退火算法和蚁群算法的优缺点,结果表明蚁群算法比较有效。     

一种基于蚁群聚类算法的雷达辐射源识别方法

提出了基于蚁群聚类算法的雷达辐射源识别方法。该方法采用雷达辐射源特征参数建立模型,对雷达辐射源样本进行识别,仿真结果接近90%。实验表明,蚁群聚类算法识别雷达辐射源的方法具有一定的可行性。     

An enhanced ant colony optimization (EACO) applied to capacitated vehicle routing problem

In this paper, an enhanced ant colony optimization (EACO) is proposed for capacitated vehicle routing problem. The capacitated vehicle routing problem is to service customers with known demands by a homogeneous fleet of fixed capacity vehicles starting from a depot. It plays a major role in the field of logistics and belongs to NP-hard problems. Therefore, it is difficult to solve the capacitated vehicle routing problem directly when solutions increase exponentially with the number of serviced customers. The framework of this paper is to develop an enhanced ant colony optimization for the capacitated vehicle routing problem. It takes the advantages of simulated annealing and ant colony optimization for solving the capacitated vehicle routing problem. In the proposed algorithm, simulated annealing provides a good initial solution for ant colony optimization. Furthermore, an information gain based ant colony optimization is used to ameliorate the search performance. Computational results show that the proposed algorithm is superior to original ant colony optimization and simulated annealing separately reported on fourteen small-scale instances and twenty large-scale instances.     

求解旅行商问题的模拟退火蚁群算法

根据蚁群算法与模拟退火算法的特性,提出了求解旅行商问题的混合算法.由模拟退火算法生成信息素分布,然后由蚁群算法根据累计更新的信息素找出若干组解,再经过模拟退火算法在邻域内找另外一个解的操作,得到更有效的解.与模拟退火算法、标准遗传算法、蚁群算法和随机初始化的蚁群算法进行比较,4种混合算法效果都比较好,策略D的混合算法效果最好.     

Application of a Memetic Algorithm for the Optimal Control of Bunches of Trajectories of Nonlinear Deterministic Systems with Incomplete Feedback

The application of a hybrid memetic constrained minimization algorithm that uses the ideas of evolutionary methods operating the concept of population and the algorithms of simulation and mutual learning of the population’s individuals for designing the optimal control of bunches of trajectories of nonlinear deterministic systems with incomplete feedback is proposed. Memetic algorithms use the concept of meme as a unit of information transmission between individuals of the population. In the proposed algorithm, the meme is a promising solution obtained in the course of executing a procedure to find an extremum. Since the proposed method uses a number of different heuristic procedures for solving the problem, in particular, the simulated annealing, ant colony optimization methods, and the path-relinking procedure for accelerating the search, the algorithm is a hybrid modified one. To demonstrate the efficiency of the proposed approach, the problem of stabilization and attitude control of a satellite is solved and the results are compared with those obtained using the local variation method.     

Study on the algorithm for smart community sensor network routing with adaptive optimization via cluster head election

To reduce the uneven energy consumption for the data transmission and extend network life of intelligent community sensor network, an adaptive routing optimized algorithm for intelligent community sensor networks with cluster head election is proposed. In this algorithm, a three-dimensional clustering method adapted to the structure of intelligent community sensor network is proposed. The three-dimensional clustering method uses the cluster head election mechanism based on minimizing the total transmission loss to optimize the energy of the intelligent community sensor network. Second, an adaptive ant colony propagation method is proposed to solve the problem of intercluster data propagation after clustering. With the best path finding algorithm of ant colony algorithm, energy balance routing with lower energy loss and lower packet error rate is proposed. Finally, the simulation results show that the algorithm has better performance in reducing energy consumption and delay, improving transmission efficiency and node survival time.     

基于模拟退火和半监督聚类的入侵检测方法

由于缺少监督数据,传统的基于聚类算法的入侵检测系统存在误报率高、检测率低等问题。针对这种情况,提出基于模拟退火和半监督K均值聚类的入侵检测方法。该方法首先利用少量标记入侵类型的网络数据改进聚类初始化过程,在K均值聚类算法中引入半监督学习,然后利用模拟退火算法跳出局部极值的能力与半监督K均值聚类算法结合以得到全局最优聚类,最后根据标记数据确定聚类类别,并应用于入侵行为的检测。基于KDDCUP99的对比实验表明,该方法利用监督数据和模拟退火算法改进了聚类算法,能够有效提高入侵检测的准确率。