人工蜂群解决聚类问题

应用背景人工蜂群算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种全局优化概率搜索算法．但该算法有 时存在着早熟现象，导致搜索过早收敛，无法得到全局最优解．为此，提出了一种改进人工蜂群算法，在微机上利用求解问题特征以及并行思想对蜂群算法的种群进行改进，并进行伪并行运算，以提高搜索速度，克服早熟现象．实验结果表明，该算法具有收敛速度快，搜索精度高，稳健性强的特点关键技术人工蜂群算法是一种自适应全局优化概率搜索算法。但它却由于进化过程的过早收敛而导致无法保证收敛到全局最优解。因此进行改进来弥补人工蜂群算法的缺陷。