【摘 要】
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采用FM、误分类错误率和运行时间作为衡量改进的LF算法的评价指标,对算法中蚁群的不同移动策略进行研究。这些移动策略包括完全随机移动、局部记忆指导下的直接跳转、局部记
【基金项目】
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陕西省教育厅自然科学项目资助（11JK1054）
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采用FM、误分类错误率和运行时间作为衡量改进的LF算法的评价指标,对算法中蚁群的不同移动策略进行研究。这些移动策略包括完全随机移动、局部记忆指导下的直接跳转、局部记忆指导下的定向随机靠近、全局记忆指导下的直接跳转、全局记忆指导下定向随机靠近和局部记忆与全局记忆共同指导下的定向随机靠近6种移动策略。针对每种策略,固定算法的其他运行参数,在UCI数据集的Iris数据和Wine数据上运行的结果表明,全局记忆指导下的定向随机靠近策略运行效果最好,而且收敛速度快,并能有效避免局部最优化的问题。
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