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为解决蚁群聚类易陷入局部最优问题，综合分析了仿生智能聚类的特点，提出了一种混合交叉因子的蚁群聚类方法。该算法采用结合分阶段调整策略和启发式多点交叉策略的混合交叉因子，其中分阶段调整策略动态调整交叉点规模，显著降低交叉操作的无效性概率；启发式策略建立在适应度的基础上能有效地保留父代优秀基因。同时引用随机变异因子，进一步减少陷入局部优化的可能性。结合实例对算法进行了分析，结果表明了该算法在鲁棒性和聚类效果上都有所提高。