人工蜂群算法的改进及在空间数据聚类中的应用

人工蜂群算法是一种新兴的群智能算法,具有灵活、易于与其他技术结合、设置参数少、实用性强的优点,但同时也存在一些缺陷,如蜜源更新和选择机制随意性较大,算法后期收敛速度慢等。本文在总结前人研究成果的基础上,从蜜源更新公式和选择机制两方面对基本的人工蜂群算法做出改进。算法的应用是蜂群算法研究的热点,本文采用位置-属性一体化概念模型,将空间属性与非空间属性纳入统一的空间计算模型,结合本文提出的改进的人工蜂群算法对Meuse数据集进行空间聚类分析,获得了比较好的结果。