基于蟻群算法的混合聚類算法研究的開題報(bào)告一、選題意義混合聚類是將不同的聚類方法結(jié)合起來，以達(dá)到聚類效果優(yōu)于任何單一聚類方法的目的。近年來，混合聚類在數(shù)據(jù)挖掘、模式識別和圖像處理等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。目前混合聚類算法可分為兩大類：基于劃分的混合聚類和基于層次的混合聚類。但這些算法面臨的一個(gè)問題是，很難確定最佳的聚類方法組合以及對應(yīng)的權(quán)重。因此，采用一種優(yōu)秀的優(yōu)化算法對混合聚類進(jìn)行優(yōu)化是十分必要的。蟻群算法（AntColonyOptimization,ACO)是一種基于啟發(fā)式搜索的優(yōu)化算法，在優(yōu)化問題中具有較高的效率和精度。二、研究內(nèi)容和方法本文的研究內(nèi)容是基于蟻群算法的混合聚類算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化。首先，我們將選取數(shù)個(gè)經(jīng)典的聚類算法用于混合聚類，并針對聚類結(jié)果的不同情況，設(shè)計(jì)不同的權(quán)重分配策略，以期獲取最佳的聚類效果。其次，我們將采用蟻群算法作為優(yōu)化算法，對混合聚類中各個(gè)聚類算法的權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化，以期最大化聚類效果。具體來說，我們將設(shè)計(jì)一種蟻群算法的混合聚類優(yōu)化模型，并針對該模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證其效果。三、研究計(jì)劃和進(jìn)度安排第一年：1.研究相關(guān)文獻(xiàn)，了解混合聚類和蟻群算法的相關(guān)概念及發(fā)展動態(tài)2.設(shè)計(jì)基于蟻群算法的混合聚類優(yōu)化模型，并進(jìn)行初步仿真實(shí)驗(yàn)3.根據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對混合聚類優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化第二年：1.優(yōu)化完善混合聚類優(yōu)化模型，并撰寫研究論文2.進(jìn)行混合聚類算法的性能評價(jià)，并比較與其他聚類算法的優(yōu)劣3.完成論文的撰寫和審閱，并準(zhǔn)備答辯四、預(yù)期成果1.設(shè)計(jì)出基于蟻群算法的混合聚類優(yōu)化模型，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證2.針對混合聚類優(yōu)化問題，提出基于蟻群算法的解決方案，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其有效性3.制定不同的權(quán)重分配策略，并通過實(shí)驗(yàn)比較不同組合下的聚類結(jié)果五、研究難點(diǎn)1.如何設(shè)計(jì)合適的蟻群算法混合聚類優(yōu)化模型，達(dá)到最佳聚類效果2.如何確定不同聚類方法的權(quán)重分配策略，以擺脫算法本身的局限性3.如何提高算法的運(yùn)算速度，并保證較高的聚類精度六、論文組成及參考文獻(xiàn)1.緒論2.研究現(xiàn)狀3.基于蟻群算法的混合聚類算法設(shè)計(jì)4.基于蟻群算法的混合聚類權(quán)重優(yōu)化5.仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析6.總結(jié)與展望參考文獻(xiàn)：1.DarioTenggara,PeterBurger,andMichaelKaufmann.Acomparativeexperimentofhybridclusteringalgorithms.JournalofExperimental&TheoreticalArtificialIntelligence,28(1):41-65,2016.2.LucaScrucca,PaolaVicariDossi,andAlessandraFarina.Ahierarchicalapproachtomodel-basedclusteringviatheantsparadigm.IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics-PartA:SystemsandHumans,43(5):1078-1094,2013.3.LianboMa,JianhuaZhang,JunzhongJi,andLinaXu.AnovelhybridclusteringalgorithmcombiningDBSCANwithk-meansviaantsoptimization.Neurocomputing,148:71-81,20