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蚁群算法中基于信息增益的信息素值的分析与改进

辛雅斐  
【摘要】: 蚁群算法是一种仿生的启发式搜索算法,是群智能算法的一种,来源于对自然界蚂蚁寻找从蚁巢到食物的最短路径行为的研究,已成功地应用于复杂组合优化问题的求解,并且越来越得到广泛的应用。数据分类一直是数据挖掘领域中的一个重要分支,随着信息技术和互联网的飞速发展,传统的方法己经不能满足人们的需要,因此需要一些新的数据分析技术。而针对目前数据的新特点,分布广,动态性,粗糙性等,一些智能化的数据挖掘技术便应运而生。因此将蚁群算法用于分类规则的挖掘研究具有十分重要的意义。 本文研究了基于TSP的基本蚁群算法和基于分类的Ant Miner算法,并在此基础上提出了一种改进算法——基于信息增益的信息素值的修改的蚁群算法。主要创新之处就是:改变了原有算法中,信息素初值相同的情况,利用属性的信息增益对属性进行排序,根据排序结果,信息增益值高的属性赋予高的信息素初值,信息增益值低的属性赋予低的信息素初值。并且相应的修改概率选择公式和信息素更新公式。然后通过对比实验,表明该算法能够发现更好的分类规则,包括更强的预测能力,有更少的规则集以及更简单的规则。最后将基于单一数据库的改进方法引入到分布式数据库中,并结合局部和全局信息素概念,提出了一种新的基于分布式数据库的蚁群挖掘算法。


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