【摘 要】
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针对人工蜂群算法容易陷入局部最优值,收敛到最优解速度慢的缺点,通过使用固定步长和可变步长,定义采蜜蜂搜索食物源的公式,提出了一种改进的人工蜂群算法.对四个标准测试函
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针对人工蜂群算法容易陷入局部最优值,收敛到最优解速度慢的缺点,通过使用固定步长和可变步长,定义采蜜蜂搜索食物源的公式,提出了一种改进的人工蜂群算法.对四个标准测试函数仿真表明该改进算法提高了算法的优化性能.为了改善数据挖掘中聚类算法效率,从人工蜂群算法评价函数入手,使用凝聚度函数、分散度函数,将改进的人工蜂群算法用于解决聚类问题,对三个数据集测试表明新算法在聚类准确率方面有一定提高.
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