蚁群聚类算法的并行化设计与实现

摘要

本文首先介绍了基于传统编程模型的解决TSP问题的蚁群优化算法，和由该蚁群优化算法改进的蚁群聚类算法，描述了它们的基本原理和实现过程。然后，对基于传统编程模型的聚类算法进行MPI并行化改进，实现了基于MPI并行计算的蚁群聚类算法。最后，分别采用iris、wine、zoo真实三个UCI数据集和Reuter-21578文本数据集进行多次测试，对基于传统编程模型的聚类算法和基于MPI并行计算的聚类算法进行性能和效率上的比较，得出基于MPI并行计算的聚类算法在性能和效率上的优势。