蚁群算法是一种模拟群体智能的算法,它通过模拟蚂蚁搜索从巢穴至食物最短路径的行为来求解问题。蚁群算法具有鲁棒性、并行性、易于并行实现及与其他方法相结合等特点。近年有人提出了回溯蚁群模型,使蚁群算法研究的更加深入。本文首先分析了目前分类规则的常用方法,在充分研究了回溯蚁群模型的原理、理论以及其本身具有的鲁棒性和自组织特点的基础上,分析出回溯蚁群模型的局部最优和回溯的机制,提出了基于回溯蚁群的分类规则算法,该算法的核心思想是:在分类规则中的构造规则中,结合回溯蚁群模型,使构造规则的蚂蚁分为两类:工程蚂蚁和回溯蚂蚁。工程蚂蚁从蚁巢出发,在属性节点空间图上沿着属性列爬行,每爬行到一个属性节点时,作一个标记,表示当前规则包括此属性节点,然后从该属性节点派出回溯蚂蚁从此属性节点出发。回溯蚂蚁反向向蚁巢出发,寻找更优路径,即更好的规则。如果一个回溯蚂蚁发现了一个比之前发现的规则更好的规则,那么工程蚂蚁回溯到一个更大的包含新的路径的规则区域,即倒退回上一个最优的属性节点,然后重新进行搜索。最后,本文在已有的mvc开发模式和struts+hibernate开发框架基础上,提出了具有的稳定性和可维护性的六层开发模型,并应用此模型对所提出的算法进行实验。通过多次实验,证明了本文所提出的算法比已有蚁群分类规则算法有更高的预测准确率和运行速度。
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