简介:提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的蚁群聚类算法分析。
简介:摘要:由于现有的布线优化方法多层布线交叉点个数多,线网复杂程度高,为此研究基于蚁群算法的高层居民建筑布线优化方法。在高层建筑的布线中,对三维布线空间的障碍物进行统计,建立建筑布线路径模拟模型。对布线区域坐标网格划分。运用线段搜索的方式来生成访问节点范围,建立一个10m×10m的布线平面,其中含有一定的障碍图形。通过几何图形的转换获得坐标点位置。运用蚁群算法对范围进行访问路径搜索,运用曼哈顿方式走线,将有效访问节点集中的目标点四周的点进行连接。加入引力作用提升蚂蚁去往下一个访问节点的概率,获得访问节点之间的最短距离。当迭代结束后,搜索得到迭代的最优路径,对路径进行信息素更新。将结果与起始终止节点进行连接从而完成优化建筑布线。实验结果表明,小组1的布线交叉点个数为0,线网复杂程度较低,实现了建筑布线优化方法的高效应用。