TY -的A2 -廖,中成药AU -庞,朝阳AU -胡,Ben-Qiong盟——张,杰盟——胡,魏盟——山,Zheng-Chao PY - 2014 DA - 2014/05/05 TI -应用数据聚类特性,加快蚁群优化SP - 545391六世- 2014 AB -蚁群优化(ACO)通常用于解决优化问题,如旅行商问题(TSP)。当它应用于TSP,其运行时的平方大小成正比的问题 N 看起来不那么有效。下面的统计特性是观察在作者的长期使用ACO基因数据分析:当数据大小 N 大,当地集群出现频繁。集群紧密,一些数据在一个小区域,形成一个类,和不同阶层之间的相关性是微弱的。和这个特性使得分而治之的想法可行的解决TSP的估计。本文改进了ACO算法,首先将所有数据分为本地集群和计算小茶匙路线然后组装一个大茶匙路线。仿真表明,该方法提高了算法的运行速度到200年因素条件下局部聚类数据集包含的特性。SN - 1085 - 3375你2014/545391 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2014/545391——摩根富林明-抽象和应用分析PB - Hindawi出版公司KW - ER