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一种改进的人工蜂群算法及其在k均值聚类中的应用

【摘要】:人工蜂群(Artificial Bee Colony, ABC)算法作为一种新型的群智能优化算法,近十年发展十分迅速。算法的生物模型是受到蜜蜂在采蜜过程中,蜂群所表现出来的相互协作的智能行为的启发。通过对整个采蜜过程的抽象,提炼出人工蜂群算法,用来解决现实生活中的实际问题。由于人工蜂群算法具有算法实现简单、搜索精度高、鲁棒性较强等特点,且与经典的优化算法相比求解质量较好等,2005年由土耳其学者Karaboga提出,很快引起了众多学者的广泛关注,人工蜂群算法已经应用于旅行商问题、人工神经网络、无线传感器网络节点部署、调度问题等众多领域,并且取得了较好的成果,研究者们还在试图将算法应用到更多新的领域。人工蜂群算法作为一种新型的算法,算法还处于初级阶段,算法模型还不是很完善,在应用时也会表现出许多不足之处,在面对比较复杂的优化问题的时,算法容易“早熟”和陷入局部最优等问题。因此,研究者们开始探究如何在理论上对基本人工蜂群算法改进,在应用领域方面拓展其适用范围等问题。以下是本文做的主要工作:一、从全面优化算法性能的角度出发,针对基本人工蜂群算法的不足,本文提出了一种改进的人工蜂群算法。改进主要有两点:1.在种群的初始化阶段,本文采用基于反向学习的策略改善初始种群,根据概率论原理,初始解是随机产生的,那么相反解有50%的概率更接近所求问题的最优解,因此,为了增加种群的多样性,加快收敛速度,算法选择二者中更优的个体作为初始种群。2.对蜜源更新公式的改进。基本人工蜂群算法的蜜源更新公式是在目标蜜源领域内随机搜索一个新蜜源,这样的搜索过于盲目,从而导致收敛速度较慢,本文借鉴于差分进化(DE)算法思想,将算法的变异策略融入到人工蜂群(ABC)算法中,在寻找新蜜源的时候以邻居蜜源作为向导,并引入随机错位交叉策略吸收其他维度上的有利信息,此外,引入自适应调整策略。改进后的算法,在更新蜜源时搜索更有目的性,提高了算法的收敛速度,并且引入的自适应动态调整变量很好的平衡了算法的开发能力和搜索能力。为了证明改进的算法更好,在参数设置相同的前提下,用改进的算法、基本算法以及其他具有代表性的改进算法分别优化了一组标准测试函数,并对比分析了实验结果。实验表明,改进的算法函数优化精度更高。二、将经过上述两点改进的人工蜂群算法(DEF-ABC)用于优化K均值聚类算法。K-means算法是聚类过程中常用的算法,因算法原理通俗易懂、算法操作易于实现,因此已有广泛的应用,但是该算法在对数据集进行优化过程中,对初始聚类中心的选择有较强的依赖性,使算法具有易陷入局部最优解的缺点,本文用己经通过实验证明较ABC算法更具优势的DEF-ABC算法,对K-means算法的聚类过程进行优化,以期待有更好的聚类效果。在设计实验环节,选取了UCI机器学习数据库中几组标准测试函数,同时和一些常用的优化方法进行了分析、比较。

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