فا   |   En
ورود به سایت
مشاهده‌ مشخصات مقاله

روش جدیدی برای بهبود سرعت و عملکرد الگوریتم کلونی زنبورهای مصنوعی

نویسنده (ها)
  • فرزانه ذبیحی
  • حسن رشیدی حرم‌آبادی
مربوط به کنفرانس هجدهمین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران
چکیده خوشه¬بندی یکی از وظایف داده¬کاوی و شاخه¬های یادگیری بدون نظارت است و فرایند خودکاری است که در طی آن داده¬ها به دسته¬هایی که اعضای آن مشابه یکدیگر هستند، تقسیم می¬شوند. در این مقاله روشی جدید برای بهبود سرعت و عملگرد الگوریتم کلونی زنبورهای مصنوعی (ABC) معرفی شده است. همچنین از الگوریتم پیشنهادی برای خوشه¬بندی N شی در K خوشه استفاده شده است. در روش پیشنهادی، بجای انتخاب تصادفی عنصری از راه¬حل و تغییر آن برای تولید راه¬حل جدید که در الگوریتم ABC وجود داشت، با محاسبه فاصله اقلیدسی هر عنصر در راه¬حل و میانگین داده¬های متعلق به آن خوشه در آن بعد، از k اندیس کاندید در k مرکز خوشه، یک اندیس بصورت تصادفی برای تغییر و جایگزینی انتخاب شده¬است. به این ترتیب در الگوریتم ABC، استفاده از روش پیشنهادی جستجوی محلی و تولید نقاط جدید باعث شده¬است تا در هر تکرار، احتمال تولید راه¬حل¬های بهتر و تولید نقاطی با شایستگی بالاتر افزایش یابد که این امر نه تنها باعث افزایش سرعت الگوریتم در همگرایی به نقاط بهینه شده¬است بلکه منجر به تولید جواب¬هایی با میزان شایستگی بالاتر و در نهایت بالا رفتن دقت الگوریتم نیز شده¬است. این الگوریتم روی چندین مجموعه داده واقعی استاندارد آزمایش شده و با الگوریتم¬های فرامکاشفه¬ای معروف در خوشه¬بندی مانند ,GA ,TS ,SA ,ACO ABC و K-NM-PSO مقایسه شده است. نتایج عددی نشان می¬دهد که الگوریتم پیشنهادی نسبت به سایر الگوریتم¬های موجود عملکرد بهتری دارد و شبیه¬سازی¬ها نتایج بسیار امیدبخشی را برحسب کیفیت راه¬حل و زمان محاسباتی نشان می¬دهد.
قیمت
  • برای اعضای سایت : ۱٠٠,٠٠٠ ریال
  • برای دانشجویان عضو انجمن : ۲٠,٠٠٠ ریال
  • برای اعضای عادی انجمن : ۴٠,٠٠٠ ریال

خرید مقاله