基于多Agent结构的自适应蚁群优化聚类算法

摘要

该文在分析蚁群优化算法多Agent结构的基础上,提出了一种新的自适应蚁群优化聚类算法.算法的多Agent分层结构为LO层agent构造解,L1层agent改进可行解,L2层agent更新信息素,更新后的信息素矩阵为下一轮解的构造提供反馈信息.算法选取变异概率p及信息素残留度p作为自适应参数,在演化过程中进行自动调节,较好地解决了加速收敛和停滞早熟的矛盾.实验结果验证了算法的有效性,该算法的聚类效果和运行效率优于GA和SA两种演化聚类算法.